数据分析基本步骤及常用方法

每个初具规模的企业公司，都会面对大量的客户，继而产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。

不论是产品还是运营，其工作中都不免会碰到与数据相关的场景，此时若能掌握正确的数据分析流程和科学的数据分析方法，则能帮我们更快速地获取信息。从数据中通过分析手段发现业务的价值。

数据分析的基本步骤：

步骤1：明确、清晰数据分析的目的

步骤2：梳理和确定分析逻辑，确定方法

步骤3：分析所用数据的收集、处理等

步骤4：采用统计、数据挖掘等提取有价值的数据

步骤5：采用文字、表格、可视化图形等展示成功

步骤6：得出数据分析的结论，撰写分析报告

数据分析的常用方法

不同的数据分析方法适用于不同的场景。而且数据分析方法并非只用于工作中，生活中也颇有用处，换个角度思考问题或许就能发现新的世界。以下整理的是常见的9种数据分析方法：

1.逻辑树分析法：

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。 麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

有名的费米问题就是使用逻辑树分析法。

2.多维度拆解分析法：

多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。

比如求职的过程中，评价一个公司是否适合，可以从多个维度分析：

这个和逻辑树的思路较为类似。主要是把一个模糊的问题，拆解成多个子问题。

3.PEST分析法

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。PEST分析法一般是在市场调研的时候用。

4.对比分析法：

对比分析法也叫“比较分析法”，是将客观事物加以比较，以达到事务的本质和规律，并做出正确的评价的分析方法。

对比分析通常将两个相互联系的指标数据进行比较，再通过图表的方法展现出来。分析方法包含：绝对比较和相对比较。

曾经有一句话让我记忆深刻，“好的数据指标一定是比例，好的数据分析一定有对比。确实现在在数据分析工作中根本离不开对比”。

5.假设检验分析法：

假设检验分析方式是一种利用数据做决策的过程。基本步骤为：提出假设-收集证据-得出结论（结论必须以数据作为支撑）

如果你想找问题发生的原因，就用到假设检验分析方法。比如侦探片就会经常用这个办法，先假设在论证。

在工作中常用假设论证法，可以快速提升你的业务思考能力。

6.相关分析法：

相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。相关分析还分“直接相关”和“间接相关”同样的会有负相关，不相关，非线性相关。实际工作中我们会制作散点图来分析两个不同事物的相关性：

比如一个APP里，用户反复浏览一类商品，就会给他推送相关产品。又如抖音，B站推荐我喜欢的视频。豆瓣推荐喜欢的电影会用到相关分析。

7.群组分析法：

按照某个特征将数据分为不同的数据组，然后对比各个数据组的数据。根据产品业务不同灵活定义数据分组，然后分析数据指标。

假如你想对用户留存和流失分析，就要用到群组分析法。如下图：产品发布版本的更新是导致用户增长还是流失。可以按照用户使用产品的周期特征进行数据分组。

8. RFM分类法：

RFM用于对用户价值分组，实现精细化运营。类似矩阵法，但是是把二维矩阵转化成了三维。相比于其他分组方式，它的优点在于简单。

RFM分析方法即用R、F、M这三个指标对用户进行价值分组。

R（Recency）：最近一次消费时间间隔。

F（Frequency）：指用户一段时间内的消费频率。

M（Monetary，）：指用户一段时间内的消费金额。

9.最终路径法

最终路径法也可以叫漏斗法，AARRR也属于漏斗法的一种。如果你想分析用户的行为或者产品运营，就要用到最终路径法。通过对于起始和目标之间步骤的管理以及数据的反馈精细化运营。

如网上商城从点击到付费中间路径的用户行为分析。在线教育点击到付费中间的转化等等。

常规的9种数据分析方法就简单介绍到这了，应用过程还是必须实际业务场景灵活掌握，否则一切都是空谈。

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任何业务都会产生大量的数据信息，当我们利用一定的科技手段，从中分析、挖掘出有效信息，才能体现出其重要的价值。

在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

因此，CDA数据分析师认证应运而生，CDA全称Certified Data Analyst，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。

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数据来源于业务，但数据只有服务于业务才能体现出其价值。数据分析正是将数据和业务连接起来的有力手段！

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