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高手的數據分析方法之三:趨勢分析法
2024-11-25 11:50:14

要說數據分析里,什么方法最常用?當然是趨勢分析法。只要和數據有關,幾乎每個人,時時刻刻都在用。很多同學一聽:“啥?還有這方法?。课艺]感覺到呢!”今天我們系統講解一下。

請聽題

下圖是本月1到8號的銷售業(yè)績走勢,看圖回答:

 

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

判斷題】8號比7號的業(yè)績好,對不對

【判斷題】7號比6號的業(yè)績好,對不對

【判斷題】6號比5號的業(yè)績好,對不對

【判斷題】所以本月業(yè)績向好好,對不好

思考一秒鐘,估計一秒鐘不到,很多同學都能脫口而出答案了

1  趨勢分析法的做法

上題就是通過業(yè)績趨勢圖進行分析的直觀體驗。很多同學是不是脫口而出四個“對、對、對、對”。是滴,趨勢分析法的基本原理就是這么簡單,幾乎是個人都會用。

第一步,明確一個指標是正向/負向。

比如本題里,銷售業(yè)績是個正向指標,肯定大家都希望銷售得越多越好。因此,正向指標一天比一天大,就是趨勢向好,一天比一天小,就是趨勢不好。

第二步,收集數據,觀察指標走勢。

因為已經明確了“銷售指標越高越好”,所以只要觀察數據就好了,我們看到一天比一天好,所以能下結論:銷售趨勢向好。下邊可以分析為啥銷售這么好了。你看簡單吧,90%的網上文章、數據分析課都是這么教的。

然而,這個回答是錯的。

因為根本沒考慮,到底是什么行業(yè)、什么產品的銷售業(yè)績。不同行業(yè)、產品的銷售,在一定時間內會呈現不同的銷售走勢。比如吃喝玩樂類銷售,往往集中在周末,會呈現以周為單位的周期性波動。比如3C類電子產品,新品上市是最火熱的時候,之后會呈現逐步衰退的跡象。當銷售趨勢增加了時間維度后,才會呈現出規(guī)律性。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

所以,這個題的前三問,都是“對、對、對”,第四問則是“不確定”。想要確定,還至少需要,在已經做的兩步工作基礎上,再多做兩步。

第三步,樹立趨勢標桿,建立判斷標準。

樹立標桿的方法有兩種,如果自己熟悉這個行業(yè),可以直接根據行業(yè)特點,畫出大致走勢圖。如果不熟悉,可以把時間往前拖長,看之前幾周的趨勢。當然,想觀察趨勢,最好是畫出同比、環(huán)比、三年比三張圖。這樣看得最準,能最大程度地避免短期波動的影響(順便一提,也是為啥大家在做報表的時候,經常有同比、環(huán)比、三年比三個指標,并且分日、周、月三種口徑統計,就是為了避免短期影響,觀察趨勢是否正常)。

第四步,將現狀數據套入標桿,得出結論。

如果我們已經樹立了標桿形態(tài),套入文章開頭的題目的數據,馬上會有不一樣的解讀(如下圖)。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

所以,為啥有個名字叫“趨勢分析法”,而不是“我畫個折線圖,高了就是好,低了就是不好”。是因為即使畫個折線圖,想要不作出錯誤判斷,也得按規(guī)矩一步步來。這就是方法和隨便玩玩的區(qū)別。而下邊我們會看到,隨便玩玩,經常玩出問題來。

2 趨勢分析法的優(yōu)點

趨勢分析法最大的好處,就是:省事!

因為它無需任何理論基礎,無需任何專業(yè)知識,無需很多數據,只要有一個結果數據,無論是正向還是負向,都能直接得出判斷。所以它是所有數據分析方法里最先被總結出來,并且沿用了20多年的祖?zhèn)魇炙嚒?/p>

要知道,在20年前,企業(yè)的數字化系統還在洪荒混沌狀態(tài),那時候的職業(yè)經理們想做判斷,可沒有現在這么多明細數據進行分析,于是只能死磕利潤、成本、銷售額幾個結果數據。

因此只能死磕曲線走勢,你會發(fā)現60、70后的職業(yè)經理人,和85前的數據人,都對曲線走勢特別敏感,特別喜歡拖三年走勢,過往12個月的走勢之類數據看。

第二個好處:直接!

還拿銷售舉例,很多輔助性活動,比如營銷活動、拉新裂變,到底對銷售有沒有用?不需要很復雜的漏斗分析,只要看一眼趨勢,立馬見效果。越簡單的方法,在評估結果時越靠譜?。ㄈ缦聢D)。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

第三個好處:自帶標準。

曲線走勢本身,可以成為判斷指標好壞的標準,除了上文說的自然周期/生命周期型標準,漲跌程度,也能成為判斷標準,這樣省去了大量找標準的時間。(如下圖)。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

今時今日,這個方法也很好用。因為雖然我們有條件做ABtest,做漏斗,做多維度交叉分析,但是每天、每時、每刻都讓你這么搞,你試試看。且不說做數據的會累死,為了搞這么多分析,要業(yè)務延遲上線,APP開發(fā)進度減緩,活動hold住去一個個做埋點、做測試,你問問業(yè)務干不干。所以大量常規(guī)的分析,依然要依靠日報、周報的數據做趨勢分析來滿足。

況且,每天、每時、每刻的數據變化,搞得業(yè)務神經過敏,嚷嚷著要深入分析,結果事后發(fā)現屁事沒有的情況:非常多!

3 趨勢分析法的不足

不足之一:神經過敏。

三人成虎的效應,在趨勢分析里非常常見。具體的如下圖所示。人們往往習慣于對:突發(fā)巨大的、連續(xù)幾次的、與前邊連續(xù)幾次不一樣的神經過敏。卻容易忽視更大的問題。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

不足之二:混雜因素。

趨勢分析在觀察因果效果的時候,無法處理混雜因素。在多個因素疊加的時候,是無法區(qū)分出來真正的關鍵影響因素的。

不足之三:亂用濫用。

注意,趨勢分析是有前提的,在指標是結果指標,有明確的正向/負向判斷的時候,才可以使用。其他場景,比如活躍率、消費率這種比例,比率類指標,不能直接套用,比例/比率類指標得先看分子分母到底哪個引起的變化。比如:用戶注冊數、瀏覽數這種不明確正負的,也不適合用,至少得跟轉化率連起來看。至于文章開頭所說的:看著高了就是好,低了就是不好,更是典型的亂用。

不足之四:缺少洞察。

最最最經典的場景,就是炒股票。直接上圖,一看就懂。

高手的數據分析方法之三:趨勢分析法

因為本質上,趨勢是由背后的原因推動的。看趨勢,更得看背后的原因,而不是單純地看著結果走勢想當然。這也是我們?yōu)樯稌邪l(fā)出ABtest、漏斗圖、多維度交叉對比等等方法的原因。我們需要簡單的方法短平快做決策,也需要更復雜的方法深入問題。

4 還有哪些祖?zhèn)鞣椒?/span>

還有一些方法是數據分析領域的祖?zhèn)魇炙?。比如多維度交叉分析,如果是2維的話,就是矩陣法,如果3維以上,就是切割對比法。是滴,這些在網絡文章里被吹得云里霧里的各種“底層邏輯”“核心思想”其實一點都不神奇。都是基于具體場景、數據限制、業(yè)務需求所產生的方法。

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