数据分析的本质
数据是基础,分析才是重点。
行业内有专门的统计岗,就是只负责做好数据统计就可以了,不需要考虑其他的内容;
但是分析岗,前提是针对问题进行分析,所以侧重的是问题解决,以及通过什么样的思路、方法进行解决的,解决之后的结果是好还是不好,这些都需要进行评估。
做好数据分析需要具备什么
一、问题思维
首先得有问题思维,能够在需求对接过程中,识别出哪些是真正核心的问题,以及这些问题是否具备可行性探索的可能性。需求要怎么拆解?按照写作的几个要素,时间、地点、人物、事件、过程、结果。
弄清楚背景,在一个什么前提下做的;弄清楚目的,要实现怎么样的结果;弄清楚人物关系,彼此之间的利益关系是怎么样的;弄清楚受众,他们日常的数据来源都从哪儿来,谁提供的,会不会有多数据源的情况存在
对于问题的描述一定要具体,而不是模棱两可的,譬如老板最近给了个任务,我们探索下业务的发展趋势。
这个问题就极其模糊,他是想证明业务是往好的发展还是不好的发展,在他心里应该会有一层预估,这个地方就需要深挖,否则的话就变成了一个开放性的话题,很难得出结论。继续往下,业务在增长,是好还是坏?其实很难得出结论;
如果再深入分析,华东的业务在增长,华南的业务在下降,是好还是坏?其实还是很难得出结论,因为没有具体的量化指标继续深入分析,华东的业务同期增长120%,华南的业务在同期下降1%,是好还是坏?这时候一般而言,就可以下结论,华东比华南的表现要好,那看绝对值呢,华东前一年是100万,华南前一年是8000万,那还能说吗华东比华南好么?
不一定的吧,所以说,看数据不要从单一视角下结论。接下来,把所有的条件拉平,在同等规模的情况下,前一年都是100万的基础上,涨幅还是和之前的数据一样,是好还是坏?
于是,很直接的就下结论了,华东是真的要比华南要好。这时候你会发现老板还是皱着眉头,一头雾水,为什么呢?过去的一年里面,在华东的投入成本是200万,但是在华南的投入成本只有50万,但是产生的效果并没有成倍的增长,这时候还能下上面的这个结论么?
所以说,分析的过程,就是一个不断往下钻的过程,直到追本溯源,了解到整个业务的全链路过程(有可能是局部),才能真正的给到合理的结论。
二、全局观
分析的终点一定是有一个盖棺定论的结果出来,而不