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          這個時代最重要的技能之一

          共 3040字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-08-29 17:45

          這里是Z哥的個人公眾號

          每周五11:45 按時送達

          當然了,也會時不時加個餐~

          我的第「206」篇原創(chuàng)敬上



          大家好,我是Z哥。

          首先說明一下,今天不賣課程哈,就單純聊聊我在做數(shù)據(jù)分析時的一些經(jīng)驗。


          在如今這個數(shù)據(jù)爆炸的時代,我們每天不管是主動還是被動,都會面對大量的數(shù)據(jù)撲面而來。

          如果有較好的數(shù)據(jù)分析能力,不管是對你的生活還是工作,都將帶來巨大的幫助。因為你比別人擁有更好的“洞察力”,看到別人看不到的信息,這些信息可以幫助你更好地做出決策。


          很多人做數(shù)據(jù)分析的時候經(jīng)常會遇到一個問題,面前擺著一堆海量的數(shù)據(jù),但是不知道怎么分析,從何下手,以此來得到一些有用的結(jié)論。

          我最開始也深受這個問題的困擾,想了好久才明白這里的問題所在,所以今天我把我思考后的思路分享給你,希望能對你有所幫助。


          一個合理的數(shù)據(jù)分析思路,不但可以幫助你高效地獲得對你有價值的信息,還能提高結(jié)論的準確性。

          我的思路其實是一個構(gòu)建「點->線->面->體」的過程,主要分為以下六個步驟。


          /01  帶著目的/

          如果你會覺得無從下手,大概率是因為目的不明確,或者說缺少目的。

          沒有目的,何以解決問題?寄希望于某個牛逼的方法能夠“點石成金”?但是,誰來告訴你這個方法呢?靠上帝嗎?

          這個道理說透了其實很容易明白,但現(xiàn)實卻是很多人陷在數(shù)據(jù)的海洋中無法自拔,認為先收集足夠多的數(shù)據(jù),然后再分析,就能從中得到一些有價值的結(jié)論。這個邏輯其實你細想一下是有問題的,因為不同的人看待同樣的數(shù)據(jù)得出的結(jié)論往往是不同的。因此,如果你沒有清晰的目的,再多的數(shù)據(jù)也沒有意義。


          所以,先確定目的就是先明確「點」,只有有了「點」,我們才能繼續(xù)延伸去構(gòu)建我們的「線面體」。

          目的一般分為以下兩種。

          1. 找原因。當前面臨一些問題,從數(shù)據(jù)中找出相關(guān)因素。

          2. 找規(guī)律。從數(shù)據(jù)中提煉出一些規(guī)律,趨勢,幫助未來做決策。


          所以,不妨先明確一下,你是要找原因?還是找規(guī)律?

          比如,我們分析網(wǎng)站訪問量為什么下滑。很明顯,這個目的是「找原因」。


          /02  分解目的/

          明確了目的,就有了一個大方向,剩下的就是分解目的。

          分解目的的方法論有很多,MECE、5W2H 等等都可以。

          按照 MECE 法,以「不重疊、不遺漏」的方式將數(shù)據(jù)分析的目的拆解成多個子問題。

          5W2H 法很常見,就是what、why、when、where、who、how、how much。

          還有一個我覺得很好用的方法論,從 GrowingIO 那學來的。就是一個「業(yè)務(wù)目標 * 業(yè)務(wù)流程 * 業(yè)務(wù)場景」的三級結(jié)構(gòu)。先列出業(yè)務(wù)目標,然后展開每個目標的流程,再展開流程上的每一個環(huán)節(jié)對應(yīng)的場景(場景中蘊涵著關(guān)鍵指標)。

          這個方法其實一次性就把「線面體」的大框架構(gòu)建完了。


          在我們的案例中,影響訪問量的因素有很多,對于這個目的的分解用 MECE 方法更合適。我們也可以用思維導圖來實現(xiàn)。



          /03  驗證子問題/

          通過 MECE 方法將目標分解完之后,其實就已經(jīng)把「線和面」構(gòu)建完了,接下去就是最后一步,構(gòu)建「體」。

          構(gòu)建「體」的過程其實就是思考如何驗證其中的每一個子問題。

          怎么驗證?先建指標?,F(xiàn)代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經(jīng)典的話:

          如果你不能衡量它,那么你就不能有效增長它。


          所謂衡量,就是需要建立統(tǒng)一的標準來定義和評價。你認為的不錯,別人不一定這么認為,老板可能還認為很糟糕。所以,建立指標的目的其實就是統(tǒng)一口徑,使得同一份數(shù)據(jù)能讓更多人得到一致的理解。

          建立和使用單一指標是數(shù)據(jù)分析的第一步,接下來你需要建立指標體系,因為孤立的指標發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的價值。

          一個還不錯的指標體系,至少要滿足以下三點:

          • 有三個以內(nèi)的核心指標。核心指標不僅僅是數(shù)字,是所有人需要盯著看去努力的。就像銷量和銷售額,用戶數(shù)和活躍用戶數(shù),大多數(shù)情況下后者都比前者重要。

          • 指標之間存在關(guān)聯(lián)性。

          • 單一指標至少有兩個以上維度。(比如,同比、環(huán)比等)


          指標體系沒有放之四海而皆準的模板,不同業(yè)務(wù)形態(tài)有不同的指標體系。移動 APP 和網(wǎng)站不一樣,SaaS 和電子商務(wù)不一樣,低頻消費和高頻消費不一樣。比如婚慶業(yè)務(wù)不需要考慮復(fù)購率指標;互聯(lián)網(wǎng)金融必須要風控指標;電商領(lǐng)域里的用戶需要分為賣家和買家,而且他們的指標各不一樣。


          對我們上面的案例,擺上指標后大致是這個樣子。



          /04  清洗數(shù)據(jù)/

          好了,「體」建設(shè)完之后,接下來就是把數(shù)據(jù)填入進去了。但是在復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析場景下,我們可能在數(shù)據(jù)填入之前還要做一件事。

          由于在實際的業(yè)務(wù)場景中,原始數(shù)據(jù)可能會來自于各個內(nèi)部以及外部系統(tǒng)。指標口徑對不上,總會出現(xiàn)不一致、重復(fù)、不完整、存在錯誤或異常的數(shù)據(jù)。

          因此需要通過一些額外操作對這些數(shù)據(jù)做清洗,得到符合我們要求的原始數(shù)據(jù)。我們這里不講太技術(shù)性的東西。從邏輯上主要做以下幾件事。

          1. 數(shù)據(jù)清洗:去掉噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)

          2. 數(shù)據(jù)聚合:將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個一致的數(shù)據(jù)存儲中

          3. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合做分析的數(shù)據(jù)格式。



          /05  用數(shù)據(jù)驗證/

          好了,框架搭好了,原始數(shù)據(jù)也有了。剩下的就是通過數(shù)據(jù)來驗證猜想了。

          怎么驗證呢?

          這里我又要給出一個大殺器了,就是多用「演繹法」,而不是「歸納法」。

          雖然這倆這都屬于邏輯思維,但是歸納法有一個很大的問題:因為我們不可能觀察到某個事物的所有影響因素,所以歸納法得出的結(jié)論是不一定是正確的。

          比如,某個指標下降了 5 %,真的是個不好的情況嗎?不一定,如果行業(yè)下降了 20 %,你才下降了 5 %,這就是一個還不錯的結(jié)果。


          而演繹法的本質(zhì)是,找到發(fā)生變化的原因,如果某個原因在未來還會繼續(xù)存在,那么可以支撐某個結(jié)論。

          比如,行業(yè)為什么下降了 20 %?導致下降的原因未來是否還會存在?如果這些因素無法消除,那么未來繼續(xù)下滑是在預(yù)期之內(nèi)的。


          /06  保持迭代/

          當你形成了一套自己的數(shù)據(jù)分析體系之后,還不能一勞永逸,需要保持迭代。因為在業(yè)務(wù)的不同時期,我們關(guān)注的點會不同。

          比如,在業(yè)務(wù)的初期,我們會更多關(guān)注流量、轉(zhuǎn)化率這些,但到了成長期以及成熟期之后,還需要關(guān)注用戶活躍度、復(fù)購率等等數(shù)據(jù)指標。


          好了,這次就聊這么多。慣例總結(jié)一下。

          這篇呢,Z 哥和你分享了我在數(shù)據(jù)分析上的一些經(jīng)驗。

          我的思路其實是一個構(gòu)建「點->線->面->體」的過程,主要分為以下六個步驟。

          1. 帶著目的

          2. 分解目的

          3. 驗證子問題

          4. 清洗數(shù)據(jù)

          5. 用數(shù)據(jù)驗證

          6. 保持迭代


          希望對你有所幫助

          從本質(zhì)上看,真正要做好數(shù)據(jù)分析這件事,本身對一個人商業(yè)理解、業(yè)務(wù)能力有很高的要求。因為只有有了這些能力,我們才能知道我需要哪些數(shù)據(jù),才能識別出哪些數(shù)據(jù)是對我有用的,以及我可以如何運用這些數(shù)據(jù)。這些對數(shù)據(jù)分析有著事半功倍的效果。

          引用一張 GrowingIO 的圖,分別展現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作的投入產(chǎn)出比。


          可以看到,看上去越偏技術(shù)性的工作,其實產(chǎn)生的單位價值反而更低。所以,你知道該怎么做了吧?


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