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文档简介
数据分析常用6种分析思路
作为数据分析师,你是否常因为缺乏分析思路,而被以下问题
影响到幸福感(甚至怀疑人生)?
1.新上线某个产品,需要监控转化率效果,既要看总体情况,
也要看细分渠道;
2.策划营销活动,预算有限,要看看选择哪些目标用户群、
采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI);
3.KPI又出现较大波动,待会领导估计要问起来,赶紧分析数
据找原因;
一个问题就是从天上随机掉落的食材,分析思维就是将这些奇
形怪状的食材加工成“看得国’的美味佳肴。既然要做菜,有哪些
值得借鉴的'万金油”菜谱呢?本篇会为你慢慢道来。
01
艇
完成一项任务,通常需要一系列操作,比如做菜,得先想好吃
啥,然后买菜、洗菜、切菜、炒菜。
1.1
行动步骤
行动步骤就是先确定起点、终点(目标),然后将起点和终点的
距离拆分成一个个小步骤,知道先做什么,后做什么。
steplstep2step3
4
起点目标
注:图中小黑点表示该步骤下可以选择的行动方案
e.g.常见的数据分析路径之一是SAS公司提出的SEMMA范
式:
1.Sample,数据抽样,保证数据的效度和信度;
效度是指数据的准确性,也指选择的数据和分析目标及业务目
标是吻合的;
信度是指数据的稳定性,要保证样本数据有代表性,且在一定
周期内不能有过大的波动(否则模型不稳定);
2.Explore,数据特征探索及预处理,e.g.看数据的分布情况、
对数据进行标准化等;
3.Modefy,明确问题、模型选择、方案调整;
4.Model,执行建模方案;
5.Assess,结果评估(准确性、稳定性、是否符合业务预期、
效益如何);
另一个常用的数据分析范式是CRISP-DM,分为6个步骤:
1.商业理解:确定业务目标,评估现有资源,确定分析目标,
制定解决方案;
2.:理解:数据采集,探索分析,数据质量验证;
3.;准备:筛选数据,数据清洗,整合数据,变量衍生;
4.建立模型:模型选择,检验设计,模型建立,结果评估;
5.模型评估:分析结果和业务目标匹配度确认,检查1-4步的
执行过程,确定下一步行动;
6.结果部署:规划部署方案、监控和维护方案,输出项目报告,
项目复盘;
e.g.一个报表上线的基本步骤如下:
需求登记-->方案规划->需求排期数据ETL->代码
编写->数据验证->报表上线
1.2
分步转化
要连续完成多个步骤,有的人“浅尝辄止”,有的人“半途而废”,
有的人则是“善始善终”。
产品转化的每个步骤都会有用户流失,好比100个人参加有
9个关卡的淘汰游戏,每个关卡会淘汰10个人,整个游戏最终会
剩下10个获胜者,把这个游戏看作产品,那么该产品的全流程转
化率就是10%(游戏获胜率)O
注:电商APP一般的转化漏斗
e.g.常见的电商流程如下:
注册-->登录-->浏览商品-〉加购物车-->支付-->售后
将上述步骤整理成鱼骨图,每个大步骤下还可以拆分更细的小
步骤;
比如“支付环节”可以拆分为:
收货地址确认选择优惠->选择支付方式输入短信验
证码返回支付结果(成功或失败)
e.g.在用户运营理念中有这样一个转化公式:路人-,用户
粉丝员工,先把围观的感兴趣的路人转化为用户,轻度用户是
产品的使用者,中度用户是产品的“追随者”,重度用户则会主动
参与产品的功能反馈和改进建议,在这个转化过程中用户的参与
度逐步提高。
1.3
闭环迭代
一般的闭环臃包括3部分:事前方案题划,事中执行强,
事后复盘总结。
e.g.营销活动
事前:确定目标,选定用户,制定方案,确定检验标准等;
事中:实时数据监控(是否达到预期),不同方案赛马,备用方
案启用等;
事后:对整个流程复盘,总结经验,CSS归类(Continue做先
前已验证的正确的事,Stop做错误的事,Start做新的正确的事)
常用的闭环迭代框架是PDCA,通过计划(P)、实施(D)、检查
(C)、总结(A)4个步骤,循环迭代,螺旋上升。
Plan计戈IJ
Do实施
Check检查
另外还要注意,在使用流程化思维时,除了常见的正向思考,
也要逆向思考。
02
分类
互联网时代最核心的经营理念是深耕客群,通过差异化运营提
升ARPU值(AverageRevenuePerUser,每用户平均收入),而
分类无疑是开展这项工作的重要前提。
主要有4种分类方法:
二分法,非此即彼,e.g.网站新客、老客,贷款审批结果分为
通过申请、拒绝申请等;
并列分类,多个分类(子集)构成一个全集,e.g.用户地域可以
按省份划分,按年龄可以将用户分为70后、80后、90后、00
后等,女性用户群体可以分为时尚丽人、都市白领、家庭主妇等;
攀盼类,e.g.会员等级一铁牌、铜牌、银牌、金牌、钻石、
皇冠,城市等级——一线、二线、三线、四线;
矩限,e.g.波士顿矩阵,RFM象限
一般价值客户
一般保持客尸
注:图片来自网络
分类的规则大致有两类:
按主体分类,
e.g.按社会关系模型,用户角色可以是父母、配偶、子女、朋
友等;
eg按照群体划分,可以分为一般情宓口特殊情况、二八原则
等;
按属性分类,依据主体(比如用户)的属性进行类别划分。
e.g.用户画像时可以考虑以下属性:
1.社会属性:收入水平、学历、职业、婚姻情况等
2.位置属性:居住地、工作地、从手机端还是PC端登录等
3.生物属性:年龄、性别、种族等
4.心理属性:品牌偏好、购买行为、优惠偏好等
03
对比
“痛苦来自比较之中”(没有比较就没有伤害),其实幸福也来自
比较之中,痛苦还是幸福,取决于选择的参照点是高于还是低于
你。
对比就是找一个参照点,来发现两个数据间的差异量△大小
如何。
对比可以分为两类:横向对比、纵向对比。
3.1
横向对比
和同类(竞品)匕维,e.g.对比不同品牌的女装的销售情况,不
同销售渠道(地区)的交易情况;
实验对比,设置实验组和对比组,对比两组或多组之间的差异,
以确定人为干预(实验、方案)的效应。
eg比较不同的产品或运营方案的效果差异时,常采用AB
Test,需要确保对比的两组或者多组在数量和结构上要具有可比
性(e.g.用户的来源、等级等需要匹配);
和整体匕儆,e.g.华东地区的销售情况和全国总体销售I:戢;
做组间比较时,一定要确保样本的可比性(无论是在数量级还
是在群体结构上),e.g.对比两个时间段的交易情况,建议剔除掉
大促和节假日(这些交易日的数据波动很大)O
有两类不易察觉的样本错误尤其要提防:
“辛普森悖论”,即两个样本单独得到的结麻口样本合并后得到
的结论相反。
e.g.如下表所示,单独看APP端和PC端,新客的转化率都
是低于老客的,但是,整体新客的转化率却高于老客。
新客老客
来源访客数下单人数转化率访客数下单人数转化率
APP端2,0001005%8,00080010%
PC端80040050%20012060%
总体2,80050018%8,20092011%
注:以上数据仅作为说明概念使用,不代表真实场景
“幸存者偏差”,即样本已经被容易忽略的因素筛选过。
e.g.问卷调查中,那些愿意填写问卷的用户本身就是对产品有
高认可度;
e.g.产品漏斗转化流程中,处在不同环节的用户一般不能进行
对比
3.2
纵向对比
横向是和其他对象比较,纵向则是和自己的历史数据对比。
常见的纵向对比有同I:5口环比,对比的周期根据实际情况可以
按日、周、月、季、年等。
注:一个常用的多组对比柱状图
对比的时候,除了比较相对量,也要看绝对量,以合理地评估
数据差异的大小。
e.g.0.5%的波动是大还是小,需要找参考点,如果历史波动
最高也就0.1%,那么这个波动就很大。
e.g.公众号关注人数昨日环比增长20%(看着还不错),实际上
才增加4个人,截止前天也就20个人。
04
蝴
看数据指标不要只看一个“点”,还要看一条“线”上的前后连接
的环节,进而从“面”或“体”的角度去看整个大环境中都有哪些因素
相互作用。
对现象的分析可以参考简单的调节模型:
M
Y
其中:X是自变量,丫是因变量,M是调节变量。
寻找关联关系时,不仅仅要找出对丫有直接影响的X(一个或
者多个),还要找出影响X对Y作用的调节因素M。
关联也可以分为同时关联和延时关联两类。
4.1
同时关联
即多个因素(X)同时发生作用一起促成了现象(Y)的发生。
e.g.电商网站销售的变化可能考虑的因素:
用户:用户结构是否发生变化,是否有新的注册渠道,新渠道
导流进来的用户质量如何;
商品:品类结构是否有变化,e.g.随着四季变化,服装类的种
类也会发生变化;
产品:多少用户使用旧版本或者新版本,产品某个环节有没有
改版,产品的策略(商品推荐策略等)是否有变化;
运营:前期的线上或者线下预热,商城的优惠力度,优惠涉及
的人群等;
4.2
延时关联
现象的产生可能存在延迟效应,要考虑当前现象(环节)的前置
的“因”和后置的“果”O
e.g.今天上线的营销方案可能在几天甚至几十天后才会有显
著的效应,今天交易量上出现的波动也可能是因为一段时间前产
品或者运营策略上有改动。
05
层级
要有结构化、系统化的思维,对影响因素自上而下的拆解和自
F而上的组合。
5.1
自上而下的拆解
可以理解为“分级钻取”,如同金字塔结构一样,先从总体看到
二级分支,然后再看更细的分支。
e.g.支付成功率的影响,可以对新老客、订单来源、支付方式、
银行通道一层一层拆解,细化各个分支对整体变化的贡献率;
e.g.销售额=下单人数*客单价⑻
从登录到下单是层层转化后的,所以
下单人数=访客人数*浏览转化率*购物车转化率*支付转化率
(b)
公式(b)代入公式(a),得到:
销售额=访客人数*浏览转化率*购物车转化率*支付转化率*客
单价
5.2
自下而上的组合
就是将个体组成群体,将小的指标组合成f综合指标。
eg用户的标签分为基础标签和复合标签,基础标签就是单个
用户属性来定义的(例如性别、婚否等),复合标签则是考虑多个
基础标签的组合(例如,某个典型的用户群体画像是:女性+单身+
白领+一线城市);
e.g.规划用户标签时,先用头脑风暴想出一批指标,然后进行
归类、筛选、组合;
e.g.风控业务中累计坏账计提的计算,是将不同的逾期资金规
定不同的风险计提比例,最后再把所有类别的风险计提资金汇总
起来,作为公司所有贷出款项的风险计提资金,从而对公司贷款
业务风险进行评估;
举个形象的例子,自上而下好比国家财政拨款,从中央到省会
再到各市县区;自下而上则像是国家征税,就是从各市县区、各
企业层层汇总,直到报送国库。
06
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