在數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營(yíng)給大家講解數(shù)據(jù)分析案例的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)一些新手小白在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，拿到數(shù)據(jù)不知道怎么分析、從什么維度分析，腦海里沒(méi)有清晰的分析思路。

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對(duì)于數(shù)據(jù)分析思路的培養(yǎng)是一個(gè)不斷練習(xí)積累的過(guò)程，剛?cè)胄械男“卓梢韵忍子靡恍┏Ｓ玫臄?shù)據(jù)分析方法或模型，掌握基礎(chǔ)的分析思路。本文給大家講解8個(gè)常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法，幫助大家快速上手?jǐn)?shù)據(jù)分析，解決實(shí)際工作問(wèn)題。

邏輯樹(shù)分析法

邏輯樹(shù)分析法就是把一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題拆解成若干個(gè)小問(wèn)題，像樹(shù)枝一樣展開(kāi)。

邏輯樹(shù)是分析問(wèn)題最常使用的方法之一，不光是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，在日常生活中也是一個(gè)很好的解決問(wèn)題的方法，幫助我們理清思路，避免進(jìn)行重復(fù)和無(wú)關(guān)的思考。

例如，我們需要對(duì)站外推送到達(dá)率底的問(wèn)題進(jìn)行分析，可以按照邏輯樹(shù)分析法將問(wèn)題拆解外安卓和ios送達(dá)率低兩個(gè)子問(wèn)題，然后在繼續(xù)向下拆分，嚴(yán)密地探索問(wèn)題背后的每一個(gè)原因，將問(wèn)題表面化，以因果邏輯為線索，在深度與廣度上尋找問(wèn)題的原因。

PEST分析法

PEST分析法主要用在行業(yè)研究中。從政治(P)、經(jīng)濟(jì)(E)、社會(huì)(S)、技術(shù)(T)這個(gè)四個(gè)角度，對(duì)行業(yè)進(jìn)行比較分析。

比如，我們就以分析大數(shù)據(jù)行業(yè)為例，用PEST來(lái)分析一下大數(shù)據(jù)行業(yè)的前景：

多維度拆解法

多維度拆解法就是把復(fù)雜問(wèn)題按照維度拆解成簡(jiǎn)單問(wèn)題，觀察數(shù)據(jù)異動(dòng)，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的原因。

多維度拆解法的應(yīng)用場(chǎng)景主要有兩個(gè)：一是對(duì)單一指標(biāo)的構(gòu)成或比例進(jìn)行拆解分析，比如讓你對(duì)某個(gè)課程網(wǎng)站的訪問(wèn)情況進(jìn)行分析，你可以從用戶性別、用戶來(lái)源渠道、用戶地區(qū)等維度進(jìn)行分析

第二個(gè)就是對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行拆解分析，最常見(jiàn)的就是電商網(wǎng)站的用戶轉(zhuǎn)化流程分析，我們可以從渠道、地區(qū)等維度來(lái)對(duì)用戶的注冊(cè)、下單、支付數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解，進(jìn)一步定位問(wèn)題的原因。

比如下圖，我們從渠道維度拆分用戶注冊(cè)、下單、支付的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)百度這個(gè)渠道的注冊(cè)流量很大，但是下單轉(zhuǎn)化率卻很低，這種情況我們可以適當(dāng)減少百度的廣告投放力度，加大其他渠道。

對(duì)比分析法

對(duì)比分析法是最基礎(chǔ)分析方法之一，基本上人人都會(huì)用了，俗話說(shuō)“沒(méi)有對(duì)比沒(méi)有傷害嘛”

在使用對(duì)比分析法的過(guò)程中，我們要搞清楚三點(diǎn)：比什么?怎么比?和誰(shuí)比?

比什么，一般就是拿數(shù)值進(jìn)行對(duì)比，絕對(duì)值或者是比例值。

怎么比，一般有同比和環(huán)比兩種方式，同比是與當(dāng)前時(shí)間范圍上層時(shí)間范圍的前一范圍中同樣位置數(shù)據(jù)對(duì)比，比如年同比：今日vs去年今日。環(huán)比是與當(dāng)前時(shí)間范圍相鄰的上一個(gè)時(shí)間范圍對(duì)比，比如日環(huán)比：今天vs昨天

和誰(shuí)比?可以和自己比，也可以和行業(yè)或者競(jìng)品比。比如從時(shí)間維度，那去年的銷售額數(shù)據(jù)和今年的相比，發(fā)現(xiàn)下滑5%，說(shuō)明公司今年銷售情況相比去年不太好，然后再和行業(yè)整體數(shù)據(jù)相比，發(fā)現(xiàn)行業(yè)整體銷售下滑20%，公司銷售下滑比例遠(yuǎn)小于行業(yè)整體銷售下滑比例，說(shuō)明今年公司的銷售情況還不錯(cuò)。

假設(shè)檢驗(yàn)分析法

假設(shè)檢驗(yàn)分析法顧名思義就是先提出假設(shè)，然后通過(guò)證據(jù)證明假設(shè)是否成立，然后得出結(jié)論

比如，發(fā)現(xiàn)某一天的用戶活躍率下降了5%，根據(jù)這個(gè)問(wèn)題，我們可以從這三個(gè)角度提出假設(shè)，活躍率下降可能是用戶渠道出了問(wèn)題，或者產(chǎn)品出問(wèn)題，又或者競(jìng)品當(dāng)天搞了什么大型活動(dòng)，對(duì)我們沖擊比較大?...帶著這些問(wèn)題，我們?nèi)フ疫\(yùn)營(yíng)部、產(chǎn)品部、市場(chǎng)部查看數(shù)據(jù)，分別求證，看看是否我們的推斷成立，如果都不成立，那排除以上假設(shè)后，再?gòu)钠渌嵌葘ふ以?/p>

AARRR漏斗分析法

AARRR模型在《增長(zhǎng)黑客》中提出來(lái)的，AARRR對(duì)應(yīng)了產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中最重要的5個(gè)環(huán)節(jié)：獲取用戶、提高用戶活躍度、提高用戶留存率、獲取收入、自傳播，通常會(huì)用在流量監(jiān)控、活動(dòng)營(yíng)銷效果監(jiān)控、app運(yùn)營(yíng)、商品活動(dòng)分析、產(chǎn)品轉(zhuǎn)化分析上，通過(guò)分析各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，從而優(yōu)化產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)

RFM分析

RFM分析法是衡量客戶價(jià)值的一個(gè)重要方法，通過(guò)計(jì)算R、F、M值，來(lái)判定客戶價(jià)值的高低，把企業(yè)的主要運(yùn)營(yíng)精力放在最有價(jià)值的客戶上。

Recency(R)是最近一次購(gòu)買日期距離現(xiàn)在的天數(shù)，理論上越是在近期發(fā)生購(gòu)買行為，就越有可能復(fù)購(gòu)。

Frequency(F)指的是最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)，最常購(gòu)買的消費(fèi)者，忠誠(chéng)度也就較高。

Monetary value(M)是最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的金額。

計(jì)算出R、F、M的值后，再按照他們與均值比較后的高低可以將客戶分成8類，然后對(duì)不同價(jià)值的客戶采取對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷策略。

杜邦分析法

杜邦分析法是一個(gè)經(jīng)典的財(cái)務(wù)分析方法，把企業(yè)的盈利水平、經(jīng)營(yíng)效率和風(fēng)險(xiǎn)承受能力綜合在一起評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。它的核心思路就是把凈資產(chǎn)收益率ROE層層分解，深入了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)

以上就是我今天的分享，希望能給大家一些幫助，關(guān)于數(shù)據(jù)分析思維的掌握，需要不斷實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，積累經(jīng)驗(yàn)，提升數(shù)據(jù)敏感度，對(duì)各種數(shù)據(jù)分析方法爛熟于心后，拿到問(wèn)題就自然而然知道如何下手分析了。