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轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的路上，很多同學(xué)都有這些困擾

“面對五花八門的學(xué)習(xí)資料，不知道從哪兒入手”
“沒接觸過數(shù)據(jù)分析工具，擔(dān)心學(xué)習(xí)起來很難”
“沒有數(shù)據(jù)分析項目經(jīng)驗，害怕找工作被拒”

很多小白在剛接觸數(shù)據(jù)分析的時候，缺乏數(shù)據(jù)思維的支持，做起分析來感覺找不準方向，很難通過分析挖掘出數(shù)據(jù)的價值。

為幫助大家更好的了解數(shù)據(jù)分析，快速補齊數(shù)據(jù)分析崗位所需能力，我今天給剛?cè)胄械男氯藗兎窒硪环N通用的數(shù)據(jù)分析思維，“Why-What-How”模型，這個模型在講解概念和執(zhí)行上是個不錯的思維模型，在很多種分析場景都可以借鑒使用。本文將按照這個模型框架來拆分數(shù)據(jù)分析幫助新手小白更好地理解數(shù)據(jù)分析師這個崗位。

WHY：為什么要做數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是為了能以量化的方式來分析業(yè)務(wù)問題并得出結(jié)論，其中有兩個重點詞語：量化和業(yè)務(wù)。 量化是為了統(tǒng)一認知，并且確保路徑可回溯，可復(fù)制。除量化之外，另外一個重點詞語是業(yè)務(wù)。只有解決業(yè)務(wù)問題分析才能創(chuàng)造價值，價值包括個人價值和公司價值。

那么，如何站在業(yè)務(wù)方的角度思考問題呢，總結(jié)起來就是八個字：

憂其所慮，給其所欲

1. 溝通充分
2. 結(jié)論簡明
3. 提供信息量及可落地建議
4. 尋求反饋

在溝通上，確定業(yè)務(wù)方想要分析什么，提出更合理專業(yè)的衡量和分析方式，同時做好節(jié)點同步，切忌一條路走到黑。舉例來講，業(yè)務(wù)方說要看頁面停留時長，但他實際想要的，可能是想衡量用戶質(zhì)量，那么留存率、目標轉(zhuǎn)化率才是更合適的指標。

在闡述分析結(jié)果上，要記得結(jié)論先行，逐層講解，再提供論據(jù)。因為業(yè)務(wù)方或管理層時間都是有限的，洋洋灑灑一大篇郵件，未看先暈，誰都沒心思看你到底分析了啥。

在提供信息量及可落地建議上，先要明白什么叫信息量：提供了對方不知道的信息。太陽明天從東方升起不算信息量，從西方升起才是。

WHAT：什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是抓住變與不變。“變”是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，如果一個業(yè)務(wù)每天訂單是 10000 單，或者每天都是以 10% 的速度穩(wěn)步增長，那就沒有分析的必要了。而若想抓住變，得先形成“不變”的意識。

因此，我建議新手要形成習(xí)慣，每天上班第一時間查看數(shù)據(jù)：實時&日周月報；記錄關(guān)鍵數(shù)據(jù)（榜單&報告）。在“不變”的基礎(chǔ)上，便能逐漸培養(yǎng)出指標敏感性，即意識指標偏離的能力。這主要是通過各種日環(huán)比，周月同比的監(jiān)控以及日常的好奇心來保持。

HOW：怎么進行數(shù)據(jù)分析？

下面我將從數(shù)據(jù)分析師的類別，需要掌握的技能以及工作日常三方面進行講解。

1、數(shù)據(jù)分析的類別

科研數(shù)據(jù)分析：模型非系統(tǒng)化，純粹學(xué)術(shù)，實際應(yīng)用很難落地；要求編程能力極強，模型理論能力極強

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：非系統(tǒng)化，純粹業(yè)務(wù)，無需要求編程能力，模型較為簡單

數(shù)據(jù)挖掘解決方案：系統(tǒng)化，糅合學(xué)術(shù)與業(yè)務(wù)，要求編程能力中等，模型理論能力中底下

一般來說，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景廣泛，更適合職場人士。

2、數(shù)據(jù)分析師需要的技能

2.1 統(tǒng)計學(xué)與概率論

統(tǒng)計概率是數(shù)據(jù)挖掘理論知識的基礎(chǔ)。在日常的數(shù)據(jù)分析工作中，常常會用到統(tǒng)計概率論的知識。統(tǒng)計概率涉及到的條件概率、概率分布，統(tǒng)計檢驗等知識是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘必備的先驗條件。

書籍推薦：《深入淺出統(tǒng)計學(xué)》《統(tǒng)計學(xué)-從數(shù)據(jù)到結(jié)論》

2.2 思維邏輯能力

想要從事數(shù)據(jù)分析一職，最重要的就是要擁有數(shù)據(jù)分析的思維，很多小伙伴上來就學(xué)習(xí)各種工具和編程語言，但是發(fā)現(xiàn)學(xué)會了這些編程語言之后依然不會數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析的思維也不是一蹴而就，需要慢慢積累，多學(xué)一些分析的模型，多看一些數(shù)據(jù)分析的案例，以下是小編整理了數(shù)據(jù)分析常用到的模型。

由于不同版本的演繹，造成了分析方法種類繁多，令人眼花繚亂，甚至高深莫測。其實真不用把分析方法看的太高大上了，所有的分析方法總結(jié)起來就兩種：分類和對比。

2.21 對比分析

顧名思義就是將兩個或兩個以上的數(shù)據(jù)進行比較，分析它們之間的差異，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化情況和規(guī)律。對比分析法分為靜態(tài)比較和動態(tài)比較兩類，用來判斷某個數(shù)據(jù)是好還是壞，以及某幾個數(shù)據(jù)之間的差異性。

一般在數(shù)據(jù)分析中我們可以從這樣幾個角度進行對比：

• 時間對比：同比、環(huán)比、變化趨勢
• 空間對比：不同城市、不同產(chǎn)品對比
• 目標對比：年度目標、月度目標、活動目標
• 用戶對比：新用戶 vs 老用戶、注冊用戶 vs 未注冊用戶等
• 競品對比：渠道、功能、體驗和流程、推廣和收入

2.22 分類分析

分類分析就是把分析對象總體中具有不同性質(zhì)的對象區(qū)分開，把性質(zhì)相同的對象合并在一起，保持各組內(nèi)對象屬性的一致性、組與組之間屬性的差異性，以便進一步運用各種數(shù)據(jù)分析方法來揭示內(nèi)在的數(shù)量關(guān)系，最終目的是為了方便對比， 所以經(jīng)常和對比分析法一起用 。

分類分析一般有以下幾種分類方法：

• 不同時間分組：日、周、月、年等
• 不同產(chǎn)品類型分組：產(chǎn)品屬性；產(chǎn)品區(qū)域
• 不同用戶類型分組：人口屬性（性別、年齡）；客戶價值；消費頻次
• 不同渠道分組：線上渠道、線下渠道；付費渠道、免費渠道

2.3 業(yè)務(wù)知識

數(shù)據(jù)分析是用來解決具體行業(yè)問題的，需要從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)了解各個指標，以及每個指標之間的關(guān)系，還需要聯(lián)系業(yè)務(wù)去理解數(shù)據(jù)。所以，工作中數(shù)據(jù)分析脫離不了業(yè)務(wù)，在分析中要找到導(dǎo)致問題發(fā)生的根本原因，而不只是單純的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

業(yè)務(wù)知識包括某個行業(yè)的常用指標、業(yè)務(wù)流程。需要注意的是，不同行業(yè)的指標、業(yè)務(wù)流程是不一樣的，所以需要學(xué)習(xí)的時候針對你的目標行業(yè)去學(xué)習(xí)準備。如果是剛?cè)腴T，這塊內(nèi)容做到了解即可，等進入工作以后，再慢慢深入業(yè)務(wù)，積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗。

下面列舉了工作中常用到的指標（部分）：

2.4 必備工具

由于需要處理大量的數(shù)據(jù)，所以在分析數(shù)據(jù)時經(jīng)常使用專門用于分析的工具。由于在數(shù)據(jù)分析過程中進行的分析計算非常復(fù)雜，因此使用分析工具可以實現(xiàn)高效計算。

每個公司使用的分析工具各不相同，如果對編程覺得有困難的小伙伴可以選擇SPSSPRO。

3、工作日常

經(jīng)過前面的分析，我們從整體上知道了數(shù)據(jù)分析師需要掌握的能力。但并不是說，這些能力全都掌握了你才能找到一份數(shù)據(jù)分析師的工作。因為不同的職位的要求不一樣的。

下面我們首先看看數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容是什么樣的？針對不同的工作內(nèi)容，我們來談需要掌握的技能程度。

數(shù)據(jù)分析師的日常工作內(nèi)容可以大致分為以下三類，每個類型給出了相應(yīng)的場景方便大家理解，通過這些常見的數(shù)據(jù)分析場景，你就可以獲得數(shù)據(jù)分析項目的基本流程。

3.1 日常運營——基礎(chǔ)性工作

3.11 基本統(tǒng)計指標

數(shù)據(jù)指標是通過對數(shù)據(jù)進行分析得到的一個匯總結(jié)果，是將業(yè)務(wù)單元精分和量化后得到的度量值，使得業(yè)務(wù)目標可描述、可度量、可拆解。

如對一款軟件來說，其常見的指標包括：每日活躍用戶數(shù)、新注冊用戶數(shù)、次日留存率、七日留存率等。

數(shù)據(jù)分析前需要確定使用哪些指標去衡量業(yè)務(wù)成果。例如，針對一個APP產(chǎn)品來說，每當(dāng)運營上新功能或新活動時，就需要去確定該用哪些指標去衡量這些功能或活動的效果；若后續(xù)要做一些深入分析的話，還需要考慮設(shè)計一些更深層次的指標。

但數(shù)據(jù)指標體系的搭建并不是單個部門能夠完成的，應(yīng)至少有業(yè)務(wù)團隊（包括市場、運營、產(chǎn)品等）、數(shù)據(jù)團隊以及開發(fā)團隊三個團隊的共同協(xié)作。

3.12 報表開發(fā)——制作日常日報、月報、周報

圖中展示的是11月TOP10 熱銷產(chǎn)品情況，這是專門向領(lǐng)導(dǎo)匯報當(dāng)月工作的內(nèi)容， 告訴領(lǐng)導(dǎo)業(yè)務(wù)線的發(fā)展情況。如果在公司中只是處理類似這樣的需求，數(shù)據(jù)源多數(shù)是在公司某個系統(tǒng)上進行下載成 excel，然后用 excel + PPT 就可以完成。

技術(shù)要求：可以使用數(shù)據(jù)處理、pro繪圖、ppt寫分析報告即可

業(yè)務(wù)要求：對于新手同學(xué)多做幾個開源的項目，明白常規(guī)的分析思路就好

3.13 可視化看板代替上述的日報、周報、月報

當(dāng)公司認為數(shù)據(jù)發(fā)揮的價值越來越大，業(yè)務(wù)需求也越來越多的時候，會發(fā)現(xiàn)寫日報、周報、月報這樣做需求效率太低了?？赡軙紤]使用 powerbi、tableau 這樣付費的可視化軟件進行需求開發(fā)。如下圖，制作成這樣的可視化看板，不管是業(yè)務(wù)同學(xué)還是上級領(lǐng)導(dǎo)，都會很方便的得到各個維度的數(shù)據(jù)，還能實現(xiàn)業(yè)務(wù)同學(xué)的自主分析需求。

看板搭建主要以“簡單高效”為主要目標，一般來說，需要滿足以下幾個設(shè)計要點：

• 優(yōu)先滿足查詢效率，而非炫酷的人機交互。
• 搭建不同看板時，要實現(xiàn)高聚合低耦合；每個看板中的數(shù)據(jù)信息需要具有強關(guān)聯(lián)性，如利用環(huán)比、同比來體現(xiàn)相關(guān)性與變化性。
• 根據(jù)業(yè)務(wù)需求確定數(shù)據(jù)圖標的刷新頻次與統(tǒng)計頻次，最好能做到實時更新。

業(yè)務(wù)要求：能夠掌握當(dāng)下業(yè)務(wù)的流程、另外公司也會有相應(yīng)的產(chǎn)品經(jīng)理會和你一起定下需要的數(shù)據(jù)指標，難點在定下的指標要能實現(xiàn)。

3.2 分析建模工作

3.21 專題分析

根據(jù)特定問題分析，比如某公司領(lǐng)導(dǎo)提出過度降價導(dǎo)致洗發(fā)水 A 的年度利潤下降這樣的一個需求，然后讓你來具體分析下。

針對領(lǐng)導(dǎo)提出的需求，開始提出上文所示的假設(shè)，并作數(shù)據(jù)處理，看到這里的同學(xué)希望先停留幾分鐘想下，為什領(lǐng)導(dǎo)會認為是過度下降導(dǎo)致了利潤下降了呢？難道是領(lǐng)導(dǎo)是看到洗發(fā)水 A 全年利潤下降，并且對當(dāng)時降價運營活動印象深刻，就是暫時這樣認為的嗎？ 其實經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)分析師會站在和領(lǐng)導(dǎo)一樣的高度上來考慮問題，把問題會進行轉(zhuǎn)變,如下:

其實領(lǐng)導(dǎo)的問題應(yīng)該是洗發(fā)水 A 的年度利潤未能達到要求，讓數(shù)據(jù)分析同學(xué)找出原因的。如果從事數(shù)據(jù)分析一段時間后，腦子中對于業(yè)績下滑這樣的專題分析，會很快的想出 4p 營銷理論，直接從產(chǎn)品、渠道、促銷、價格全面的進行考慮，不會有遺漏。所以正確的提出假設(shè)應(yīng)該是這樣的:

那么大家感覺這塊需要什么技能呢？只能說是常年積累的業(yè)務(wù)知識以及分析方法

3.22 探索/診斷分析

如果某個指標出現(xiàn)異常要怎么排查：

• 第一步：確認數(shù)據(jù)真實性
• 第二步：根據(jù)幾個常見維度初步拆分數(shù)據(jù)（外部因素）
• 第三步：異常范圍定位后，進一步做假設(shè)
• 最后：細分假設(shè)，確立原因

案例：如何分析次日留存率下降的問題

業(yè)務(wù)問題關(guān)鍵是問對問題，然后才是拆解問題去解決。

（1）兩層模型：從用戶畫像、渠道、產(chǎn)品、行為環(huán)節(jié)等角度細分，明確到底是 哪里的次日留存率下降了

（2）指標拆解：次日留存率 = Σ 次日留存數(shù) / 今日獲客人數(shù)

（3）原因分析：

1）內(nèi)部：a. 運營活動 b. 產(chǎn)品變動 c. 技術(shù)故障 d. 設(shè)計漏洞（如產(chǎn)生可以擼羊毛的設(shè)計）

2）外部： a. 競品 b. 用戶偏好 c. 節(jié)假日 d. 社會事件（如產(chǎn)生輿論）

（4）計算總留存下降量、abcd 四個渠道下降量，做比例

3.23 預(yù)測性分析

預(yù)測分析即根據(jù)往期數(shù)據(jù)進行預(yù)測，從描述性和診斷性分析中總結(jié)數(shù)據(jù)結(jié)果影響因素與發(fā)展態(tài)勢，以了解可能發(fā)生的情況。

對于未來數(shù)據(jù)的，舉個例子，比如預(yù)測電商網(wǎng)站用戶的流失分析，并挖掘出影響用戶流失的關(guān)鍵因素。這塊內(nèi)容就是要涉及到算法使用了。

技術(shù)要求:

• 常用算法：邏輯回歸、決策樹、隨機森林、xgboost
• notebook能夠熟練使用

業(yè)務(wù)要求:

能夠明白公司相應(yīng)業(yè)務(wù)流程即可，一般公司里面會有一到兩周的熟悉業(yè)務(wù)的時間。

3.3 撰寫報告工作

撰寫數(shù)據(jù)分析報告可以說是數(shù)據(jù)分析師最核心的工作，是數(shù)據(jù)分析師核心價值的體現(xiàn)，常見的報告包括以下3種：

• 日常分析：一般按照周、月、季度、年等時間段定期舉行。是以定期數(shù)據(jù)為依據(jù)，反映計劃的執(zhí)行情況，并分析影響和形成因素的一種數(shù)據(jù)分析報告。一般包括：計劃執(zhí)行情況、超前完成/滯后完成的原因、存在的問題、成就與經(jīng)驗、措施和建議。
• 專題分析：針對不同的業(yè)務(wù)主題進行分析，是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考與依據(jù)。常見主題包括比如增長分析、內(nèi)容分析、新用戶承接分析、流失分析等等，這些主題可以是業(yè)務(wù)方向你提出，也可以是你通過觀察數(shù)據(jù)自己發(fā)現(xiàn)問題自己分析。
• 綜合分析：是對一個地區(qū)、單位、部門業(yè)務(wù)等發(fā)展情況的全面綜合性評價報告，如某部門的運營分析報告，可利用4P分析法，從產(chǎn)品、價格、渠道、促銷四個方面對企業(yè)運營進行分析。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析的目的是為了更好的支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，通過數(shù)據(jù)收集（數(shù)據(jù)埋點等），分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系（建模、搭建指標體系），反饋到目標業(yè)務(wù)線，用于指導(dǎo)業(yè)務(wù)工作。做數(shù)據(jù)分析首先數(shù)據(jù)準確性是第一位的，然后就是要站在業(yè)務(wù)方的角度思考問題，憂其所慮，予其所欲，這樣做出來的分析更容易產(chǎn)出價值。