‘你做數(shù)據(jù)分析有啥方法論？’無論是工作還是面試，此問題一出，都會難倒一片同學(xué)。媽耶，每天照單跑數(shù)就知道，但方法論是個(gè)什么鬼！今天介紹給大家基礎(chǔ)的九種方法，先開個(gè)頭哦。

01什么是基礎(chǔ)方法

從本質(zhì)上看，幾乎所有工作都和數(shù)據(jù)有關(guān)系，都或多或少需要一些數(shù)據(jù)分析方法。但數(shù)據(jù)本身是有門檻的，很多人上學(xué)的時(shí)候就怕數(shù)學(xué)課，更不要說復(fù)雜的理論了。

因此，所謂基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析方法，應(yīng)該是：

1、不涉及高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、算法原理

2、不涉及復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯、因果推斷邏輯

3、不局限于特定的業(yè)務(wù)場景，有普適性

總之，人人能用的，才是基礎(chǔ)方法。

基于這個(gè)理念，我請我的運(yùn)營小妹小熊妹，為大家整理了九種基礎(chǔ)分析方法，簡單又好用。

02從一個(gè)指標(biāo)開始

▌周期性分析法

最基礎(chǔ)的分析方法，可以從一個(gè)指標(biāo)開始，這就是“周期性分析法”。所謂“周期性分析法”，操作上非常簡單，就是把一個(gè)指標(biāo)的觀察時(shí)間拉長，看它是否有周期變化規(guī)律。

這種方法分析簡單，但是非常實(shí)用。因?yàn)樾率纸?jīng)常因?yàn)椴欢粗芷谧兓?，引發(fā)笑話。

諸如：

“我發(fā)現(xiàn)昨天指標(biāo)大跌”——昨天是周末，本來就該跌（自然周期變化）

“我發(fā)現(xiàn)A產(chǎn)品賣得很好”——A產(chǎn)品剛上市，它就該賣得好（產(chǎn)品生命周期）

很多時(shí)候，我們看的指標(biāo)是總體指標(biāo)，而總體指標(biāo)是由若干部分組成的，比如：

總公司-分公司A、分公司B、分公司C

總銷售-商品A、商品B、商品C

因此看到一個(gè)總體指標(biāo)以后，可以根據(jù)它的組成部分，對總體做拆解，了解各部分組成，是為結(jié)構(gòu)分析法（分析總體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)）。

▌結(jié)構(gòu)分析法

結(jié)構(gòu)分析法在很多時(shí)候都好用，比如問：“為什么業(yè)績下滑呀！”答：“因?yàn)閄X區(qū)域沒有做好！”通過看結(jié)構(gòu)，能很快找到責(zé)任人。

▌分層分析法

除了單純地看結(jié)構(gòu)，人們也喜歡做排名，區(qū)分個(gè)高中低，這就是分層分析法。

很多同學(xué)會把分層和結(jié)構(gòu)搞混，大家只要記得以下兩句：

結(jié)構(gòu)是客觀存在的，問清楚即可

分層是主觀的，要定個(gè)高低出來

這三種方法，是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。一來，它們都是在分析一個(gè)指標(biāo)，二來，它們都是基于事實(shí)陳述，不需要啥計(jì)算。當(dāng)我們初到一個(gè)公司，初接觸一個(gè)新數(shù)據(jù)，都可以用這三種方法，建立基礎(chǔ)認(rèn)知。

03從一個(gè)指標(biāo)到2個(gè)指標(biāo)

▌矩陣分析法

當(dāng)指標(biāo)從一個(gè)增加到2個(gè)的時(shí)候，最好的方法就是矩陣分析法。矩陣分析法，通過兩個(gè)指標(biāo)的交叉，構(gòu)造分析矩陣，利用平均值切出四個(gè)象限，從而發(fā)現(xiàn)問題（如下圖）。

矩陣分析法的最大優(yōu)勢，在于：直觀易懂?？梢院苋菀讖膬蓚€(gè)指標(biāo)的交叉對比中發(fā)現(xiàn)問題。特別是當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)是投入/成本指標(biāo)的時(shí)候，成本高+收入低，成本低+收入與高兩個(gè)類別，能直接為業(yè)務(wù)指示出改進(jìn)方向，因此極大避免了：“不知道如何評價(jià)好壞”的問題。

很多咨詢公司都喜歡用這種方法，類似KANO模型或者波士頓矩陣，本質(zhì)就是找到了兩個(gè)很好的評價(jià)指標(biāo)，通過兩指標(biāo)交叉構(gòu)造矩陣，對業(yè)務(wù)分類。分類的區(qū)分效果很好，就廣為流傳了。

04從2個(gè)指標(biāo)到多個(gè)指標(biāo)

當(dāng)分析指標(biāo)變得更多的時(shí)候，最重要的工作，就是弄清楚：到底這些指標(biāo)是什么關(guān)系。典型的關(guān)系有兩種。

第一種：并列關(guān)系。

幾個(gè)指標(biāo)相互獨(dú)立，且是上一級指標(biāo)的組成部分。

比如我們常說的：業(yè)績=客戶數(shù)*消費(fèi)率*客單價(jià)

在這個(gè)公式里

1、一級指標(biāo)：業(yè)績

2、二級指標(biāo)：客戶數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià)

3、客戶數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià)相互獨(dú)立

此時(shí)，客戶數(shù)、消費(fèi)率、客單價(jià)就是并列的三個(gè)指標(biāo)，并且都是業(yè)績的子指標(biāo)。

第二種：串行關(guān)系。

幾個(gè)指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)，有前后順序關(guān)系。

比如我們常說的：新注冊用戶數(shù)=廣告瀏覽人數(shù)*落地頁轉(zhuǎn)化率*注冊頁轉(zhuǎn)化率。

1、一級指標(biāo)：新注冊用戶數(shù)

2、二級指標(biāo)：廣告瀏覽人數(shù)、落地頁轉(zhuǎn)化率、注冊頁轉(zhuǎn)化率

3、用戶要先看到廣告，再點(diǎn)擊廣告進(jìn)入落地頁，再完成注冊

此時(shí)，廣告頁、落地頁、注冊頁的指標(biāo)相互關(guān)聯(lián)，用戶要一步步走。

這兩種關(guān)系，分別對應(yīng)兩種基礎(chǔ)分析方法：

并列關(guān)系：指標(biāo)拆解法，通過拆解一個(gè)一級指標(biāo)，從二級指標(biāo)里發(fā)現(xiàn)問題。

漏斗分析法：通過觀察一串流程，了解其流程轉(zhuǎn)化率，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率短點(diǎn)。

▌指標(biāo)拆解法

指標(biāo)拆解法，一般在經(jīng)營分析中使用較多。舉個(gè)簡單的例子，一個(gè)小程序商城，上月銷售業(yè)績150萬，本月120萬。如果只看結(jié)果，除了少了30萬以外啥也不知道。但是進(jìn)行指標(biāo)拆解以后，就能發(fā)現(xiàn)很多東西（如下圖）

拆解以后可以明顯看出：本月雖然注冊用戶人數(shù)增加了，但是消費(fèi)率大幅度降低，所以收入少了。后續(xù)可以進(jìn)一步思考：如何提高消費(fèi)率。

▌漏斗分析法

漏斗分析法，則在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品/推廣/運(yùn)營分析中使用較多，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品能記錄較多用戶數(shù)據(jù)，因此可以呈現(xiàn)整個(gè)用戶轉(zhuǎn)化流程，從而進(jìn)行分析。

舉個(gè)簡單例子，在網(wǎng)上看到一個(gè)商品廣告，我們很感興趣，點(diǎn)擊進(jìn)入購買。需要經(jīng)歷廣告頁→詳情頁→購物車→支付幾個(gè)步驟，每多一個(gè)步驟，就會有一些用戶流失，如同漏斗一樣。

此時(shí)可以用一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗，形象地表示這種關(guān)系（如下圖）。

有了轉(zhuǎn)化漏斗以后，就能進(jìn)一步基于漏斗分析，從而指導(dǎo)業(yè)務(wù)改善：

1、哪個(gè)環(huán)節(jié)漏掉的用戶最多，需要改善？

2、不同的商品，漏斗形態(tài)如何，哪個(gè)更適合推廣？

3、新的產(chǎn)品改版后，是否減少了漏掉的用戶數(shù)量？

▌相關(guān)分析法

當(dāng)然，還有一些指標(biāo)，可能不是直接的并行/串行關(guān)系，但是在工作中，也很想知道他們有沒有關(guān)系，比如：

1、廣告投入與銷售業(yè)績

2、下雨刮風(fēng)和門店人流

3、用戶點(diǎn)擊和消費(fèi)行為

此時(shí)，需要掌握相關(guān)分析法。注意：指標(biāo)之間可能天生存在相關(guān)關(guān)系。

常見的天生相關(guān)，有三種形態(tài)：

1、在結(jié)構(gòu)分析法中，整體指標(biāo)與部分指標(biāo)之間關(guān)系

2、在指標(biāo)拆解法中，主指標(biāo)與子指標(biāo)之間的關(guān)系

3、在漏斗分析法中，前后步驟指標(biāo)之間的關(guān)系

這三種情況，稱為：直接相關(guān)。直接相關(guān)不需要數(shù)據(jù)計(jì)算，通過指標(biāo)梳理就能看清楚關(guān)系。相關(guān)分析法，更多是利用散點(diǎn)圖/相關(guān)系數(shù)，找到潛在的相關(guān)關(guān)系（如下圖）。

但是要注意：相關(guān)不等于因果，到底如何解讀相關(guān)系數(shù)，需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)含義，不能胡亂下結(jié)論哦

05從指標(biāo)到業(yè)務(wù)邏輯

▌標(biāo)簽分析法

以上所有方法，都是基于數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算，但實(shí)際業(yè)務(wù)中，很多關(guān)系并不能直接用數(shù)據(jù)指標(biāo)表示。

比如：

●是不是社區(qū)店比步行街店，生意更好？

●是不是私域流量比公域流量，轉(zhuǎn)化更佳？

●是不是刮風(fēng)下雨比晴空萬里，銷售更好？

社區(qū)店/私域流量/刮風(fēng)下雨，很難用一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量。但這些因素，又確實(shí)會對企業(yè)經(jīng)營產(chǎn)生影響，該怎么分析呢？這就需要采用：標(biāo)簽分析法。

舉個(gè)簡單的例子，南方某省，8月份經(jīng)常下暴雨。大家都覺得：下雨會影響門店業(yè)績。那么怎么分析呢？按照五步法，可以針對該省份門店，做分析如下圖：

那么可以得出結(jié)論：下雨對業(yè)績影響不大，這就做完了。

注意，上邊的小例子里，標(biāo)簽做的很粗糙，只有簡單粗暴的下雨/沒下雨兩類。除了下雨以外，還可能有臺風(fēng)、冰雹、高溫等等情況。因此，做標(biāo)簽的精細(xì)程度，決定了標(biāo)簽分析的準(zhǔn)確度。而能否選取到合適的標(biāo)簽，則考驗(yàn)的是分析人員對業(yè)務(wù)的理解程度。

到這里，一共介紹了八種基礎(chǔ)方法。在實(shí)際工作中，一般都是多種方法綜合使用的。因?yàn)闃I(yè)務(wù)提的問題會很復(fù)雜，很有可能涉及多個(gè)指標(biāo)，多個(gè)標(biāo)簽。此時(shí)千頭萬緒，要理清思路，就得祭出第九種方法：MECE法。

▌MECE法

MECE是（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）的縮寫，指的是“相互獨(dú)立，完全窮盡”的分類原則。通過MECE方法對問題進(jìn)行分類，能做到清晰準(zhǔn)確，從而容易找到答案。

MECE法是基礎(chǔ)分析和高級分析的分水嶺，也是從基礎(chǔ)提升到高級的通道。所有復(fù)雜的問題，都需要經(jīng)過認(rèn)真的梳理和分解，才能成為一個(gè)個(gè)能解決的小問題。所謂的業(yè)務(wù)分析模型，其實(shí)就是對業(yè)務(wù)問題的MECE分解。

看到這里，肯定很多小伙伴想看這九大方法的操作細(xì)節(jié)，可以關(guān)注小熊妹，每一種方法，小熊妹都單獨(dú)寫了一篇詳細(xì)的操作文章。接下來小熊妹會把九大分析方法整理成PDF供大家下載使用。

當(dāng)然，肯定也有同學(xué)好奇：掌握了這九種方法以后，還可以怎么深入呢？

一般有三條深入路線，可以進(jìn)行深入分析。

06掌握了基礎(chǔ)方法以后

▌路線一：業(yè)務(wù)分析模型。

業(yè)務(wù)模型，用來解決：定義模糊、數(shù)據(jù)貧瘠、需指導(dǎo)業(yè)務(wù)的問題。

比如業(yè)務(wù)在糾結(jié)：

1、到底做什么用戶更好？

2、到底怎樣才能激勵銷售？

3、到底活動起了多大作用？

這些問題聽起來簡單，其實(shí)定義非常模糊，什么算好？怎么叫起作用？不發(fā)錢的激勵真的有用？各種問題錯(cuò)綜復(fù)雜，且很有可能摻雜了業(yè)務(wù)部門自己的小心思。因此，需要細(xì)細(xì)的梳理業(yè)務(wù)邏輯，推導(dǎo)出可行的解題邏輯。

▌路線二：算法分析模型。

算法模型，用來解決：定義清晰、數(shù)據(jù)豐富、計(jì)算過程復(fù)雜的問題。

比如，高價(jià)值用戶識別問題，業(yè)務(wù)上已經(jīng)定義清楚了：

1、用什么指標(biāo)衡量用戶價(jià)值

2、用什么標(biāo)準(zhǔn)評價(jià)價(jià)值“高”

3、采集了豐富的數(shù)據(jù)（性別、年齡、興趣、關(guān)聯(lián)商品、互動、評論……）

4、有一批人工標(biāo)注過的“高價(jià)值”用戶做正樣本

此時(shí)，可以用各種算法來建模了。建模的目的，不是為了增加分析深度，而是提高從分析到業(yè)務(wù)應(yīng)用的效率。有了相對準(zhǔn)確的模型判斷，業(yè)務(wù)可以通過CDP+MA，自動觸發(fā)營銷規(guī)則，不需要每次都寫ppt寫很久。算法模型需要一些

▌路線三：統(tǒng)計(jì)推斷。

統(tǒng)計(jì)推斷方法，用來解決：定義清晰、沒有數(shù)據(jù)、需測試收集數(shù)據(jù)的問題。

比如：要上一個(gè)新版本產(chǎn)品，業(yè)務(wù)已經(jīng)定義了：新版本要提升用戶的人均在線時(shí)長（均值問題），現(xiàn)在要做測試，從兩個(gè)預(yù)備版本里選一個(gè)。此時(shí)要用：雙總體均值比較假設(shè)檢驗(yàn)的方法。

當(dāng)然，實(shí)際問題會更復(fù)雜，考慮各種控制變量、假設(shè)前提，還要考慮系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集方案，不單單靠分析師解決。

以上就是數(shù)據(jù)掌握了基礎(chǔ)方法以后，深入學(xué)習(xí)的三個(gè)路線。

本文來自微信公眾號“接地氣學(xué)堂”（ID：gh_ff21afe83da7），作者：接地氣的陳老師，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

關(guān)鍵詞： 基礎(chǔ) 方法 數(shù)據(jù)