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如何形成数据分析思路?
2024-05-10 14:03:08

来源:接地气的陈老师

困扰新手同学的一大难题,就是:遇到问题,没有数据分析思路,常见的问题如:

1、不知道从哪里下手

2、不知道如何深入分析

3、不知道做到啥程度OK

注意!不要一提到数据分析思路,就想到各种高大上的模式。实际工作中,很多业务问题不需要去扒拉《统计学》《机器学习》等课本。从业务出发形成完整的分析思路,只需要5步走:

第一步:明确业务场景

“我在回答哪个部门的问题”,是形成思路的第一步。数据分析不是算命,不是说丢一下铜钱就天知地知的,要具体到部门+同事的需求,常见的,包括:

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这里要注意!工作中,经常有人冒出一句:“给我销售数据看看!”or“我们的用户情况如何?”这种时候,最好多问一句:是哪个部门,哪位领导需要看。

因为第二步你就会发现:即使同一个场景,不同部门关注的指标也不一样。

第二步:清晰分析指标

明确业务场景之后,可以进一步确定分析指标。大部分业务场景的主指标是固定的,做分析时,往往是一个主指标+若干副指标/维度,共同解释问题。

比如销售指标,主指标都是收入、毛利,但财务/商品/运营/供应部门关注点不同,需要搭配使用的指标也不同(如下图):

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这样结合具体业务需求选择指标+维度,能更有效观察数据。有些人缺少好的习惯,别人要数据,总是数据库里有啥维度/有啥指标,不分青红皂白一股脑全丢出来,太多没用的指标维度堆砌在报表里,只会把自己的思路搞乱。

梳理清楚指标+维度后,还需要进一步明确判断问题的标准。这里特别要注意!并非所有的指标,都有明确的KPI考核,要关注业务真正关心的标准(如下图):

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第三步:定位问题来源

在第二步,如果发现业务做得好,下一步就是分析“好的原因在哪里”,如果发现业务做得不好,下一步就是分析“问题出现在哪里”。第三步主要做定位,搞清楚“在哪里”。

定位业务问题,可以依次问以下五个问题(如下图):

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以销售分析为例,如果发现本周销售不达标,那么问:

1、偏离目标的程度很小(-5%)还是越来越大?

2、是近12个月来首次不达标吗?还是之前也有若干次?

3、是否最近几周连续不达标,不达标的走势有没有扩大?

4、所有商品/所有地区/所有销售渠道都有问题,还是仅XX有问题?

5、销售部门有没有采取干预行动?效果如何?市场部有没有做事情?

这个固定顺序,能极大清晰思路,提升分析效率。因为短时间内1%、3%小波动,很有可能都是“疥癣之疾”,报告还没写完丫指标又涨回去了。把时间放长一点,先看趋势变化,能能更容易判断出:是否存在长期的,深刻的问题。并且能帮助我们追溯到问题源头,从而更容易形成假设。

第四步:提出分析假设

很多人在第三步就止住脚步,直接丢一句“因为A商品销售不好,所以销售未达标,建议搞高”交差。这一类报告,最容易被批判为:“没分析思路,不够深入”。

因为“要搞高”是一句废话,业务想知道的是:谁来搞、怎么搞、用什么搞、搞到多高。

这一步会难倒很多人,经常有人抱怨:我又不是做业务的,我怎么知道如何提高业绩???注意!作为专业的数据分析师,你不要依赖业务经验提建议,而是可以通过分析得出建议,常见的思路有四种:

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以销售分析为例,如果发现本周销售不达标,且主要由A商品推广效果不佳导致的,那么对应的四种办法就是:

1)有没有和A同类/同价格带,且推广更好的B,参考B的运作方法

2)A推广不佳,是广告报告点击少,还是用户进店转化不行,点击少就改宣传图,转化不行就改详情页

3)目前做法都不变,追加给A的推广费用,看看大力能出奇迹不

4)我看竞品有一套打法,貌似效果很好,我们也试一下看看行不行

需注意的是,这里3、4做法,都需要业务配合做数据验证,否则单靠历史数据是无法直接得出结论的,有些公司过于保守,不敢尝试,非要基于历史数据分析,结果业务永远没有经验积累,不但分析能力上不去,业务自己也做不好。测试和历史数据推理,是同样重要的分析手段。

第五步:验证分析假设

注意!凡是单影响因素的假设,都容易验证(如下图):

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但是,多重影响相互交织就很麻烦,此时:

1、需要利用MECE法,梳理分析逻辑,剥丝抽茧

2、量化复杂的业务行为,需要打标签,找特征

3、抽样测试需要用到统计学方法,设计实验

4、做观察型因果推断,需要用到回归模型

特别是涉及部门利益冲突,各个部门相互甩锅的时候,就更难办了(如下图)

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因此当分析能力较弱的时候,建议先把问题转化为单因素假设验证,一个个检验是否可行。不过很多公司的业务,都喜欢简单直接的办法,比如能验证“降价有效”“换推广素材有效”,就已经足够业务去执行了,所以同学们至少先做好1~4步+第5步单因素验证,复杂方法我们稍后再单独分享。

接地气的陈老师
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接地气的陈老师
接地气的陈老师
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