建立有效的數據分析思維

發布時間：2021-08-06

在企業(yè)内部有很多(duō)溝通(tōng)的問題，運營和産品溝通(tōng)，産品和技(jì)術(shù)溝通(tōng)，但是都沒有一(yī)個(gè)共同的“語言”去解決這些問題，但随著(zhe)大數據時代的帶來，我們發現，通(tōng)過數據進行部門(mén)間的溝通(tōng)就(jiù)可以保證大家在同一(yī)個(gè)維度去看(kàn)事(shì)情，而抛棄崗位和身份，隻用客觀數據說明問題。對于業(yè)務人，比如産品或運營，數據分析能(néng)力的核心不在方法和工(gōng)具，而在于思維。

今天吉佳通(tōng)達給您分享如何建立有效的數據分析思維方式并介紹幾個(gè)有效的數據分析方法，幫助企業(yè)快速構建數據思維，提高(gāo)日常工(gōng)作中的溝通(tōng)效率。

什麽是數據分析思維？

數據分析思維書通(tōng)過各種方法搜集用戶數據，了解用戶需求，然後改進個(gè)人決策，不斷完善新的決策思維。

如何去建立數據分析思維的方式？

首先就(jiù)是建立一(yī)個(gè)好的指标體系，其次就(jiù)是明确指标的好壞，最後就(jiù)是建立正确的指标結構。

建立一(yī)個(gè)好的指标體系。了解和使用指标是數據分析思維的第一(yī)步，大家在建立數據分析的指标體系的時候應該能(néng)夠意識到(dào)孤立的指标發揮不出數據的價值。和分析思維一(yī)樣，指标也能(néng)結構化，也應該用結構化。

建立一(yī)個(gè)好的指标體系之後，還(hái)需要明确指标的好壞。好指标應該是核心驅動指标。核心指标不隻是寫在周報(bào)的數字，而是整個(gè)運營團隊、産品團隊乃至研發團隊都統一(yī)努力的目标。壞指标有哪些呢(ne)？壞指标就(jiù)是虛榮指标，它沒有任何的實際意義，壞指标也是後驗性指标，它往往隻能(néng)反應已經發生(shēng)的事(shì)情。壞指标同樣也是複雜(zá)性指标，它能(néng)夠将數據分析拖進一(yī)堆指标的陷阱中。

其次就(jiù)是建立正确的指标結構。建立正确的指标結構和分析思維的金字塔結構一(yī)樣，指标也有固有結構，呈現樹狀。指标結構的構建核心是以業(yè)務流程為(wèi)思路(lù)，以結構為(wèi)導向。從(cóng)流程的角度搭建指标框架，可以全面的收集用戶相(xiàng)關數據，這樣可以保留出相(xiàng)關的數據。

在數據分析中，建立一(yī)個(gè)數據分析思維是一(yī)個(gè)至關重要的事(shì)情，但是建立一(yī)個(gè)數據分析思維不是一(yī)個(gè)簡單的事(shì)情，需要不斷的學習，不斷的實踐才能(néng)夠驗證這種思維是不是一(yī)個(gè)合适的數據分析思維。建立數據分析思維後我們還(hái)需要有效的數據分析方法來實現。

常用到(dào)的有效數據分析方法：

1、數據趨勢分析

趨勢分析一(yī)般而言，适用于産品核心指标的長(cháng)期跟蹤。做出簡單的數據趨勢圖，并不算(suàn)是趨勢分析，趨勢分析更多(duō)的是需要明确數據的變化，以及對變化原因進行分析。

在趨勢分析的時候需要明确幾個(gè)概念：環比，同比。趨勢分析另一(yī)個(gè)核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發生(shēng)了什麽事(shì)情要給出合理的解釋，無論是外部原因還(hái)是内部原因。

2、數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看(kàn)，其實很多(duō)情況下(xià)并不能(néng)說明問題，比如如果一(yī)個(gè)企業(yè)盈利增長(cháng)10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為(wèi)負增長(cháng)，則5%很多(duō)，如果行業(yè)其他企業(yè)增長(cháng)平均為(wèi)50%，則這是一(yī)個(gè)很差的數據。對比分析，就(jiù)是給孤立的數據一(yī)個(gè)合理的參考系，因為(wèi)，孤立的數據毫無意義。

3、數據細分分析

在得到(dào)一(yī)些初步結論的時候，需要進一(yī)步地細拆，因為(wèi)在一(yī)些綜合指标的使用過程中，會(huì)抹殺一(yī)些關鍵的數據細節，而指标本身的變化，也需要分析變化産生(shēng)的原因。細分一(yī)定要進行多(duō)維度的細拆。比如：

分時：不同時間段數據是否有變化。

分渠道：不同來源的流量或者産品是否有變化。

分用戶：新注冊用戶和老用戶相(xiàng)比是否有差異，忠誠用戶和小(xiǎo)白(bái)用戶相(xiàng)比是否有差異。

分地區：不同地區的數據是否有變化。

趨勢，對比，細分是數據分析中最基礎的思維。無論是數據核實，還(hái)是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能(néng)得到(dào)最終有效的結論。

要知道，未來社會(huì)最有價值的資産就(jiù)是數據，而建立有效的數據分析思維是最重要的。從(cóng)學習思維到(dào)獲取數據，步步無縫銜接，數字化轉型的浪潮已至，企業(yè)自(zì)身的數據庫建立刻不容緩，數據運營者也顯得尤為(wèi)重要，吉佳通(tōng)達将提供更多(duō)數據處理、分析産品，與您一(yī)道迎接數字化浪潮。