前言

在實際工作場景中，一般情況下，數(shù)據(jù)分析人員大部分時間做數(shù)據(jù)處理等相關(guān)工作，在形成體系化分析思路就會被忽視。當(dāng)面對具體業(yè)務(wù)問題時，突然間頭腦中的思緒仍是一團亂麻，看著數(shù)據(jù)卻不知道怎么用數(shù)據(jù)來論證業(yè)務(wù)問題。雜亂無章的分析只能幫助我們找到一些片面原因，甚至?xí)盐覀儙щx正確的方向。

因此，懂得如何形成一個體系化的數(shù)據(jù)分析思路是每個數(shù)據(jù)分析人員必須具備的能力。“分析思路”本質(zhì)上就是站在一定高度去的多維度分析或者拆解業(yè)務(wù)邏輯等相關(guān)問題。

具體思路，如下：

? 定義問題（重要步驟之一）：

1）首先，要搞清楚問題的實質(zhì)，準(zhǔn)確、完整、真實地表達問題。

2）其次，弄清楚為什么要解決這個問題？

3）最后，解決這個問題的意義何在？是必須解決還是無關(guān)緊要，或是需要馬上解決這個問題還是不太著急。

? 結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，收集整理信息，了解整體數(shù)據(jù)情況：

搜集、整理關(guān)于要解決問題的歷史資料、類似情況和現(xiàn)狀。例如，從現(xiàn)有的報表數(shù)據(jù)中就能看到當(dāng)前問題點的數(shù)據(jù)情況或者一段時間的趨勢。

? 根據(jù)需求問題和目標(biāo)，明確分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)以及選取分析方法：

1）分析涉及到的主要維度，為后面提取數(shù)據(jù)需求做準(zhǔn)備；

2）選取的分析軟件以及分析方法（統(tǒng)計學(xué)相關(guān)方法）。

? 數(shù)據(jù)提取整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性（重要步驟之二）：

1）根據(jù)分析內(nèi)容以及分析方法，提出分析所需的數(shù)據(jù)需求；

2）對于反饋回來的數(shù)據(jù)，需要進行部分加工，以便更能反映所要分析的問題。

? 了解核心指標(biāo)，觀察數(shù)據(jù)規(guī)律變化，分析結(jié)果及結(jié)論：

1）通過數(shù)據(jù)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)異常情況，與同期對比，按時序看走勢，必要時拆解結(jié)構(gòu)，找出異常，進而下鉆分析原因，從而鎖定問題點，進行深入分析。

2）根據(jù)分析的結(jié)果，得出一些當(dāng)前問題產(chǎn)生的一些結(jié)論。這里注意分析的方法以及維度，結(jié)果的展示方式等。

3）結(jié)論需要足夠的數(shù)據(jù)作支撐。

? 挖掘異常變化的原因，有邏輯的進行論證及建議措施：

1）針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論，給出當(dāng)前問題的解決建議措施；

2）一般常用的數(shù)據(jù)分析模型為結(jié)構(gòu)分析法+指標(biāo)拆解法。對問題進行拆解，找到問題發(fā)生點；

3）一方面從業(yè)務(wù)層面進行建議措施。另一方面，可以就問題點進行更深層次分析，給出數(shù)據(jù)挖掘?qū)用娴慕鉀Q措施。

? 進行問題點測試，驗證分析結(jié)果及報告整理：

1）根據(jù)措施實施效果進行評估，將完成的分析過程、結(jié)果以及評估整理報告，為以后出現(xiàn)問題提供經(jīng)驗教訓(xùn)；

2）找問題點后，進行多輪測試驗證，確保分析結(jié)果準(zhǔn)確性可靠性，還能知道哪種方法好用，發(fā)現(xiàn)內(nèi)在邏輯，積累分析實戰(zhàn)經(jīng)驗。

（問題展現(xiàn)方式）

我們以一個實際的工作場景為例：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品公司，產(chǎn)品運營同事找到數(shù)據(jù)分析師說：“DAU下降了，幫忙分析一下原因”

首先，定義問題，才能知道，在數(shù)據(jù)分析中什么問題是一定要解決的，結(jié)果才能真正的落地。一個完整的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析問題主要是業(yè)務(wù)遇到的問題和分析的方向，我們梳理問題邏輯時必須掌握定義問題的一些思路和知識。了解問題的結(jié)構(gòu)，我們就可以將錯綜復(fù)雜的問題，用邏輯清晰的方式提煉出問題本質(zhì)，為理解業(yè)務(wù)、分析結(jié)果落地、指導(dǎo)后續(xù)分析方向都有著非常重要的意義。

5W2H法：Where——哪里存在問題？What——存在的問題是什么？Why——原因在哪里？When——什么時候開始出現(xiàn)這樣的問題？Who——與什么對象有關(guān)？How many——發(fā)生的次數(shù)和數(shù)量？How much——損失有多大？

第一、確認數(shù)據(jù)真實性，了解整體數(shù)據(jù)情況

數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)分析的生命線，在開始著手分析前，一定要確認數(shù)據(jù)的真實性：DAU環(huán)比/同步下降30%的準(zhǔn)確性。我們經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)上報、數(shù)據(jù)統(tǒng)計上的BUG，在數(shù)據(jù)報表上就會出現(xiàn)異常值。所以，先去找數(shù)據(jù)流相關(guān)的產(chǎn)品和研發(fā)確認下數(shù)據(jù)的真實性。

 

了解整體數(shù)據(jù)情況，如，pv、日均訪問量、用戶總數(shù)、訂單數(shù)、會員數(shù)、總銷售額、用戶來源分布及占比、有購買行為的用戶數(shù)量、用戶的客單價、復(fù)購率分別是多少？等等整體用戶概況數(shù)據(jù)。了解到活躍用戶的規(guī)律。市場政策的變化，節(jié)假日、電商節(jié)等節(jié)日，常見的運營策略調(diào)整都能引發(fā)活躍數(shù)據(jù)變化。找到一些明顯的規(guī)律后，根據(jù)未來要發(fā)生的時間，預(yù)計指標(biāo)波動情況，及時調(diào)整運營策略。

如下圖，可看出活躍用戶數(shù)在周末以及十一節(jié)假日呈階梯式下降，有對應(yīng)事件發(fā)生以及對應(yīng)波動形態(tài)，可見具有周期性規(guī)律，在周末時可調(diào)整營銷活動等運營策略，使增長趨勢平穩(wěn)，但要綜合考慮產(chǎn)品屬性和用戶屬性。

 

注：為某考勤類APP十月份活躍數(shù)據(jù)趨勢圖，已做數(shù)據(jù)脫敏處理。

 

第二、確定結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，拆解日活（DUA）指標(biāo)

常見的初步拆分維度，通過初步拆分，定位原因大致范圍。如下圖：

 

 

第三、通過對比分析方法，DUA同比/環(huán)比/占比觀察，區(qū)分活躍數(shù)據(jù)的異常變化情況

通過DUA同比/環(huán)比/占比觀察，出現(xiàn)階梯式、持續(xù)性、非規(guī)律性等活躍波動為異常。但不是所有的異常波動都值得排查，但是要記錄發(fā)生時間，觀察走勢，當(dāng)問題出現(xiàn)惡化時容易溯源。這就是為什么要建立數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。

 

如下圖，可看出活躍用戶數(shù)在10月22日到10月24日紅框區(qū)域出現(xiàn)活躍異常波動，首先要了解日活究竟跌了多少，其次通過通過DUA同比/環(huán)比/占比觀察，跌幅是否在合理的范圍，最后確定為非規(guī)律性異常。

 

注：為某考勤類APP十月份活躍數(shù)據(jù)趨勢圖，已做數(shù)據(jù)脫敏處理。

 

第四、異常范圍定位后，挖掘異常變化的原因，進一步做假設(shè)

針對初步定位的影響范圍，進行進一步的排查。分三個維度來做假設(shè)，建議針對數(shù)據(jù)異常問題專門建一個群，拉上相應(yīng)的產(chǎn)品、技術(shù)、運營人員一起，了解數(shù)據(jù)異常時間點附近做了什么產(chǎn)品、運營、技術(shù)側(cè)調(diào)整。

 

 

綜合考慮以往數(shù)據(jù)異常原因、產(chǎn)品運營技術(shù)側(cè)調(diào)整、初步定位影響范圍可能由什么原因造成，再結(jié)合自身業(yè)務(wù)經(jīng)驗確定幾個最可能的原因假設(shè)，給這些假設(shè)排數(shù)據(jù)驗證的優(yōu)先級，逐一排查。

 

第五、細分假設(shè)，確立原因

除了上述，可以細分分析的維度實在太多了，邏輯上說核心點在于一個假設(shè)得到驗證后，在這個假設(shè)為真的基礎(chǔ)上，進行更細維度的數(shù)據(jù)拆分。

 

我們需要記住這種分析方式，當(dāng)猜測是某種原因造成數(shù)據(jù)異常時，只要找到該原因所代表的細分對立面做對比，就可以證明或證偽我們的猜測，直到最后找到真正原因。

 

第六，進行問題點測試，驗證分析結(jié)果

拆分新老用戶活躍量（因為如果不是產(chǎn)品異常，最有可能的是新用戶影響的）通過分析，如果確定是新用戶問題，我們再把新用戶日活按渠道進行拆分：新用戶=渠道1+渠道2+渠道3+其他渠道

 

通過渠道拆分，我們會發(fā)現(xiàn)是具體哪個渠道效果發(fā)生的問題，驗證分析結(jié)果。然后去聯(lián)系此渠道的負責(zé)人一起定位具體原因，是渠道轉(zhuǎn)化率降低？還是渠道平臺的問題？等等找出原因后，再針對原因解決問題，制定渠道優(yōu)化策略。

數(shù)據(jù)分析思路其實是在做數(shù)據(jù)分析的從頭到尾的流程，是對業(yè)務(wù)分析目標(biāo)的細化以及拆解。但要解決實際業(yè)務(wù)場景中遇到的問題，要先明確具體需要解決的問題，才能針對性的思考相關(guān)解決思路。分析的問題如果都不清晰，就會造成分析思路的偏離。

“分析思路”直接奠定了數(shù)據(jù)分析結(jié)論準(zhǔn)確、是否實用、是否落地。我們還要學(xué)會運用系統(tǒng)的分析方法來輔助“分析思路”，可以高效迅速地達成目標(biāo)。（若有不一樣的想法，歡迎留言）