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無(wú)論是數(shù)據(jù)分析小白，還是進(jìn)入數(shù)分行業(yè)好多年的老油條，包括很多公司和企業(yè)，很多人都不知道，數(shù)據(jù)分析究竟是什么，或者說(shuō)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是什么。

很多人跟我抱怨從網(wǎng)上看到公司招數(shù)據(jù)分析師，進(jìn)入了之后發(fā)現(xiàn)是做什么的呢？就是天天用sql取數(shù)給業(yè)務(wù)用，十分機(jī)械而且也沒(méi)成就感。

這叫做數(shù)據(jù)分析嗎？當(dāng)然不叫。所以我們要先對(duì)數(shù)據(jù)分析有個(gè)整體的認(rèn)知。

教科書(shū)上的定義我們就不看了，過(guò)于繁瑣，很多剛剛接觸數(shù)據(jù)分析的人都不一定能看得懂，因此我自己給數(shù)據(jù)分析下了個(gè)定義：

數(shù)據(jù)分析，就是針對(duì)某個(gè)問(wèn)題，將獲取后的數(shù)據(jù)用分析手段加以處理，并發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的過(guò)程。

大家可以看到我把五個(gè)關(guān)鍵詞給標(biāo)紅了，這一句話，基本上可以包含數(shù)據(jù)分析所必須的流程點(diǎn)：

一、問(wèn)題

首先第一個(gè)關(guān)鍵詞是“問(wèn)題”，我們可以把這個(gè)詞解釋“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題”或者是“目標(biāo)問(wèn)題”，這個(gè)關(guān)鍵詞的核心是——目標(biāo)。

數(shù)據(jù)分析一定要有目標(biāo)！哪怕業(yè)務(wù)人員給你提出的問(wèn)題或者需求，根本不是那么明確和清晰，你也要找到自己要分析的目標(biāo)！

這是太多人經(jīng)常會(huì)犯的錯(cuò)誤了，很多人知道數(shù)據(jù)分析要有目標(biāo)，但是在實(shí)際過(guò)程中就成了擺設(shè)、花架子、無(wú)用功，最后你會(huì)變成了什么呢？就是取數(shù)機(jī)器。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，你會(huì)陷入一個(gè)惡性循環(huán)，取數(shù)、發(fā)現(xiàn)沒(méi)用-然后取更多的數(shù)-直到滿足業(yè)務(wù)方的需求。

舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，業(yè)務(wù)方最近新上線了一個(gè)功能，想讓你分析一下目前這個(gè)功能的使用情況。這時(shí)候你該怎么做？

你會(huì)覺(jué)得“分析業(yè)務(wù)功能情況”是目標(biāo)，然后根據(jù)這個(gè)模糊的目標(biāo)你只能做一些描述性的統(tǒng)計(jì)分析，告訴業(yè)務(wù)方每天UV的最大值，最小值，中位數(shù)，平均數(shù)，方差，標(biāo)準(zhǔn)差……看起來(lái)很厲害的樣子，但這些數(shù)據(jù)有啥意義呢。

這樣子的目標(biāo)就是在做樣子，應(yīng)該怎么做呢？

我這里列三個(gè)點(diǎn)，一是要明確業(yè)務(wù)方的需求是什么，然后分析業(yè)務(wù)最終的目的，把這個(gè)目的進(jìn)行拆解；比如剛才的例子，業(yè)務(wù)真正想要了解的是什么，是這個(gè)新功能的目的吧，是為了提升客戶的留存率，還是為了提升客戶的轉(zhuǎn)化率；然后再把這個(gè)目的給拆解，確定我們的指標(biāo)，然后再進(jìn)行分析。

二、獲取

第二個(gè)關(guān)鍵詞是“獲取”，叫做“數(shù)據(jù)獲取”或者“數(shù)據(jù)采集”，在這一步更為重要的工作是搞清楚數(shù)據(jù)放在哪里+怎么把數(shù)據(jù)取出來(lái)這么兩件事。

數(shù)據(jù)存放在哪里？

很簡(jiǎn)單的答案，很多人都知道公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般都是放在數(shù)據(jù)庫(kù)里的，但是相同的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)源不一樣相同，我們所取的數(shù)據(jù)一定保證數(shù)據(jù)源的一致，否則會(huì)造成數(shù)據(jù)混亂。

比如說(shuō)，不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，mysol、oracle、sqlserver等等，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)以及各庫(kù)表之間的關(guān)聯(lián)方式也可能有所不同，星型？雪花型？數(shù)據(jù)指標(biāo)是否相同，名稱、含義、字段類型、約束條件等等？這些都是我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)提取之前所必需了解的。

那么怎么把數(shù)據(jù)取出來(lái)呢？

其實(shí)只要搞清楚了數(shù)據(jù)放在那里，取出來(lái)就是水到渠成的事情。一般來(lái)說(shuō)SQL是進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的必備技能，目前也是數(shù)據(jù)分析實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中最常使用的取數(shù)方式。

當(dāng)然了，能取出什么樣的數(shù)據(jù)，也要看你是否精通sql，比如單張數(shù)據(jù)庫(kù)表的提取很容易就做到了，但是跨表查詢提取的時(shí)候很多人就不行了。

三、數(shù)據(jù)

第三個(gè)關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)”，這里說(shuō)的數(shù)據(jù)是廣義上的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，也可以概括為數(shù)據(jù)場(chǎng)景，也可以理解為經(jīng)過(guò)清洗后的數(shù)據(jù)。

比如說(shuō)數(shù)據(jù)場(chǎng)景，很多人都問(wèn)我為什么看資料看的好好的，一到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中都歇菜了。只是因?yàn)樵趯?shí)際業(yè)務(wù)分析中，我們分析的不是數(shù)據(jù)，而是場(chǎng)景，那我們?cè)趺锤鶕?jù)場(chǎng)景找數(shù)據(jù)呢？

最重要的方法是建立分析指標(biāo)體系：

以電商為例，我們?cè)谌?shù)前遵循“人貨場(chǎng)”的思維邏輯，這就是我們的體，我們的大體指標(biāo)框架。

然后我們要找人貨場(chǎng)各自的業(yè)務(wù)邏輯，也就是場(chǎng)景，電商常用的業(yè)務(wù)分析場(chǎng)景有哪些呢？無(wú)非就是銷售、商品、渠道、競(jìng)品、會(huì)員等等，這就是我們的面。

而商品可進(jìn)一步細(xì)分為商品的庫(kù)存、商品的利潤(rùn)以及關(guān)聯(lián)銷售分析，這就是線和點(diǎn)。

總結(jié)起來(lái)就是，在整個(gè)業(yè)務(wù)分析體系中，確保先分析什么，后分析什么，從體及線，從線及點(diǎn)，有了點(diǎn)，我們就知道該需要什么數(shù)據(jù)了。

四、分析方法

這里就是我們狹義上所說(shuō)的數(shù)據(jù)分析了，根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景需要可以分為四種：描述分析、統(tǒng)計(jì)分析、挖掘分析、建模分析

比如說(shuō)描述分析，其實(shí)就是數(shù)據(jù)分析思維，其實(shí)業(yè)務(wù)很喜歡讓你做描述性的分析，因?yàn)椴粫?huì)用到算法之類的東西，業(yè)務(wù)能看得懂，就能跟你扯皮，比如對(duì)比思維、目標(biāo)思維、細(xì)分思維等等；

比如說(shuō)統(tǒng)計(jì)分析，基本要用到一些數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的分析方法，比如回歸分析模型、聚類模型等等；

第三個(gè)是建模分析，也就是數(shù)據(jù)分析模型，常見(jiàn)的一些比如用戶模型、事件模型等等；

最后就是挖掘分析，基于我們的一些數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，比如常用的excel和python，bi也有很多人喜歡用，因?yàn)楸容^簡(jiǎn)單。

五、業(yè)務(wù)價(jià)值

終于到了最后一個(gè)關(guān)鍵詞，業(yè)務(wù)價(jià)值。

那企業(yè)是做什么的呢？企業(yè)的作用是向市場(chǎng)提供產(chǎn)品或服務(wù)，為客戶創(chuàng)造價(jià)值。那我們數(shù)據(jù)分析就是為企業(yè)提供服務(wù)和產(chǎn)品，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

業(yè)務(wù)會(huì)為什么會(huì)找我們做數(shù)據(jù)分析？其實(shí)就是為了實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值，價(jià)值體現(xiàn)在兩點(diǎn)：

一是將盈利時(shí)間拉長(zhǎng)，一是將單位時(shí)間內(nèi)盈利量做大。

第一點(diǎn)，需創(chuàng)造的價(jià)值讓越來(lái)越多的客戶知道并認(rèn)可，獲得用戶粘性，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)，其實(shí)就是用戶體驗(yàn)；第二點(diǎn)，需提高企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的效率。

所以我們要做的數(shù)據(jù)分析也要跟緊緊貼合這兩個(gè)點(diǎn)，這就要求我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析最后一步——數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)告等等時(shí)，要緊緊貼合業(yè)務(wù)，給領(lǐng)導(dǎo)或者業(yè)務(wù)最想看的數(shù)據(jù)，這也是一門(mén)學(xué)問(wèn)。

速成數(shù)據(jù)分析的五個(gè)關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)