数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

数据分析最难的,不是EXCEL技巧、不是SPSS和R语言、也不是SQL技术,而是思维!

数据分析最难的,不是EXCEL技巧、不是SPSS和R语言、也不是SQL技术,而是思维!

小编认为,优秀的数据分析师必须具有三个特质:

精于数据、擅长思维、理解商业

什么是思维? 怎样培养思维?

下面,小编精心准备了第二堂课,送给对俺不离不弃的小伙伴们

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[ 序 ] ?来一场思维的洗礼

如果你在开会发言时经常被人打断,—-“OK,请说重点”,或者,你拿着一个EXCEL表格给别人汇报时,经常鼠标乱闪,从sheet1跳到sheet5,说了一大堆论证的过程,最后还忘了把最主要的结论说出来。

也有这样一则笑话:有个人为了在墙壁上钉一幅画,而去找钉子,发现钉子太小后又去找木楔,然后发现木楔太大而去找斧子,又发现斧柄不顺手又去找锯子…最后,当所有工具找齐后,他忘了自己要干什么了。

也许,这真的不只是一个笑话。 ?工作在有没有这样的人呢? 也许你会发现。也许你本人就是…

— 亲,这就是小编要讲的第二课:【衡量】

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

数据分析思维入门(2): 衡量

在家里面拆过米袋上面的线的同志们,很多人都会有这样的困惑,“为什么有些人不用剪刀,单凭手刺啦一下就能扯开”,而更多的人则需要拿着剪刀一下一下的把所有线头都剪开才行呢?

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

这就是找主干的用处。能够手工扯线头的人,他们一是有仔细观察过,二是能找到“主线”。 小编不知道如何描述解开线头,百度一下,上面竟然还有口决,“双线对着我,需从左边扯,剪断出线头,两边一拉得“。你看,高手在民间,具备数据分析思维能力的人,在生活中也能如鱼得水,怡然自乐。

衡量,就是要抓住核心,找到主干,提炼出关键指标 !

小编身边有个同事,他所做的数据分析经常都会跑偏,让他用RFM模型做个用户分类,做着做着,他会整成一个活动报告来。

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

为什么出现这种情况?为了帮他找到原因,小编跟他一起复盘。

在复盘时,他说“因为做着做着,我发现期间某个活动对RFM的影响很大,所以我要看看活动”。(好像上面那个笑话,是吧?)听着貌似有理,既然活动对RFM有影响,便不能放之不管。但是,他忽略了,对于做一份“RFM分析报告”来说,关键指标是RFM,还是活动。

最后,为了帮他改掉这个小毛病,小编给他总结了两个原因:

1、做数据分析之前,没抓住目的:为了RFM而RFM,做着做着,就把做数据的“目的”给丢了。

2、在分析过程中,没抓住关键指标;

找到原因之后,怎么解决呢??

1、衡量之前,先学会“迂回”。?

就好像用导航地图,如果连自己要去什么地方都不知道,你如何能知道自己要经过哪些路口呢?(迂回,就是通过反复的”问“,找到数据分析目的,并且知道在分析过程中有哪些关键信息需要引起注意…关于迂回,是昨天的课程。)

2、找到关键指标,并且跟踪它:

在数据分析中,关键指标不是那么容易找的。

就好像我们在一个陌生城市要去找一个酒店,哪怕用上了导航,一路上我们还是会小心翼翼的反复观察路边建筑物,希望从一些地标性的建筑中来佐证路线的正确。

同理,在数据分析过程中,我们也需要保持这种心态。

比如,要分析 “为什么5月业绩同比去年上升30%的原因?”

A君可能会从”销售=流量*转化*客单价“这样的数据公式中去找关键指标,这样就会有三个关键指标(”UV、转化、客单“),然后一个一个去拆解、对比、求证;

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量
B君可能会从”活动节奏“这样的销售大事件去找原因,比如”去年的五一活动做了3天,而今年则做了7天“,或者”去年母亲节没有做活动,而今年做了活动“等,找到这些”关键指标“后,再去拆解、对比、求证;

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

C君会从“销售=流量*转化*客单价”开始思考,首先他会拆解流量,”流量=付费流量+主动流量+免费流量“,然后具体到哪个会场的流量发生变化;又把”转化率“拆解成进店>浏览>咨询>购买每一级的转化漏斗;最后还会把客单价拆成“新品”、“旧品”… …

数据化运营系列:数据分析思维入门(2)——衡量

A、B、C君都有可能找到正确的答案,区别在于,A君是先确定三个关键指标,然后用一一分析、排除;B君会先猜测可能的原因(或者“迂回”),然后去验证观点;C君会考虑到各种细节,希望抓住每一个可能的“点”;

哪种作法更好呢??

不管在工作中,还是生活中,A君、B君、C君都能找到身边人对号入座。就数据分析而言,C君的作法是最不可取的。

如果是你,你会是A君、B君、还是C君呢?

好了,这是数据分析的第二课—-【衡量】

总结一句话:衡量,衡量就是要抓住核心,找到主干,提炼出关键指标 !

 

来源:取真经电商大数据(本文已获得授权)

链接:http://www.quzhenjing.com/articles/hAQANNXQRMVgw8Sx5j0TUg7lFrn_hqIsQyLm2bv4bAE

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