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01.  科普一下數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用類型

科研數(shù)據(jù)分析：

模型非系統(tǒng)化，純粹學(xué)術(shù)，實(shí)際應(yīng)用很難落地，要求編程能力極強(qiáng)，模型理論能力極強(qiáng)。
一般模型特別多，特別復(fù)雜，類似這種

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(jiǎn)單，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法的核心就是差異性分析，一般有商務(wù)數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析，這個(gè)后面展開講。

數(shù)據(jù)挖掘：

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，核心就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型去做分類與回歸。

02. 一般人的首選：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析也分為兩類，一類是基于標(biāo)簽平臺(tái)做的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析（一般只有toc的大公司才有，需要底層建設(shè)完善的數(shù)據(jù)工程），一類是用于進(jìn)行方案迭代選擇的商務(wù)數(shù)據(jù)分析（正常的業(yè)務(wù)公司）。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析

先來說說第二種，商務(wù)數(shù)據(jù)分析，這類應(yīng)用比較廣，其實(shí)歸根到底，核心就是兩個(gè)東西：

1. 指標(biāo)拆解
2. 差異性分析（ABTest）

連接起來就是對(duì)目標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)拆解，然后根據(jù)指標(biāo)設(shè)計(jì)出盡可能多的方案，用ABTest去驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)前后的差異或者實(shí)驗(yàn)組對(duì)照組的差異，進(jìn)行不斷調(diào)整迭代。

拿上面那個(gè)圖跟大家解釋一下，首先我們拿到一個(gè)業(yè)務(wù)問題，例如，我們這個(gè)產(chǎn)品線，今年要比去年達(dá)到5%的年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)。

那么我們開始指標(biāo)拆解，要達(dá)到5%的年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)，需要增長(zhǎng)400w凈利潤(rùn)，有以下的增長(zhǎng)點(diǎn)：

· 未盈利的店鋪產(chǎn)生利潤(rùn)

· 砍掉高成本低利潤(rùn)的商品，提升低成本高利潤(rùn)的產(chǎn)品

....

假設(shè)只有以上兩點(diǎn)，我們結(jié)合一些數(shù)據(jù)推算出來第一個(gè)方案需要達(dá)成100W凈利潤(rùn)增長(zhǎng)，第二個(gè)方案需要達(dá)成300W凈利潤(rùn)增長(zhǎng)。

那么我們就可以通過下面這種方式設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組，給實(shí)驗(yàn)組下達(dá)提升日毛利率500元（這個(gè)數(shù)值是通過100W/天數(shù)/未盈利店鋪數(shù)得到），通過ABTest檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)組對(duì)照組效果，如果沒問題的就全面推廣（或按比例再劃分實(shí)驗(yàn)組對(duì)照組，直至全面推廣），有問題就打回重新設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案。

 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

我們知道，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是輔助決策，我們應(yīng)該盡可能地根據(jù)業(yè)務(wù)問題通過數(shù)據(jù)分析尋找出解決問題的對(duì)策，今天在這里，我將結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)在實(shí)際中應(yīng)用方法，講解一下真正數(shù)據(jù)分析技能速成方法與數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)本質(zhì)，講的都是真真在在的干貨，有志于真正能掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析技能的小伙伴一定要耐心看完。

直接甩干貨，這是一套親身總結(jié)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析框架，在用戶增長(zhǎng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析中屢試不爽，看不懂？沒關(guān)系，下面我將結(jié)合對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的理解進(jìn)行闡述。

Step1：梳理、理解分析對(duì)象的具體業(yè)務(wù)邏輯圖；

首先我們先來看看幾個(gè)現(xiàn)實(shí)中的問題

• 公司做了場(chǎng)活動(dòng)，效果不好，用戶來了也不下單，數(shù)據(jù)分析師你怎么分析？

• 這個(gè)月公司的線上產(chǎn)品銷售量呈現(xiàn)斷崖式下跌，數(shù)據(jù)分析師你怎么分析？

• 新出的產(chǎn)品用戶反饋不錯(cuò)，投了很多廣告，但是銷售量卻提不上去？

• 某理財(cái)產(chǎn)品曝光度從未降權(quán)，但是購(gòu)買用戶卻一直在流失，啥原因？

其實(shí)我們仔細(xì)觀察一下，這類問題本質(zhì)上就是關(guān)于留存率、轉(zhuǎn)化率分析，前面我們說到，數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是輔助決策，那么業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是通過分析數(shù)據(jù)的規(guī)律，得到針對(duì)業(yè)務(wù)問題行之有效的策略。像這類留存率、轉(zhuǎn)化率的分析，在業(yè)務(wù)就是作用于精準(zhǔn)營(yíng)銷、用戶增長(zhǎng)方面，只有這類分析，才能為公司帶來變現(xiàn)，提升自己的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。回歸正題，要做數(shù)據(jù)分析，首先得充分理解業(yè)務(wù)的邏輯。通過梳理、理解分析對(duì)象的具體業(yè)務(wù)邏輯圖就是針對(duì)我們遇到的現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)來梳理業(yè)務(wù)路徑或者業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)路徑圖， 要完成這個(gè)步驟，業(yè)內(nèi)是有非常多的理論或者構(gòu)建路徑框架的，我總結(jié)了一下，其核心主要分位兩種：

路徑類模型

如路徑分析，漏斗分析，核心定位是上一個(gè)節(jié)點(diǎn)與下一個(gè)節(jié)點(diǎn)存在交叉重疊的關(guān)系。例如下面的漏斗分析，它的展現(xiàn)這個(gè)節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)是包含點(diǎn)擊這個(gè)節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)的。

層次類模型

如生命周期模型，RFM模型，核心定位是上一個(gè)節(jié)點(diǎn)與下一個(gè)節(jié)點(diǎn)不存在交叉重疊的關(guān)系。例如下面的生命周期模型，它的形成期這個(gè)節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)是不包含點(diǎn)擊這個(gè)節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)的，他們之前的上下承接關(guān)系僅僅只是層次。

其實(shí)業(yè)務(wù)中最常見的業(yè)務(wù)梳理方式還是漏斗模型與生命周期模型，特別是生命周期模型，可以這么說，用戶運(yùn)營(yíng)的本質(zhì)就是用戶生命周期模型的梳理，業(yè)務(wù)邏輯梳理的質(zhì)量直接影響第三步的分析，這里以購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品A為例子，利用漏斗分析梳理一下業(yè)務(wù)邏輯。

注冊(cè)開通個(gè)人賬戶→線上存錢或者綁定代發(fā)、轉(zhuǎn)賬→收到推送理財(cái)短信→瀏覽推薦理財(cái)產(chǎn)品→購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品。

Step2：收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建該分析對(duì)象的畫像；

第二部核心就是收集數(shù)據(jù)了，其做法便是構(gòu)建業(yè)務(wù)對(duì)象的標(biāo)簽體系，例如我們這里的業(yè)務(wù)是購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的人，那么其業(yè)務(wù)對(duì)象就是某平臺(tái)下的銀行卡用戶。

我們知道近幾年來用戶畫像、標(biāo)簽運(yùn)營(yíng)這兩個(gè)詞特別火，現(xiàn)在搞精準(zhǔn)營(yíng)銷或者用戶增長(zhǎng)都一直強(qiáng)調(diào)用戶畫像、標(biāo)簽運(yùn)營(yíng)，其實(shí)說白了就是構(gòu)建業(yè)務(wù)對(duì)象的標(biāo)簽體系，然后利用篩選邏輯圈選出來的客群，展現(xiàn)客群標(biāo)簽的區(qū)間分布就是用戶畫像。業(yè)內(nèi)特別熱門的用戶畫像平臺(tái)有神策，諸葛IO、個(gè)推等等，但是其實(shí)本質(zhì)上，他們的核心作用就是管理、存儲(chǔ)標(biāo)簽用的，像現(xiàn)在我接觸的很多區(qū)域性銀行他們有些都是直接拿excel來替代做用戶畫像，所以，其實(shí)用戶畫像平臺(tái)是不值錢的，他們真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力就是構(gòu)建用戶（業(yè)務(wù)對(duì)象）標(biāo)簽體系的能力，所以很多時(shí)候他們這類平臺(tái)簽署的合同都是人力資源服務(wù)，而用戶畫像平臺(tái)是半賣半送的，像我司在客戶現(xiàn)場(chǎng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷項(xiàng)目組其實(shí)工作內(nèi)容就是幫客戶建設(shè)用戶標(biāo)簽體系，所以搭指標(biāo)體系可是數(shù)據(jù)分析師的必備技能，也是數(shù)據(jù)分析崗位進(jìn)階的核心競(jìng)爭(zhēng)力，業(yè)內(nèi)有流傳：不會(huì)搭指標(biāo)體系的的數(shù)據(jù)分析師都是菜鳥數(shù)據(jù)分析師。

通常是我是分為基礎(chǔ)標(biāo)簽、統(tǒng)計(jì)標(biāo)簽、特征標(biāo)簽、模型標(biāo)簽這四個(gè)大方向的技術(shù)路徑來構(gòu)建標(biāo)簽的，下面是我搭建的銀行業(yè)客戶畫像的指標(biāo)體系方案，由于圖太大了，這里就放出來簡(jiǎn)縮版

標(biāo)簽體系健全與否是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵，如果標(biāo)簽體系不完整，談何數(shù)據(jù)分析，不過很舒服的一點(diǎn)是，很多toC的公司都有用戶畫像平臺(tái)，普通業(yè)務(wù)人員運(yùn)用這套分析框架能幫你輕松解決很多業(yè)務(wù)問題。

Step3：定位業(yè)務(wù)問題錨點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

這里數(shù)據(jù)分析的核心是分析兩階段對(duì)象的畫像差異以及兩階段各自對(duì)象內(nèi)部相似行為或者特征。

對(duì)于兩階段對(duì)象的畫像差異，看回之前的漏斗圖，我們發(fā)現(xiàn)最最后兩個(gè)階段的轉(zhuǎn)化率發(fā)生了斷崖式下跌，購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品A的轉(zhuǎn)化率是3%，但是瀏覽推薦理財(cái)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率是47%，他們之間只有6.3%的留存率，做精準(zhǔn)營(yíng)銷的話這里便有一個(gè)業(yè)務(wù)問題，如何提高瀏覽推薦理財(cái)產(chǎn)品到購(gòu)買之間的轉(zhuǎn)化率？

這個(gè)問題也就回歸到用戶畫像分析，假設(shè)瀏覽推薦理財(cái)產(chǎn)品的客群稱之為A，購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品的客群稱之為B，我把分析點(diǎn)歸納為三個(gè)點(diǎn)，分別是：

·  客群（A-B）與客群（B）的用戶畫像差異分析

·  客群（A-B）的用戶畫像具有什么相似標(biāo)簽（行為）

·  客群（B）的用戶畫像具有什么相似標(biāo)簽（行為）

PS：一般數(shù)據(jù)分析師的分析思路主要是以下一些方面

· 從A階段到B階段，大部分用戶符合什么特征？

·  從A階段道B階段，大部分用戶是否發(fā)生過一些相同行為？

·  從A階段到B階段，是否受到不同渠道來源影響？

·  從A階段到B階段，是否受到不同學(xué)歷的影響？

……

所以其實(shí)本質(zhì)上就是上面我所列舉的三個(gè)點(diǎn)，關(guān)于這塊，我也是積累心得，以第一點(diǎn)舉例，客群（A-B）與客群（B）的用戶畫像差異分析，我們需要分析的有以下四個(gè)方面的內(nèi)容：

· 哪個(gè)標(biāo)簽發(fā)生了差異？

(兩個(gè)客群是性別產(chǎn)生了差異還是收入產(chǎn)生了差異抑或其他？)

·  該標(biāo)簽的總體差異程度是怎樣的？

（是性別的差異性大？還是收入？）

·  該標(biāo)簽的用戶分布是具體是哪個(gè)區(qū)間產(chǎn)生了差異

（收入的哪些分布區(qū)間產(chǎn)生了差異？）

·  這個(gè)區(qū)間具體的差異程度是怎樣的？

（收入的哪個(gè)分布區(qū)間產(chǎn)生的差異最大？）

對(duì)于兩階段各自對(duì)象內(nèi)部相似行為或者特征，這塊其實(shí)屬于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)范疇，一般來說我們用一個(gè)分類模型就可以解決，例如要研究A客群畫像內(nèi)部相似行為或者特征，我們可以建立一個(gè)分類模型，輸入可以是標(biāo)簽，輸出分為正樣本和負(fù)樣本，其中正樣本為A客群畫像的用戶標(biāo)識(shí)，負(fù)樣本為從全量客戶抽樣拿到的非A客群畫像用戶的用戶標(biāo)識(shí)，這也稱之為相似人群擴(kuò)展，這類模型生成的命中概率作為衍生標(biāo)簽還可以，但是來提取內(nèi)部相似行為或者特征就比較困難了，不過可以利用一些諸如決策樹的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)來獲取其客觀的內(nèi)部相似行為或者特征，這塊也稱之為構(gòu)造客群畫像的篩選條件。這塊我也會(huì)新開一個(gè)章節(jié)講解如何實(shí)現(xiàn)，并且輔以案例（默默求個(gè)點(diǎn)贊）。

Step4：根據(jù)上面的畫像差異性或相似行為結(jié)合業(yè)務(wù)做出假設(shè)；

設(shè)計(jì)假設(shè)主要是從畫像差異性入手，用戶的相似行為在上一步驟也說了其核心作用于相似用戶擴(kuò)展（擴(kuò)大投放的用戶）。根據(jù)我們的業(yè)務(wù)路徑，我們可以選擇某兩個(gè)階段的客群來挖掘其差異性，解決他們的轉(zhuǎn)化率問題。

舉回原例，假設(shè)銀行app給100w個(gè)人推送了理財(cái)產(chǎn)品的廣告，只有2w個(gè)人點(diǎn)擊了廣告，這塊屬于分層次模型（step1描述），因?yàn)榭梢苑譃閮蓚€(gè)客群:客群A（98W個(gè)沒有點(diǎn)擊廣告的人），客群B（2W個(gè)點(diǎn)擊理財(cái)廣告的人），通過Step3的分析，假設(shè)我們發(fā)現(xiàn)有差異的標(biāo)簽為性別，收入，年齡...... ,其差異量化值分為0.98，0.74，0.71.....,我們可以發(fā)現(xiàn)客群A男女占比為0.5、0.5，客群B男女占比為0.97，0.03，可以做出假設(shè)：男生更容易接受該廣告，對(duì)該理財(cái)產(chǎn)品的更能產(chǎn)生興趣，運(yùn)營(yíng)的策略可以是：向男性銀行用戶推送該理財(cái)策略。

Step5：通過一切方法（ABTest/走訪）驗(yàn)證假設(shè)，用小場(chǎng)景小試錯(cuò)對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

到這個(gè)過程通常情況下我們要做的就是把假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證假設(shè)的方式通常情況下有兩種，一為走訪驗(yàn)證，深入一線用戶了解用戶的需求，驗(yàn)證上文我們提出的假設(shè)；
二為A/B Test，也就是通過流量分發(fā)用于驗(yàn)證假設(shè)，這里著重講一下通俗來講，ABTest就是比較兩個(gè)事物好壞的一套方法論。比如某個(gè)平臺(tái)將不同的用戶分成不同的組，同時(shí)測(cè)試不同的方案，通過用戶反饋的真實(shí)數(shù)據(jù)來找出哪一個(gè)方案更好。這解決的是“多種方案需要拍腦袋確認(rèn)哪一種更好的問題”。

ABTest的前身是隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)-雙盲測(cè)試，是「醫(yī)療/生物試驗(yàn)將研究對(duì)象隨機(jī)分組，對(duì)不同組實(shí)施不同的干預(yù)，對(duì)照起效果」。 雙盲測(cè)試中病人被隨機(jī)分成兩組，在不知情的情況下分別給予安慰劑和測(cè)試用藥，經(jīng)過一段時(shí)間的實(shí)驗(yàn)后再來比較這兩組病人的表現(xiàn)是否具有顯著的差異，從而決定測(cè)試用藥是否真的有效。 2000年谷歌工程師進(jìn)行了第一次AB Test，試圖確定在搜索引擎結(jié)果頁面上顯示的最佳結(jié)果數(shù)量。后來AB測(cè)試不斷發(fā)展，但基礎(chǔ)和基本原則通常保持不變，2011年，谷歌首次測(cè)試后11年，谷歌進(jìn)行了7000多次不同的AB測(cè)試。

在用戶增長(zhǎng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方面，用戶畫像是最重點(diǎn)突出的，今天講解的數(shù)據(jù)分析框架其實(shí)最基礎(chǔ)的，最核心的也是標(biāo)簽體系（用戶畫像），這一塊才是數(shù)據(jù)分析師能力的體現(xiàn)如果沒有平臺(tái)上扎實(shí)完整的用戶畫像標(biāo)簽體系，巧婦難為無米之炊，談何數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，進(jìn)而進(jìn)行用戶增長(zhǎng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷。而這套框架涉及的數(shù)據(jù)分析模型其實(shí)本質(zhì)上只有差異性分析（假設(shè)檢驗(yàn)）。

綜上：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析通常業(yè)界有兩種方式的呈現(xiàn)：
1，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析，其核心是構(gòu)建用戶客群畫像+客群差異性分析，挖掘運(yùn)營(yíng)策略點(diǎn)，這也是正統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師的常規(guī)做法

2，商務(wù)數(shù)據(jù)分析，其核心是指標(biāo)拆解+差異性檢驗(yàn)，通過指標(biāo)拆解形成盡可能多的方案，不斷驗(yàn)證迭代方案。
這兩者都是需要通過灰度發(fā)布，設(shè)置盡可能多的，實(shí)驗(yàn)組對(duì)照組或者實(shí)驗(yàn)前后的數(shù)據(jù)差異對(duì)比，不斷校正產(chǎn)品或者業(yè)務(wù)迭代方向。