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经典:5种常见的数据分析方法

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皮大大
修改2021-05-07 18:01:49
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修改2021-05-07 18:01:49
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微信公众号:尤而小屋,欢迎关注喔。小屋主人是一位温暖有爱、爱好美食做饭的数据分析师

前言

任何一家公司都会面对或多或少的客户,产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为,支撑自身公司业务的发展。

数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点可以是确定我们的分析目的,这个过程的终点是发现业务价值,提供数据支撑

数据分析步骤

个人理解的数据分析6大步骤:

  • 第一步:明确数据分析的目的,弄清楚需要做什么
  • 第二步:梳理和确定分析逻辑,确定怎么进行分析
  • 第三步:分析所用数据的收集、处理等,确定数据分析的数据
  • 第四步:采用统计、数据挖掘等技术,提取有用信息
  • 第五步:采用文字、表格、可视化图形来展示数据
  • 第六步:得出数据分析的结论,发现业务价值,撰写分析报告

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数据分析方法

下面介绍的是5种基于逻辑层面的数据分析方法:

PEST分析法

PEST分析是指宏观环境的分析,宏观环境是指一切能够影响行业或者企业发展的宏观力量或者因素。一般适用于大型公司的战略规划:

  • P:政治Politics
  • E:经济Economy
  • S:社会Society
  • T:技术Technology

通常是战略顾问用来帮助企业审视宏观环境,从而来匹配自身发展的一种分析方法

5W2H方法

5W2H方法也称之为七何分析法,包含的内容是:

  • when:什么时候
  • who:对象
  • why:为什么
  • what:是什么
  • where:在哪里
  • how:怎样的方式
  • how much:数量大小

该方法适用于用户行为分析、产品的营销活动等,比如某家公司上架了一款新的销售产品:

5W2H

方法

作用

When

时间

1、用户喜欢在什么时间段购买? 2、用户的复购时间一般是多久

Who

什么人

1、谁是产品的用户? 2、用户画像:兴趣爱好、年龄、年收入等

Why

为什么

1、用户为什么购买该产品? 2、该产品在哪些方面有优势,以至于能够吸引到用户? 3、公司为什么设计研发该产品,能够解决哪些市场痛点?

What

是什么

1、这到底是怎样的一款产品,有什么特色? 2、用户处于什么目的购买该产品? 3、公司能够提供哪些产品或者售后服务?

Where

在哪里

1、用户喜欢在哪里购买该产品? 2、用户在不同区域的构成占比,区域分布情况

How

方式是什么

1、用户的支付方式:微信、支付宝、现金、信用卡等 2、用户通过什么渠道了解到该产品:产品广告、朋友圈、人群传播等 3、公司采取了哪些推广渠道或方式?

How much

花费的时间、精力

1、用户购买产品花费了多少时间? 2、用户购买产品花费了多少金钱? 3、用户接受的合理价格是多少 4、某个统计时间段内有多少人购买该产品?

4P营销理论

所谓的4P指的是:

  • 产品Product
  • 价格Price
  • 渠道Place
  • 促销Promotion

这是一种以市场为导向的组合营销理论。通过将四者的结合,同时协调配合发展,从而提高企业的市场份额,达到最终的营销获利目的。

4P

全称

意义

Product

产品

1、公司提供哪些产品或者服务? 2、哪些产品的销量比较好?它们有什么优势 3、购买产品的用户是哪些人?用户画像如何?

Price

价格

1、产品价格定位如何产生? 2、用户接受的合理价格是多少? 3、用户一般通过什么方式支付产品? 4、公司销售收入如何?

Place

渠道

1、公司在不同的地区有哪些销售渠道? 2、用户一般是通过什么渠道进行购买消费? 3、公司的渠道政策有什么特色,是否有吸引力?

Promotion

促销

1、公司投放了多少广告?收益如何? 2、公司投入多少促销资源?效果如何? 3、公司的促销活动一般持续多久? 4、使用了哪些促销手段:网站营销、微信营销、搜索引擎营销等

SMART分析法

SMART分析方法是一种基于目标的管理方法,即对目标的:

  • S(Specific):明确性
  • M(Measurable):可衡量性
  • A(Attainable):可实现性
  • R(Relevant):相关性
  • T(Time-based):时限性

比如小明同学最近想找一份兼职的工作:

SMART

意义

案例

Specific 明确性

目标要尽可能的清晰具体,不能是一个笼统的、模糊范围

❌:我要找一份兼职 ✅:我要找一份手机销售(行业设定,目标明确)相关的兼职

Measurable 可衡量性

目标必须是可衡量的,通过量化目标来实现,验证这些指标的数据或者信息是可以通过某种渠道进行获取的。可衡量才可促进

❌:这份兼职一定是要能挣钱的?(哪份工作不挣钱😭) ✅:这份兼职工作的薪酬不能低于200/天(量化实现)

Attainable 可实现性

目标通过努力是可以实现、达到的,必然是高于自己当前的现状。

❌:我想当一个市场营销总监(兼职就想总监,毕竟不现实) ✅:多投简历,多面试,先找兼职工作,慢慢来

Relevant 相关性

相关性是指与实现本目标相关联的情况。如果实现了这个目标,对其他的目标没有任何影响或相关性极低,那这个目标即使实现,意义也不大

错误:每天只专注于销售手机,不关注其他事情 ✅:多锻炼沟通、表达技巧,多积累行业经验,多提升自己的人脉

Time-based 时限性

时限性是指目标是有时间限制的

❌:找了一年没找到兼职 ✅:设定一个时间限制,3个月之内要找到

SWOT分析

SWOT分析也叫做势态分析法,具体解释为:

  • S:Strengths,优势、强项
  • W:Weakness,劣势、弱势
  • O:Opportunities,机会、机遇
  • T:Threats,威胁或者风险

该方法通常是用来确定企业或者产品的内部优势、劣势和来自外部的机会与威胁等,从而将公司战略规划与公司内外部的环境有机结合起来。比如某家公司的SWOT分析类似如下:

总结

数据是从业务中产生的,数据本身没有价值。只有当我们利用一定的科技手段,从中挖掘出有效信息,才能体现出其重要的价值。

前段时间看过一本书,阿里出版的《马云.未来已来》,里面有谈到:

如今的社会,我们已经从IT时代(Information Technology)转型到DT时代(Data Technology),也就是从信息技术时代过渡到数据技术时代...... 驱动未来制造业的最大能源的不是石油,而是数据!

在《经济学人.商论》中也有过类似的结论:

如果说石油是工业时代最重要的大宗产品,那么数据将是后工业时代,也就是数字经济时代,数一数二的大宗商品!

数据来源于业务,但数据只有服务于业务才能体现出其价值。数据分析正是将数据和业务连接起来的有力手段!

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 前言
  • 数据分析步骤
  • 数据分析方法
    • PEST分析法
      • 5W2H方法
        • 4P营销理论
          • SMART分析法
            • SWOT分析
            • 总结
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