如果我们在分析一个问题前,思维缺失就像下面图中所表达的一样,往往不知道问题从哪里下手,在这个时候就轮到平时锻炼的数据分析思维了。
结构化
可以看作金字塔思维,把待分析问题按不同方向去分类,然后不断拆分细化,能全方位的思考问题,一般是先把所有能想到的一些论点先写出来,然后在进行整理归纳成金字塔模型。主要通过前面介绍的思维导图来写我们的分析思维。
案例
现在有一个线下销售的产品。
我们发现8月的销售额度下降,和去年同比下降了20%。我想先观察时间趋势下的波动,看是突然暴跌还是逐渐下降。再按照不同地区的数据看一下差异,有没有地区性的因素影响。我也准备问几个销售员,看一下现在的市场环境怎么样,听说有几家竞争对手也缩水了,是不是这个原因。客户访谈也要做,但是往常一直找不出原因,这次我也不抱希望,姑且试试吧。要是还找不出原因,那我也很绝望啊。
公式化
在结构化的基础上,这些论点往往会存在一些数量关系,使其能进行+、-、×、÷的计算,将这些论点进行量化分析,从而验证论点。
业务化
业务化即是深入了解业务情况,结合该项目的具体业务进行分析,并且能让分析结果进行落地执行。用结构化思考+公式化拆解得出的最终分析论点再很多时候表示的是一种现象,不能体现产生结果的原因。所以需要继续去用业务思维去思考,站在业务人员或分析对象的角度思考问题,深究出现这种现象的原因或者通过数据推动业务。
增加业务思维方法:贴近业务,换位思考,积累经验
在数据分析中,三种核心数据分析思维是框架型的指引,实际应用中还是需要很多技巧工具的。7种数据分析技巧,它们分别是象限法,多维法,假设法,指数法,二八法,对比法,漏斗法。
象限法
通过对两种维度的划分,运用坐标的方式表达出想要的价值,由价值直接转变为策略,从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维,广泛应用于战略分析,产品分析,市场分析,客户管理,用户管理,商品管理等。
下图是RFM模型,把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。
多维法
多维法是指对分析对象从多个维度去分析,这里一般是三个维度,每个维度有不同数据分类,这样代表总数据的大正方体就被分割成一个个小方块,落在同一个小方块的数据拥有同样的属性,这样可以通过对比小方块内的数据进行分析。如图,这是一个快餐店的外卖订单多维表:
虽然只有下单时间、菜品名称、平台三个维度。但根据这个立方体,已经能解决很多掌柜急需了解的问题了。
我们可以通过切片实现每个平台每种菜品的销量,每个月每种菜品的销量,某个月某平台菜品销售情况等等操作。
假设法
在一些情况下,如进入新市场的销量、商品提价后销量的变化情况,可能没有明细数据进行分析,那么就需要用到假设法。假设法也就是假设一个变量或者比率成立,然后根据部分数据进行反推,这是一种启发思维的技巧,一般过程是先假设后验证然后判断出分析结果。
例题:你是自营电商分析师,现在想将商品提价,你分析下销售额会有怎样的变化?解答思路:首先可以确定销量会下降,那么下降多少?这里就要假设商品流量情况,提价后转化率的变化情况,然后根据历史数据汇总出销量下降百分百,从而得出销售额的变化情况。
指数法
指数法是把某个数据多个指标按一定的计算转化为同度量的一个值,这个度量值称为指数。例如在一场游戏竞技比赛中要确定该场的MVP,则是需要根据击杀数、死亡数、助攻数、经济、补兵等指标进行综合计算出一个得分,得分高的为MVP。
指数法常用的有线性加权、反比例、log三种。线性加权即是把每个指标乘以一个系数后相加,反比例即是用数学上的反比例函数y=k/x变化后在计算,log即是数学中所说的对数一般以2为底数或者10为底数。指数法使用没有统一标准,一般是根据经验来做,将无法利用的数据加工成可以可利用的。例如,NBA计算最有价值球员的指数参考:
二八法
二八法即是二八法则也可以叫做帕累托法则,比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握80%的财富。而在数据分析中,则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系,排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析,适用于任何行业。找到重点,发现其特征,然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化,提高效果。
对比法
对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较,常见的是用于在时间维度上的同比和环比、定基比,与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律,使用非常频繁,多与前面的技巧结合使用。
漏斗法
漏斗法即是漏斗图,有点像倒金字塔,是一个流程化思考方式,常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。不过,单一的漏斗分析是没有用的,不能得出什么结果,要与其它相结合,如与历史数据的对比等。
转载自网络 不用于商业宣传 版权归原作者所有,侵权删。