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數據分析的五大思維方式-技術博客
編輯: 發布時間: 2015-9-14    文章來源:煉數成金 - 商業智能
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  發現很多朋友不會處理數據,這個過程叫做數據清洗,中間可能涉及到編程,分析人員是應該學點編程的,后面抽時間給大家介紹一下,今天不講這個。


  今天要講數據分析的五大思維方式。


  首先,我們要知道,什么叫數據分析。其實從數據到信息的這個過程,就是數據分析。數據本身并沒有什么價值,有價值的是我們從數據中提取出來的信息。


數據分析

  然而,我們還要搞清楚數據分析的目的是什么?


  目的是解決我們現實中的某個問題或者滿足現實中的某個需求。


  那么,在這個從數據到信息的過程中,肯定是有一些固定的思路,或者稱之為思維方式。下面零一給你一一介紹。(本文用到的指標和維度是同一個意思)


  第一大思維【對照】


  【對照】俗稱對比,單獨看一個數據是不會有感覺的,必需跟另一個數據做對比才會有感覺。比如下面的圖a和圖b。


  圖a毫無感覺



  圖b經過跟昨天的成交量對比,就會發現,今天跟昨天實則差了一大截。



  這是最基本的思路,也是最重要的思路。在現實中的應用非常廣,比如選款測款丶監控店鋪數據等,這些過程就是在做【對照】,分析人員拿到數據后,如果數據是獨立的,無法進行對比的話,就無法判斷,等于無法從數據中讀取有用的信息。


  第二大思維【拆分】


  分析這個詞從字面上來理解,就是拆分和解析。因此可見,拆分在數據分析中的重要性。在派代上面也隨處可見“拆分”一詞,很多作者都會用這樣的口吻:經過拆分后,我們就清晰了……。不過,我相信有很多朋友并沒有弄清楚,拆分是怎么用的。


  我們回到第一個思維【對比】上面來,當某個維度可以對比的時候,我們選擇對比。再對比后發現問題需要找出原因的時候?或者根本就沒有得對比。這個時候,【拆分】就閃亮登場了。


  大家看下面一個場景。


  運營小美,經過對比店鋪的數據,發現今天的銷售額只有昨天的50%,這個時候,我們再怎么對比銷售額這個維度,已經沒有意義了。這時需要對銷售額這個維度做分解,拆分指標。


  銷售額=成交用戶數*客單價,成交用戶數又等于訪客數*轉化率。


  詳見圖c和圖d


  圖c是一個指標公式的拆解



  圖b是對流量的組成成分做的簡單分解(還可以分很細很全)



  拆分后的結果,相對于拆分前會清晰許多,便于分析,找細節。可見,拆分是分析人員必備的思維之一。


  第三大思維【降維】


  是否有面對一大堆維度的數據卻促手無策的經歷?當數據維度太多的時候,我們不可能每個維度都拿來分析,有一些有關聯的指標,是可以從中篩選出代表的維度即可。如下表



  這么多的維度,其實不必每個都分析。我們知道成交用戶數/訪客數=轉化率,當存在這種維度,是可以通過其他兩個維度通過計算轉化出來的時候,我們就可以【降維】.


  成交用戶數丶訪客數和轉化率,只要三選二即可。另外,成交用戶數*客單價=銷售額,這三個也可以三擇二。


  另外,我們一般只關心對我們有用的數據,當有某些維度的數據跟我們的分析無關時,我們就可以篩選掉,達到【降維】的目的。


  第四大思維【增維】


  增維和降維是對應的,有降必有增。當我們當前的維度不能很好地解釋我們的問題時,我們就需要對數據做一個運算,增加多一個指標。請看下圖。



  我們發現一個搜索指數和一個寶貝數,這兩個指標一個代表需求,一個代表競爭,有很多人把搜索指數/寶貝數=倍數,用倍數來代表一個詞的競爭度(僅供參考)。這種做法,就是在增維。增加的維度有一種叫法稱之為【輔助列】。


  【增維】和【降維】是必需對數據的意義有充分的了解后,為了方便我們進行分析,有目的的對數據進行轉換運算。


  第五大思維【假說】


  當我們拿不準未來的時候,或者說是迷茫的時候。我們可以應用【假說】,假說是統計學的專業名詞吧,俗稱假設。當我們不知道結果,或者有幾種選擇的時候,那么我們就召喚【假說】,我們先假設有了結果,然后運用逆向思維。


  從結果到原因,要有怎么樣的因,才能產生這種結果。這有點尋根的味道。那么,我們可以知道,現在滿足了多少因,還需要多少因。如果是多選的情況下,我們就可以通過這種方法來找到最佳路徑(決策)


  當然,【假說】的威力不僅僅如此。【假說】可是一匹天馬(行空),除了結果可以假設,過程也是可以被假設的。


  我們回到數據分析的目的,我們就會知道只有明確了問題和需求,我們才能選擇分析的方法。


  順帶給大家講講三大數據類型。這個屬于偷換概念,其實就是時間序列的細分,不是真正意義上的數據類型,但這個卻是在處理店鋪數據時經常會碰到的事情。數據放在坐標軸上面分【過去】丶【現在】和【未來】


  第一大數據類型【過去】


  【過去】的數據指歷史數據,已經發生過的數據。


  作用:用于總結丶對照和提煉知識


  如:歷史店鋪運營數據,退款數據,訂單數據


  第二大數據類型【現在】


  【現在】的概念比較模糊,當天,當月,今年這些都可以是現在的數據,看我們的時間單位而定。如果我們是以天作為單位,那么,今天的數據,就是現在的數據。現在的數據和過去的數據做比較,才可以知道現在自己是在哪個位置,單有現在的數據,是沒什么用處的。


  作用:用于了解現況,發現問題


  如:當天的店鋪數據


  第三大數據類型【未來】


  【未來】的數據指未發生的數據,通過預測得到。比如我們做得規劃,預算等,這些就是在時間點上還沒有到,但是卻已經有了數據。這個數據是作為參考的數據,預測沒有100%,總是有點兒出入的。


  作用:用于預測


  如:店鋪規劃,銷售計劃


  三種數據是單向流動的,未來終究會變成現在,直到變成過去。


 


  他人我不知道,但我自己非常喜歡把數據往坐標軸上面放,按時間段一劃分,每個數據的作用就非常清晰。


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