这个时代最重要的技能之一

跨界架构师

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 · 2021-08-29

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我的第「206」篇原创敬上



大家好,我是Z哥。

首先说明一下,今天不卖课程哈,就单纯聊聊我在做数据分析时的一些经验。


在如今这个数据爆炸的时代,我们每天不管是主动还是被动,都会面对大量的数据扑面而来。

如果有较好的数据分析能力,不管是对你的生活还是工作,都将带来巨大的帮助。因为你比别人拥有更好的“洞察力”,看到别人看不到的信息,这些信息可以帮助你更好地做出决策。


很多人做数据分析的时候经常会遇到一个问题,面前摆着一堆海量的数据,但是不知道怎么分析,从何下手,以此来得到一些有用的结论。

我最开始也深受这个问题的困扰,想了好久才明白这里的问题所在,所以今天我把我思考后的思路分享给你,希望能对你有所帮助。


一个合理的数据分析思路,不但可以帮助你高效地获得对你有价值的信息,还能提高结论的准确性。

我的思路其实是一个构建「点->线->面->体」的过程,主要分为以下六个步骤。


/01  带着目的/

如果你会觉得无从下手,大概率是因为目的不明确,或者说缺少目的。

没有目的,何以解决问题?寄希望于某个牛逼的方法能够“点石成金”?但是,谁来告诉你这个方法呢?靠上帝吗?

这个道理说透了其实很容易明白,但现实却是很多人陷在数据的海洋中无法自拔,认为先收集足够多的数据,然后再分析,就能从中得到一些有价值的结论。这个逻辑其实你细想一下是有问题的,因为不同的人看待同样的数据得出的结论往往是不同的。因此,如果你没有清晰的目的,再多的数据也没有意义。


所以,先确定目的就是先明确「点」,只有有了「点」,我们才能继续延伸去构建我们的「线面体」。

目的一般分为以下两种。

  1. 找原因。当前面临一些问题,从数据中找出相关因素。

  2. 找规律。从数据中提炼出一些规律,趋势,帮助未来做决策。


所以,不妨先明确一下,你是要找原因?还是找规律?

比如,我们分析网站访问量为什么下滑。很明显,这个目的是「找原因」。


/02  分解目的/

明确了目的,就有了一个大方向,剩下的就是分解目的。

分解目的的方法论有很多,MECE、5W2H 等等都可以。

按照 MECE 法,以「不重叠、不遗漏」的方式将数据分析的目的拆解成多个子问题。

5W2H 法很常见,就是what、why、when、where、who、how、how much。

还有一个我觉得很好用的方法论,从 GrowingIO 那学来的。就是一个「业务目标 * 业务流程 * 业务场景」的三级结构。先列出业务目标,然后展开每个目标的流程,再展开流程上的每一个环节对应的场景(场景中蕴涵着关键指标)。

这个方法其实一次性就把「线面体」的大框架构建完了。


在我们的案例中,影响访问量的因素有很多,对于这个目的的分解用 MECE 方法更合适。我们也可以用思维导图来实现。



/03  验证子问题/

通过 MECE 方法将目标分解完之后,其实就已经把「线和面」构建完了,接下去就是最后一步,构建「体」。

构建「体」的过程其实就是思考如何验证其中的每一个子问题。

怎么验证?先建指标。现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话:

如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。


所谓衡量,就是需要建立统一的标准来定义和评价。你认为的不错,别人不一定这么认为,老板可能还认为很糟糕。所以,建立指标的目的其实就是统一口径,使得同一份数据能让更多人得到一致的理解。

建立和使用单一指标是数据分析的第一步,接下来你需要建立指标体系,因为孤立的指标发挥不出数据的价值。

一个还不错的指标体系,至少要满足以下三点:

  • 有三个以内的核心指标。核心指标不仅仅是数字,是所有人需要盯着看去努力的。就像销量和销售额,用户数和活跃用户数,大多数情况下后者都比前者重要。

  • 指标之间存在关联性。

  • 单一指标至少有两个以上维度。(比如,同比、环比等)


指标体系没有放之四海而皆准的模板,不同业务形态有不同的指标体系。移动 APP 和网站不一样,SaaS 和电子商务不一样,低频消费和高频消费不一样。比如婚庆业务不需要考虑复购率指标;互联网金融必须要风控指标;电商领域里的用户需要分为卖家和买家,而且他们的指标各不一样。


对我们上面的案例,摆上指标后大致是这个样子。



/04  清洗数据/

好了,「体」建设完之后,接下来就是把数据填入进去了。但是在复杂的数据分析场景下,我们可能在数据填入之前还要做一件事。

由于在实际的业务场景中,原始数据可能会来自于各个内部以及外部系统。指标口径对不上,总会出现不一致、重复、不完整、存在错误或异常的数据。

因此需要通过一些额外操作对这些数据做清洗,得到符合我们要求的原始数据。我们这里不讲太技术性的东西。从逻辑上主要做以下几件事。

  1. 数据清洗:去掉噪声和无关数据

  2. 数据聚合:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中

  3. 数据转换:把原始数据转换成为适合做分析的数据格式。



/05  用数据验证/

好了,框架搭好了,原始数据也有了。剩下的就是通过数据来验证猜想了。

怎么验证呢?

这里我又要给出一个大杀器了,就是多用「演绎法」,而不是「归纳法」。

虽然这俩这都属于逻辑思维,但是归纳法有一个很大的问题:因为我们不可能观察到某个事物的所有影响因素,所以归纳法得出的结论是不一定是正确的。

比如,某个指标下降了 5 %,真的是个不好的情况吗?不一定,如果行业下降了 20 %,你才下降了 5 %,这就是一个还不错的结果。


而演绎法的本质是,找到发生变化的原因,如果某个原因在未来还会继续存在,那么可以支撑某个结论。

比如,行业为什么下降了 20 %?导致下降的原因未来是否还会存在?如果这些因素无法消除,那么未来继续下滑是在预期之内的。


/06  保持迭代/

当你形成了一套自己的数据分析体系之后,还不能一劳永逸,需要保持迭代。因为在业务的不同时期,我们关注的点会不同。

比如,在业务的初期,我们会更多关注流量、转化率这些,但到了成长期以及成熟期之后,还需要关注用户活跃度、复购率等等数据指标。


好了,这次就聊这么多。惯例总结一下。

这篇呢,Z 哥和你分享了我在数据分析上的一些经验。

我的思路其实是一个构建「点->线->面->体」的过程,主要分为以下六个步骤。

  1. 带着目的

  2. 分解目的

  3. 验证子问题

  4. 清洗数据

  5. 用数据验证

  6. 保持迭代


希望对你有所帮助

从本质上看,真正要做好数据分析这件事,本身对一个人商业理解、业务能力有很高的要求。因为只有有了这些能力,我们才能知道我需要哪些数据,才能识别出哪些数据是对我有用的,以及我可以如何运用这些数据。这些对数据分析有着事半功倍的效果。

引用一张 GrowingIO 的图,分别展现了数据分析相关工作的投入产出比。


可以看到,看上去越偏技术性的工作,其实产生的单位价值反而更低。所以,你知道该怎么做了吧?


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