如何看待业务数据分析的？如何理解的？

1、接下来，我们正式开始分享，先来想一个问题：如果我说，“这次分享，我PPT都是随随便便做的，前后也就不过三十分钟吧，内容呢也是想到哪写到哪，大家就随便看看就好了。这次准备分享的过程，是不是随意？”

请问，我说的话里面，有没有问题？为什么？大家也可能看到了，我的ppt有50多页，按每2分钟做一个PPT，那么50多页的PPT也是需要100分钟，不可能前后不超过30分钟，所以，我想表达的是需要有基本的常识！

当我们做分析时有如下要点： √有一个基本的判断 √找到相应的数据支撑 √用数据来支持你的判断，或者推翻你的判断 √有必要的话，还要做一个报告，进行展示√有必要的话，跟我反馈，或者给我建议，或者与我进一步沟通汇√总所有的数据和结论，进行总结（新的判断）√形成闭环 当我们了解了做分析时，需要注意的要点时，我们心中基本就有一个业务数据分析简要的流程：拿到数据 → 分析数据→ 得出结论。

2、那么，问题来了：（拿到数据 → 分析数据→得出结论）这个流程有没有问题？是不是大家都觉得其实没有问题，但是又总感觉缺了点什么，缺了什么呢？不清楚。那不妨我们可以来做一下模拟演练！模拟演练和复盘其实是一回事，都是对实际场景的一种复现。

3、拿到数据：从哪里拿？什么时候拿？

所以这里可以分解出，拿到数据有这么几部分：我们需要一个数据库(搭建框架)，然后我们在数据库里面进行提取数据。

拿到数据可分为搭建框架、提取数据。

4、分析数据：同样的道理，这一环，能怎么分解呢？

拿到数据后，不一定直接管用，所以要对脏数据做数据预处理，预处理后拿到了干净的数据，开始分析，这里一般根据分析的目的，会区分为几种分析思路：描述性分析、预测性分析、验证性分析·····(这里就不一一暂不展开)

复杂的分析模型，需要对数据进行建模，所以这一环叫数据建模，建模完成后，有一个大概的结论了。

你会想，这个结论会不会有问题呢？所以,要想一想，数据分析过程中会不会有一些错误的产生，这一步叫做数据验证，通过验证，数据没问题，结论应该也还OK。

那么，分析数据这一环应该可以结束了。分析数据可以分为：数据预处理、数据建模、数据验证。

5、得出结论：分析完数据，之后我们就需要向上做汇报了。

要怎么才能让汇报对象接受自己的分析结论呢？这一步叫数据展现。

我们展现的内容可能有很多内容，这是就需要要写报告。

可作报告可能还不够，此时我们还要做演讲，让别人清楚的了解报告的内容。

那么，得出结论可以分为数据展现、撰写报告、报告演讲。

6、现在，数据展现了，报告做好了，演讲说完了，听的人也接受自己的观点了，下一步是啥呢？分析新的问题？还是继续追踪原来的问题？这里就是闭环了。

所以，比较完整的流程，是这样的：

搭建数据库--数据提取--数据处理--数据分析--数据展现--撰写报告--报告演讲--闭环

但是，大家有没有遇到一种情况，就是在你汇报的时候，人家问你，不对不对，我要你分析的问题不是这个问题，你回去重新搞吧。你会不会原地爆炸？你会想问题到底出在哪里了呢？

对了，是分析问题的确认。如果没有确认清楚，就开始吭哧吭哧的干，可能最后还得落到一个前功尽弃的结果，所以，在数据分析所有环节之前，应该加上一个：明确问题。

避免给自己埋坑，因此，比较完整的流程，应该是这样的：

明确问题--搭建数据库--数据提取--数据处理--数据分析--数据展现--撰写报告--报告演讲--闭环

7、现在大家重新回顾一下，我们是如何从三个环节的分析流程，演变成九个环节的分析流程的，值得注意的是，我这里说的是“演变”。

那么，如果我们的流程，可以从三个演变成九个，那么可不可以从九个，演变成更多？答案是完全可以！

例如，第一个环节，明确问题，这个地方，就可以这样演变，问题是谁的问题？是直接领导安排的问题，还是隔壁部门求助的问题，问题的跨度是大是小？是可以在短时间内解决的，还是需要好几周才能搞定，问题涉及的部门是多还是少？是否需要涉及跨部门沟通？需不需要申请额外的权限？等等等等

这里面涉及到两个重要的分析方法，我们等会会讲，一个是5W2H，另一个是逻辑树。对刚才明确问题环节中演变的思路，其实就是5W2H；刚才从三个分析节点演变成九个分析节点的思路，其实就是逻辑树。具体我们后面再讲。

好了，我们思路讲完了，该讲讲工具了。作为一个专业的数据人，我们需要使用哪些工具？又应该使用到什么程度才可以呢？

8、在开始之前，我们可以思考一个问题：“光学会了工具，就可以做好数据分析了吗？”。

要做好数据分析，不仅要学会工具的使用（硬技能），还要学会数据分析思维，其中就包括常用的数据分析模型或方法（软技能）。

明确问题环节中，还可以延伸出更具体的情况，例如问题是谁的问题？问题的跨度是大是小？等等，其实就是5W2H分析方法。从原本三个分析节点演变成九个分析节点的思路，其实就是逻辑树分析方法。

那么，我们现在来了解三个好玩的分析模型：

5W2H分析方法

逻辑树方法

对比分析方法

9、逻辑树方法要解决的问题是，拆解和演变。我们来看一个“马斯克造火箭”的案例，怎么把成本从100亿美元降到20万美元？

马斯克，特斯拉电动车公司的老板，他有一个火星殖民计划。其中一个最大的问题在于成本。根据保守预估，将乘客用火箭送到火星上去，再送回来，成本大概一个人100亿美元，马斯克希望把去一次活性的成本，从100亿美元，降到20万美元，相当于原来的0.002%。这是如何做到的呢？

我们来看一个“芝加哥有多少钢琴师？”的案例，这一类估算的问题，又称为“费米问题”，例如：北京有多少量特斯拉汽车？某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼？深圳有多少个产品经理？一辆公交车里能装多少个乒乓球？等等。

通过以上应用案例，逻辑树模型可以比喻天下大事必作于细，天下难事必成于易！

•在没有分析思路的时候，拆解也许是个好办法。还记得微积分里面的内容，就是将一条连续的线进行无穷小的切分，使得原本无法直接计算的部分变得可以计算了，这就是拆解的魅力。

•费米问题可以考察一个人有是什么样的思维方式。公司招聘中，需要的是能把事情做成、有严密逻辑推理和分析能力的人，而严谨的推理能力，需要经过长期的后天训练，才有可能学好并掌握到位。

思考：业务数据分析与商业数据分析的区别在哪里？

10、对比分析方法要解决的问题是，通过锚点形成分析结论，还可以通过设计锚点，来影响消费者心理，提升业务！

通过以上应用案例，对比模型在数据分析中应用非常广泛，需重点掌握！

• 同比与环比，实质上是关于时间的对比

• 自己产品水平与市场平均水平的对比，则是竞品分析

• 设置对照组的方法，则是经典的A/B测试

• 假定结论后验证正误的方法，则是假设检验

• ……

• 还有许许多多分析的分析模型，都有对比的味道

• 对比的两个重要因素：参考系、结论。

责任编辑：lq6