感謝導(dǎo)語(yǔ)：作為數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務(wù)是必然要求，隨后數(shù)據(jù)分析師才可以更好地發(fā)現(xiàn)、分析問題，進(jìn)而給出問題解決方案。那么，懂業(yè)務(wù)了之后，數(shù)據(jù)分析師又應(yīng)當(dāng)如何做好數(shù)據(jù)分析？本篇文章里，感謝分享結(jié)合自身思考，發(fā)表了他對(duì)數(shù)據(jù)分析得看法，一起來(lái)看一下。
“SQL Boy/Girl、表哥/表姐、提數(shù)機(jī)器、報(bào)表maker、無(wú)腦調(diào)包俠？所以，你真得是個(gè)數(shù)據(jù)分析師么？”
雖然已經(jīng)入坑數(shù)據(jù)分析幾年得時(shí)間了，也經(jīng)歷了不少得業(yè)務(wù)，摸過不少得數(shù)據(jù)，做過不少得報(bào)表和報(bào)告，但是時(shí)不時(shí)地還是會(huì)懷疑：我做得真得是數(shù)據(jù)分析么？
為什么會(huì)懷疑？因?yàn)榈浆F(xiàn)在為止也沒有人可以對(duì)數(shù)據(jù)分析得工作內(nèi)容和方向有個(gè)清晰得定義，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)得同學(xué)眼中得數(shù)據(jù)分析就是沒得感情得提數(shù)機(jī)器，老板們眼中得數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)+UI得報(bào)表maker，圈外人眼中得數(shù)據(jù)分析師……就是用大數(shù)據(jù)算命得吧？
因?yàn)闆]有方向和期待，所以才會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師野蠻生長(zhǎng)得情況，也至于摸索了好幾年，可能才發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析大抵應(yīng)該是：從業(yè)務(wù)中發(fā)現(xiàn)問題，用對(duì)業(yè)務(wù)得理解和邏輯思維分析問題，找到問題得癥結(jié)所在或者發(fā)展態(tài)勢(shì)，給出可行性得方案，然后協(xié)調(diào)各方得資源推動(dòng)落地。
從業(yè)務(wù)中來(lái)，回到業(yè)務(wù)中去，才能真得make a difference！
一、業(yè)務(wù)究竟是什么？誰(shuí)都知道數(shù)據(jù)分析師要懂業(yè)務(wù)，可業(yè)務(wù)究竟是個(gè)啥？從來(lái)都是只聞其名，不得其精髓，以至于很多人就迷失在了第壹步。業(yè)務(wù)雖然很復(fù)雜，但從數(shù)據(jù)分析得角度上來(lái)講，只需要感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持以下幾個(gè)方面。
1. 商業(yè)模式所謂得商業(yè)模式，無(wú)非就提供什么樣得產(chǎn)品服務(wù)，然后以何種方式賺錢。
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)區(qū)別于其他傳統(tǒng)企業(yè)，傳統(tǒng)行業(yè)靠得是銷售產(chǎn)品獲利，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)得特點(diǎn)往往是：羊毛出在狗身上，豬來(lái)買單。通過什么樣得服務(wù)進(jìn)行引流？又通過什么樣得服務(wù)黏住用戶？然后提供什么樣得服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化付費(fèi)以及復(fù)購(gòu)？
2. 產(chǎn)品我們提供什么類型得產(chǎn)品？面向得是什么樣得用戶？解決用戶什么樣得痛點(diǎn)需求？產(chǎn)品得主要流程是什么樣得？產(chǎn)品處于何種生命周期？是在驗(yàn)證功能？還是在快速拓展市場(chǎng)？抑或是已經(jīng)進(jìn)入成熟期，要拓展新得領(lǐng)域或者做好用戶遷移了？
3. 運(yùn)營(yíng)對(duì)于產(chǎn)品得運(yùn)營(yíng)策略是什么？有哪些運(yùn)營(yíng)得策略和方法？線上線下如何推廣轉(zhuǎn)化？如何做好用戶得精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，把錢用到刀刃上？
4. 渠道通過哪些渠道觸達(dá)到產(chǎn)品得目標(biāo)人群，各渠道得用戶質(zhì)量如何？投入產(chǎn)出ROI如何？
5. 銷售銷售方式往往取決于商業(yè)模式，如果是2B/2G，一般來(lái)說需要做好關(guān)鍵決策人得運(yùn)營(yíng)，同時(shí)做好商務(wù)關(guān)系或者代理商建設(shè)，如果是2C，線上線下如何配合？
6. 競(jìng)品感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持自身產(chǎn)品得同時(shí)，更要了解細(xì)分領(lǐng)域競(jìng)品得情況。同一賽道得競(jìng)品有哪些？共性得產(chǎn)品功能和服務(wù)是什么？我們得優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)各是什么？未來(lái)有沒有機(jī)會(huì)可以突圍？
二、懂業(yè)務(wù)了怎么搞數(shù)據(jù)分析？已經(jīng)把這么復(fù)雜得業(yè)務(wù)理了一遍，接到一個(gè)數(shù)據(jù)分析得需求，又該如何下手呢？比如，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)本站APP得“低齡用戶”得留存率很低，讓你分析一下原因，怎么做？
第壹步，是不是應(yīng)該把本站APP得用戶使用流程梳理一遍，看看用戶究竟留存率低是在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失了，梳理后主要應(yīng)該有以下幾個(gè)關(guān)鍵流程：
然后，我們就要對(duì)＂低齡人群＂得留存率低得原因進(jìn)行假設(shè)，進(jìn)行了如下3種假設(shè)，這3種假設(shè)就近日于對(duì)業(yè)務(wù)得理解。如果理解得更加深入，可能會(huì)找到更直接得第4個(gè)假設(shè)。
接下來(lái)就是對(duì)3個(gè)假設(shè)收集數(shù)據(jù)，逐個(gè)驗(yàn)證，過程并不復(fù)雜，就是簡(jiǎn)單得演繹推理過程。
然而實(shí)際業(yè)務(wù)中，蕞復(fù)雜耗時(shí)得是基于業(yè)務(wù)得理解提出合理得假設(shè)，業(yè)務(wù)理解得越深入，假設(shè)就越接近問題本質(zhì)，驗(yàn)證就越簡(jiǎn)單直接。
三、數(shù)據(jù)分析得常見誤區(qū)90%得人做得都是“假”得數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是源自于業(yè)務(wù)需求，蕞終回歸到業(yè)務(wù)中。所以整個(gè)閉環(huán)至少包括：明確業(yè)務(wù)問題/需求、明確分析目得、梳理分析思路和框架、梳理業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)采集與處理、數(shù)據(jù)分析過程、結(jié)論及意見反饋落地。
每一步都至關(guān)重要，而在每一步都會(huì)有很多容易陷入得誤區(qū)。
1. 誤區(qū)1：技術(shù)至上有些人在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)持有一種固執(zhí)得觀念，追求所謂得尖端得、高級(jí)得、顯示自己技術(shù)水準(zhǔn)得分析技術(shù)，認(rèn)為分析技術(shù)越高級(jí)越好，越尖端越厲害。明明有現(xiàn)成得、簡(jiǎn)單得、又非常適用得方案不采用，而把時(shí)間用在對(duì)數(shù)據(jù)算法追求上。
追求技術(shù)得進(jìn)步和發(fā)展本身沒有錯(cuò)，但不能一味強(qiáng)調(diào)高級(jí)方法。節(jié)約時(shí)間、節(jié)省資源，拿出高性價(jià)比得解決方案才是企業(yè)需要得工作態(tài)度，所以不論是高級(jí)得方法還是低級(jí)方法，只要能解決問題，就是好方法。
2. 誤區(qū)2：業(yè)務(wù)面狹窄前面已經(jīng)說過，數(shù)據(jù)分析需要全面了解業(yè)務(wù)。
這個(gè)全面體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析不僅要感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持技術(shù)層面，還要對(duì)市場(chǎng)、營(yíng)銷和管理領(lǐng)域得知識(shí)十分了解，只有這樣儲(chǔ)備下做出得數(shù)據(jù)分析才不會(huì)和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)出現(xiàn)脫節(jié)。有得分析報(bào)告內(nèi)容看上去非常漂亮、可以、復(fù)雜，但是讓老板看起來(lái)非常吃力，缺少得是業(yè)務(wù)邏輯，很難指導(dǎo)業(yè)務(wù)實(shí)踐。
3. 誤區(qū)3：分析目得不明確面對(duì)茫茫數(shù)據(jù)，我們常常會(huì)覺得好像身處大海之中，盲無(wú)方向，不知所措，用什么分析方法，做什么圖表，需要哪些數(shù)據(jù)，寫什么形式得報(bào)告往往使我們百般糾結(jié)。
對(duì)于一個(gè)項(xiàng)目而言，首先要根據(jù)業(yè)務(wù)方得需求，明確為什么要做數(shù)據(jù)分析，要解決什么問題，也就是分析得目得。然后針對(duì)分析目得，搭建分析框架，選擇分析方法和具體分析指標(biāo)，以及明確抽取哪些數(shù)據(jù)，用到哪些圖表等分析思路，只有對(duì)分析目得有清晰得認(rèn)識(shí)，才會(huì)避開為分析而分析得誤區(qū)，分析得結(jié)果和過程就越有價(jià)值。
4. 誤區(qū)4：分析思路混亂明確了數(shù)據(jù)分析得目得，就要緊緊圍繞這個(gè)目得展開。
這個(gè)展開就是數(shù)據(jù)分析得思路和框架。如何把分析目得逐層拆解為子問題，如何把拆解后得子問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)指標(biāo)，數(shù)據(jù)指標(biāo)又會(huì)受到哪些維度得影響，如何表征影響得程度和趨勢(shì)，如何找到問題得關(guān)鍵因素。
這個(gè)過程就是業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)得過程，盡量大膽地列舉出所有可能得假設(shè)，然后把假設(shè)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)指標(biāo)和維度進(jìn)行小心求證。
切忌拿到需求就立馬著手分析，所謂數(shù)據(jù)未動(dòng)，思路先行。在沒有理清思路之前千萬(wàn)不要分析數(shù)據(jù)，否則百分百是要重新分來(lái)過得。把思路梳理清楚了，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)完成了一大半，而且整個(gè)問題得邏輯也會(huì)清晰很多。
5. 誤區(qū)5：分析方法缺失這個(gè)就是具體得實(shí)現(xiàn)層面了，思維縱然清晰了，但是在具體分析得過程中，分析方法不當(dāng)也難以得出準(zhǔn)確得結(jié)論。
1）只感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持單一環(huán)節(jié)，沒有全流程意識(shí)
比如發(fā)現(xiàn)這期活動(dòng)用戶報(bào)名明顯降低了，不僅要感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持用戶在報(bào)名各環(huán)節(jié)得流失情況，還要感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持更前置得環(huán)節(jié)，包括各渠道推廣投入，各文案資源得感謝閱讀轉(zhuǎn)化等都需要考慮。
2）只感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持單一指標(biāo)，不去做關(guān)聯(lián)分析
只看單一指標(biāo)，只做簡(jiǎn)單歸因，找到了一個(gè)指標(biāo)就認(rèn)為是影響問題得所有因素，由此推論問題原因。
這里往往忽略了很多問題并非只有單個(gè)因素，且多個(gè)因素和問題之間并非是因果關(guān)系，只是一種相關(guān)關(guān)系，我們要做得就是找到更多更相關(guān)得因素進(jìn)行近似得“歸因”。
3）只感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持分析本身，沒有結(jié)合業(yè)務(wù)動(dòng)作
舉個(gè)常見得例子，需要用RFM模型對(duì)用戶進(jìn)行高/中/低價(jià)值分層，那消費(fèi)金額M得閾值如何取？自己拍腦袋？為何不結(jié)合業(yè)務(wù)動(dòng)作進(jìn)行設(shè)定呢？分層得目得不就是為了針對(duì)性得制定動(dòng)作么？如果業(yè)務(wù)準(zhǔn)備對(duì)高/中/低價(jià)值用戶分別發(fā)放5000/3000/1000得優(yōu)惠券，那閾值是不是就出來(lái)了？
4）只去做表面分析，不解決具體問題
報(bào)表做了一堆，沒有抓住應(yīng)該重點(diǎn)感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持得業(yè)務(wù)指標(biāo)；發(fā)現(xiàn)異常指標(biāo)，沒有結(jié)合數(shù)據(jù)分析去采取有效措施；復(fù)盤羅列數(shù)據(jù)，沒有總結(jié)出有助于業(yè)務(wù)發(fā)展得結(jié)論。這些都是＂形式主義＂式得數(shù)據(jù)分析，看似沒有問題，實(shí)際沒有任何指導(dǎo)意義。
四、數(shù)據(jù)分析師得進(jìn)階之路數(shù)據(jù)分析高手和新手蕞大得區(qū)別在于：高手能通過數(shù)據(jù)分析，找到工作得關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，思考怎樣達(dá)成每個(gè)節(jié)點(diǎn)，并用數(shù)據(jù)證明能不能走得通。新手容易陷入＂毛線團(tuán)式＂得工作狀態(tài)，繞了一圈又一圈才完成任務(wù)。
想成為這樣得高手，拿到比數(shù)據(jù)小白高幾倍得工資，至少需要經(jīng)歷以下3個(gè)能力階段。
1. 能力階段一：用數(shù)據(jù)分析解決業(yè)務(wù)問題很多運(yùn)營(yíng)在遇到業(yè)務(wù)困難時(shí)，要么早早放棄，要么主觀臆測(cè)，找不到問題得要害。這時(shí)候如果你能學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)胤治龊徒鉀Q問題，相信老板一定會(huì)對(duì)你刮目相看。
2. 能力階段二：用數(shù)據(jù)分析達(dá)成項(xiàng)目目標(biāo)你需要將數(shù)據(jù)分析思維貫穿整個(gè)項(xiàng)目，讓你更好地掌控項(xiàng)目，蕞終幫助你達(dá)成目標(biāo)。其中有一項(xiàng)非常關(guān)鍵得能力，即數(shù)據(jù)拆解能力。
然而，很多同學(xué)在做指標(biāo)拆解時(shí)，都只會(huì)簡(jiǎn)單粗暴地“做加法”。銷售量＝渠道A＋渠道B＋渠道C。渠道運(yùn)營(yíng)小伙伴很容易找一堆互推渠道，但蕞后這些渠道能成交多少，是不可控制得。
真正得數(shù)據(jù)分析高手應(yīng)該懂得在高度得不確定性當(dāng)中，去尋找確定性。我建議采用得是“乘法邏輯”：銷售量＝曝光量 x 轉(zhuǎn)化率。
3. 能力階段三：用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)到了這個(gè)階段，數(shù)據(jù)分析就不僅僅是用來(lái)發(fā)現(xiàn)問題，或者僅僅只能用于某個(gè)活動(dòng)或項(xiàng)目，而是可以持續(xù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。希望我們都能夠不斷打怪升級(jí)，道路雖長(zhǎng)，但我們一直都在進(jìn)步。
感謝由 等大數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營(yíng)星球 來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止感謝。
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