每個初具規(guī)模的企業(yè)公司，都會面對大量的客戶，繼而產(chǎn)生千萬甚至上億的數(shù)據(jù)來洞察客戶的行為，支撐自身公司業(yè)務(wù)的發(fā)展。

不論是產(chǎn)品還是運營，其工作中都不免會碰到與數(shù)據(jù)相關(guān)的場景，此時若能掌握正確的數(shù)據(jù)分析流程和科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法，則能幫我們更快速地獲取信息。從數(shù)據(jù)中通過分析手段發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的價值。

數(shù)據(jù)分析的基本步驟：?

步驟1：明確、清晰數(shù)據(jù)分析的目的

步驟2：梳理和確定分析邏輯，確定方法

步驟3：分析所用數(shù)據(jù)的收集、處理等

步驟4：采用統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘等提取有價值的數(shù)據(jù)

步驟5：采用文字、表格、可視化圖形等展示成功

步驟6：得出數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，撰寫分析報告

數(shù)據(jù)分析的常用方法

不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同的場景。而且數(shù)據(jù)分析方法并非只用于工作中，生活中也頗有用處，換個角度思考問題或許就能發(fā)現(xiàn)新的世界。以下整理的是常見的9種數(shù)據(jù)分析方法：

1.邏輯樹分析法：

?邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。 麥肯錫分析問題最常使用的工具就是“邏輯樹”。邏輯樹是將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴展。

有名的費米問題就是使用邏輯樹分析法。

2.多維度拆解分析法：

多維度分析實質(zhì)是細分分析，多維度分析對精細化運營的作用非常重要。多維度分析主要基于兩個地方展開，一個是指標(biāo)的細化，一個是維度的多元，比如時間維度，競品維度等。

比如求職的過程中，評價一個公司是否適合，可以從多個維度分析：?

這個和邏輯樹的思路較為類似。主要是把一個模糊的問題，拆解成多個子問題。

3.PEST分析法?

PEST分析是指宏觀環(huán)境的分析，P是政治(politics)，E是經(jīng)濟(economy)，S是社會(society)，T是技術(shù)(technology)。PEST分析法一般是在市場調(diào)研的時候用。

4.對比分析法：

對比分析法也叫“比較分析法”，是將客觀事物加以比較，以達到事務(wù)的本質(zhì)和規(guī)律，并做出正確的評價的分析方法。

對比分析通常將兩個相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行比較，再通過圖表的方法展現(xiàn)出來。分析方法包含：絕對比較和相對比較。?

曾經(jīng)有一句話讓我記憶深刻，“好的數(shù)據(jù)指標(biāo)一定是比例，好的數(shù)據(jù)分析一定有對比。確實現(xiàn)在在數(shù)據(jù)分析工作中根本離不開對比”。

5.假設(shè)檢驗分析法：?

假設(shè)檢驗分析方式是一種利用數(shù)據(jù)做決策的過程。基本步驟為：提出假設(shè)-收集證據(jù)-得出結(jié)論（結(jié)論必須以數(shù)據(jù)作為支撐）

如果你想找問題發(fā)生的原因，就用到假設(shè)檢驗分析方法。比如偵探片就會經(jīng)常用這個辦法，先假設(shè)在論證。

在工作中常用假設(shè)論證法，可以快速提升你的業(yè)務(wù)思考能力。

6.相關(guān)分析法：?

相關(guān)分析，特指：找到兩個數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)分析還分“直接相關(guān)”和“間接相關(guān)”同樣的會有負相關(guān)，不相關(guān)，非線性相關(guān)。實際工作中我們會制作散點圖來分析兩個不同事物的相關(guān)性：?

比如一個APP里，用戶反復(fù)瀏覽一類商品，就會給他推送相關(guān)產(chǎn)品。又如抖音，B站推薦我喜歡的視頻。豆瓣推薦喜歡的電影會用到相關(guān)分析。?

7.群組分析法：

按照某個特征將數(shù)據(jù)分為不同的數(shù)據(jù)組，然后對比各個數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)。根據(jù)產(chǎn)品業(yè)務(wù)不同靈活定義數(shù)據(jù)分組，然后分析數(shù)據(jù)指標(biāo)。

假如你想對用戶留存和流失分析，就要用到群組分析法。如下圖：產(chǎn)品發(fā)布版本的更新是導(dǎo)致用戶增長還是流失。可以按照用戶使用產(chǎn)品的周期特征進行數(shù)據(jù)分組。?

8.?RFM分類法：

RFM用于對用戶價值分組，實現(xiàn)精細化運營。類似矩陣法，但是是把二維矩陣轉(zhuǎn)化成了三維。相比于其他分組方式，它的優(yōu)點在于簡單。?

RFM分析方法即用R、F、M這三個指標(biāo)對用戶進行價值分組。

R（Recency）：最近一次消費時間間隔。

F（Frequency）：指用戶一段時間內(nèi)的消費頻率。

M（Monetary，）：指用戶一段時間內(nèi)的消費金額。

9.最終路徑法

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最終路徑法也可以叫漏斗法，AARRR也屬于漏斗法的一種。如果你想分析用戶的行為或者產(chǎn)品運營，就要用到最終路徑法。通過對于起始和目標(biāo)之間步驟的管理以及數(shù)據(jù)的反饋精細化運營。

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如網(wǎng)上商城從點擊到付費中間路徑的用戶行為分析。在線教育點擊到付費中間的轉(zhuǎn)化等等。

常規(guī)的9種數(shù)據(jù)分析方法就簡單介紹到這了，應(yīng)用過程還是必須實際業(yè)務(wù)場景靈活掌握，否則一切都是空談。

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任何業(yè)務(wù)都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，當(dāng)我們利用一定的科技手段，從中分析、挖掘出有效信息，才能體現(xiàn)出其重要的價值。

?在互聯(lián)網(wǎng)、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等行業(yè)，迫切需要專門從事數(shù)據(jù)采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)報告、提供決策的新型數(shù)據(jù)分析人才。

?因此，CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證應(yīng)運而生，CDA全稱Certified Data Analyst，是大數(shù)據(jù)和人工智能時代面向國際范圍全行業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才職業(yè)簡稱。旨在提升全民數(shù)字技能，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

數(shù)據(jù)來源于業(yè)務(wù)，但數(shù)據(jù)只有服務(wù)于業(yè)務(wù)才能體現(xiàn)出其價值。數(shù)據(jù)分析正是將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)連接起來的有力手段！

如有CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證培訓(xùn)方面的問題，歡迎私信聯(lián)系我們！