大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
在分析方法的指导下才能知道如何使用工具(Excel、SQL或者Python等)去分析数据,解决业务问题。 常用的分析方法
分析目的 | 分析方法 | 案例 |
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将复杂问题变得简单 | 逻辑树分析方法 | 费米问题 |
行业分析 | PEST分析方法 | 中国少儿编程行业研究 |
多个角度思考 | 对维度拆解分析方法 | 如何找相亲对象? |
对比 | 对比分析方法 | 女朋友胖吗? |
如何分析原因 | 假设检验分析方法 | 警察是如何破案的? |
A和B有什么关系 | 相关分析方法 | 豆瓣如何推荐电影? |
留存和流失分析 | 群组分析方法 | 微博 |
用户价值分类 | RFM分析方法 | 信用卡会员服务 |
用户行为分析 | AARRR分析方法 | 拼多多 |
转化分析 | 漏斗分析方法 | 店铺哪个环节有问题? |
在工作或者面试中,会经常听到分析思维、分析思路、分析方法。这三个词语有什么关系呢?其实简单来说,他们都是只分析方法。因为分析方法是将零散的想法整理成有条理的分析思路。有了分析思路,你就具备了分析思维。 下文在讲到每一个分析方法时,会从四个问题出发来学习。
5H2W分析方法很好理解,但是在复杂的商业问题面前不起作用。 这是因为复杂的商业问题不会只有一个原因,而是由多个原因引起的,例如销售为什么下降,这可能是由多个原因导致的,这时候就需要运用其他分析方法
逻辑树分析方法是把复杂的问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐步展开。
问题
子问题
子问题
子问题
子问题
子问题
子问题
子问题
年度计划
技能学习
读书
业务指标
分析方法
Exce SQL Python
健身
旅行
芝加哥有多少钢琴调音师 63人
全部钢琴调音师1年的总工作时间 10万小时
一位调音师每年工作时间 1600小时
有多少架钢琴 5万
钢琴每年要调几次音 1年1次
调一次得多长时间 2小时
需要注意的是,逻辑树分析方法在解决业务问题时,经常不是单独存在的,会融合在其他分析方法里,辅助解决问题。在后面其他分析方法的学习中,你会看到使用了逻辑树的拆解图来将一个复杂问题拆解成各个子问题
什么时候需要用到行业分析方法呢?当个人在对自己进行职业规划,思考选择哪个行业更好的时候;当公司需要对外部环境或者行业竞争对手有所了解,制度发展规划的时候;当面对重大问题,需要分析行业问题的时候。 PEST分析方法就是对公司发展宏观环境的分析,所以经常用于行业分析。通常是由政策、经济、社会和技术这四个方面来分析。
两个关键词:维度,拆解
维度
拆解
维度1
维度2
维度3
为什么要使用多维度拆解分析方法:考察数据整体和考察数据的不同部分,可能会得到相反的结论,所以我们要从多个维度去观察数据,并相互验证,才能得出相对可靠的结论。
新增用户数
拆解
地域
性别
渠道
其次,将指标按维度细分 按照地域细分,考察一线二线三线及以下等不同城市的新增用户数量情况(可视化)。 按照性别细分,考察男性用户、女性用户分别是多少(可视化)。 按照渠道细分,考察公众号、百度、头条哪个渠道的用户来源多(可视化)。 我们可以继续从业务流程来拆解渠道数据。 用户购买的业务流程如下:
看到渠道的广告
被广告吸引进入店铺
在店铺选择感兴趣的商品
选择好商品
按业务流程拆解后,查看各个渠道内各个环节用户数情况,分析优质渠道。
如何使用对比分析法? 想要进行对比分析,我们要弄清楚两个问题:和谁比,如何比较。
在进行比较时,要注意比较对象的规模要一致。
A/B测试的背后也使用了对比分析方法,什么是A/B测试,如果APP功能设计的读者朋友们可能会经常面临多个设计方案的选择。例如某个按钮是用蓝色还是红色,是放左边还是放右边?传统的解决方法通常是集体讨论表决,或者有某位专家或领导来拍板,实在决定不了时,也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的,但A/B测试可能是解决这类问题的一个更好的方法。 简单来说,A/B测试就是为同一个目标制定两个版本,两个版本只有某个方面不一样,其他方面保持一致,例如两个版本只有按钮的颜色不一样,让一部分用户用A版本(实验组),另一部分用户使用B版本(对照组),运行一段时间后,分别统计两组用户的表现,然后对两组数据进行对比分析,最后选择效果更好的版本正式发布给全部用户。
假设检验分析方法是一种使用数据来做决策的过程,底层思想其实很简单,就是逻辑推理。
案例1: 我们分析问题时可以按用户、产品、竞品这3个维度提出假设,来检查提出的假设是否由遗漏。这3个维度分别对应公司的3个部门:用户对应运营部,产品对应产品部,竞品对应市场部。 这3个维度有助于在发现问题原因后,对应落实到具体部门上,有利于把问题说清楚。
问题
拆解
假设1:用户问题 运营部
假设2:产品问题 产品部
假设3:竞品问题 市场部
我们还可以从4P营销理论出发来提出假设。什么时4P营销理论呢? 营销组合有几十个要素,这些要素可以概况为4类:产品、价格、渠道、促销
为了寻找销售额下降的原因,可以利用4P营销理论从4个维度提出假设
产品
产品不能满足用户需求?
价格
价格和竞争对手相比没有优势?
渠道
某个地区的渠道没有货了?
促销
活动促销没有效果?
4P营销理论是从公司角度出发研究产品的。还可以从用户角度出发去研究产品,也就是从用户使用产品的业务流程来检查提出的假设是否有遗漏。
用户进入店铺
看到活动成为会员送折扣券
点击领取会员卡
领取折扣卷
案例1:解读报表里数据的波动
日活\日期 | 12月3日 | 12月4日 | 12月5日 | 12月6日 | 12月7日 | 12月8日 | 12月9日 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
日活跃率 | 14.4% | 14.7% | 16.3% | 17.8% | 14.5% | 1.8% | 4% |
绘制折线图查看数据随时间变化的趋势:发现问题,周六数据下降了
为了更好的对比分析,需要找出前几周的数据是怎样的,这样可以从整体上看出数据在一个较长时间范围内是怎样变化的。同时还可以看出数据变化的规律。 【图省略】 通过和前几周数据对比,发现这个App的规律是每周末的活跃率都有稍微的下降了5%。那么,本周六日活率为什么突然下降了呢?如何查找问题发生的原因呢?这时候假设检验分析方法就派上用场了。 假设1:用户问题?-> 用户数据 假设2:产品问题?-> 产品问题 假设3:竞品问题?-> 竞品问题
研究两个变量之间关系的方法就叫相关分析方法。 作用:
1、相关系数的数值大小可以表示两种数据的相关程度 2、相关系数数值的正负可以反映两种数据之间的相关方向
如果相关关系的绝对值在0~0.3,就认为是低度相关; 如果相关关系的绝对值在0.3~0.6,就认为是中度相关; 如果相关关系的绝对值在0.6~1,就认为是高度相关;
可用Excel分析工具库来分析相关系数,先用散点图查看有无异常数据,再进行分析 相关关系不等于因果关系。
群组分析方法是按某个特征,将数据分为不同的组,然后比较各组的数据。
群组分析方法常用来分析用户留存率(流失率)随时间发生了哪些变化,然后找出用户留下或者离开的原因。在金融行业,群组分析还可用于用户逾期分析
先试用群组分析方法,找到留存率低或者留存率高的组;然后就可以使用假设检验、相关分析等方法,研究为什么这些组留存率低或留存率高。找到原因后,就可以对应地优化产品。 当群组分析表格里的数据比较多的时候,直接分析起来比较困难,这时可以把数据绘制成折线图,这样就可以很容易地发现数据发现了哪些变化。
除了按时间分组,还可根据业务场景进行分组。
RFM是3个指标的缩写:最近一次消费的时间间隔R、消费频率F、消费金额M
RFM可以把用户分为8类,这样就可以对不同用户使用不同的营销策略,例如信用卡的会员服务
AARRR:
作用:衡量业务流程每一步的转化效率
《数据分析思维:分析方法和业务知识》 – 猴子
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