解决数据分析困惑：流程与思路分享
TIPS：本文共有 2596 个字，阅读大概需要 6 分钟。
在数据分析的世界里，时常会遇到迷茫和困惑。在面对海量数据和复杂问题时，很多人会感到毫无头绪。但别担心，我们提供数据分析思路分享，帮助你找到处理数据的方法和技巧。本文将分享如何构建数据分析的思维框架，以及如何从大量数据中提炼出有用的信息。通过实际案例和经验分享，帮助你更好地理解数据分析的流程和方法，让你在面对数据时能够迅速找到方向。无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都可以从中获得实用的建议和方法。让我们一起来解决数据分析中的困惑，共同探索数据的奥秘！
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为什么我们做数据分析没有思路？
可能有人告诉你是方法不对、模型不对、思维不对，其实没那么复杂，总结起来就两个原因：
1
没搞清楚数据分析的本质
2
不懂业务
数据分析的本质
其实真不用把分析方法看的太高大上了，所有的分析方法、模型总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合。
拿我家娃来举例子，我家娃3岁多了，他现在就会用分类和对比来做数据分析了。一天妈妈给他拿了一块大白兔奶糖和一块德芙巧克力，问他选哪个，小家伙犹豫了1分钟，最后选了德芙巧克力；第二天妈妈给他拿了两块大白兔奶糖和一块德芙巧克力，问他选哪个，小家伙又犹豫了1分钟，但这次他选择了两块大白兔奶糖。
其实这两次选择的过程，小家伙都做了分类和对比。他首先把奶糖和巧克力分成了两类，并没有混为一谈，否则就不会犹豫那么长时间了。然后再去做对比，第一次对比的结果是，一块奶糖不如一块巧克力好，所以选择了一块巧克力；第二次对比的结果是，两块奶糖是要比一块巧克力好的，所以选择了两块奶糖。大家看看，一个3岁的小孩都是会做数据分析的。
当然，实际业务中的分析方法确实更加复杂，但归纳起来，也是这两个方法的演绎。
对比分析
对比分析顾名思义就是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们之间的差异，从而发现数据的变化情况和规律。对比分析法分为静态比较和动态比较两类，用来判断某个数据是好还是坏，以及某几个数据之间的差异性。
01
对比分析怎么比呢？一般在数据分析中我们可以从这样几个角度进行对比
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时间对比：同比、环比、变化趋势
空间对比：不同城市、不同产品对比
目标对比：年度目标、月度目标、活动目标
用户对比：新用户vs老用户、注册用户vs未注册用户等
竞品对比：渠道、功能、体验和流程、推广和收入
分类分析
分类分析就是把分析对象总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性、组与组之间属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来揭示内在的数量关系，最终目的是为了方便对比，所以经常和对比分析法一起用
02
分类分析一般有以下几种分类方法：
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不同时间分组：日、周、月、年等
不同产品类型分组：产品属性；产品区域
不同用户类型分组：人口属性（性别、年龄）；客户价值；消费频次
不同渠道分组：线上渠道、线下渠道；付费渠道、免费渠道
落地业务
上面你已经知道用什么方法了，但是很可惜，你有可能还是不会分析问题，因为数据分析很大程度上依赖于业务。因为你不懂业务，不懂数据分析体系，就很难做出有结果的数据分析，所以我建议一定要先搞懂业务，先做指标体系，再去想用什么方法分析。
我很喜欢用点线面体的定义来解释指标体系，如果用点线面来解释，搭建分析指标体系就是分析整个“体”，将分析框架的体系化，明确每个点都是什么指标，任何一个分析路径都能对应到指标。
体
以电商为例，我们在取数前遵循“人货场”的思维逻辑，这就是我们的体，也就是大体指标框架，因为电商的收入由订单构成，订单有两个要素是用户和商品服务，电商一般不考虑场的要素，这就是“体”的框架。
面
是每个要素具体的业务结构或流程，比如说电商企业里用户的业务结构是什么？就是用产品吸引更多用户来产生消费，它包含两个结构一是新用户，二是老用户，这是用户的两个面。
那么对于商品和服务来说，他的场景有采购、供应链、销售、售后等等；
线
就是每个业务流程的业务逻辑，这个时候就是考验我们业务知识是否足够的时候了。很多人之所以做不出指标体系，就是因为自己的业务能力不过关，不知道每个具体业务的逻辑关系，所以很难面面俱到，只能东面打一枪，西面打一枪。
拿用户来说，新用户的业务逻辑是先引流，然后进行转化，也就是吸引流量成为我们的用户；
老用户呢就是进行运营，也就是运营四件套里的“活跃”、“留存”、“回购”、“流失”四个方面。
那么对于商品来说，不同的业务场景和业务结构有着不同的逻辑，比如采购的逻辑流程是覆盖更多的供应商进行采销，所以它包含了覆盖面、采销类别、供应商三条线；
同理，供应链分为服务、管理和库存是哪个方面；销售场景的业务逻辑就复杂了，从商品、到价格等等；售后环节包括退货、服务等环节，这些就是我们的线，也就是业务逻辑。
点
就是根据我们得到的拆分成具体的指标，这一点也是基于我们的业务熟知程度来完成的。如果大家对于具体指标一窍不通，说明你要赶紧去跟业务人员攀攀关系，取取经了。
拿用户来说，引流的指标就是常见的PV、UV、平均访问深度、访问次数、跳转率等等，转化的指标包括客户转化率、注册转化率、添加转化率、成交转化率、渠道转化率、事件转化率等等；
总而言之，只要建立数据分析指标体系，结合上面提到的数据分析两大本质，再通过实践练习，基本上就可以掌握数据分析的思路了。
End.
作者：老贱
来源：知乎
/question/30195311/answer/1235248266
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