数据分析---三种数据分析核心思维:结构化、公式化、业务化
数据分析有三种核心思维:结构化、公式化、业务化
背景:
有个线下销售的产品,发现8月的销售额度下载了。怎么分析这一现象?
混乱的思路:
和去年同比下降了20%,不知道是突然暴跌还是逐渐下降。
再按照不同地区的数据看下差异,不知道有无地区性因素的影响。
问几个销售员看下市场环境怎么样,听说竞争对手也下降了。
还要访谈顾客...
一、结构化
将分析思维结构化
1、将论点归纳整理:找出核心论点,可以是假设,是问题,是预测,是原因等
本题要解决的是销量下降的原因。
2、将论点递进和拆解:自上而下,将核心论点层层拆解成分论点,上下之间呈因果或依赖关系
例如本题要找出销量下降的原因,可以首先拆解成内部因素和外部因素。
内部因素可以分为消费者减少,地区原因,时间因素等
外部因素可以分为市场竞争是否激烈,市场容量是否饱和,政策因素等
3、将论点补充完善:也称MECE,相互独立,完全穷尽,论点之间要避免交叉和重复,分论点们要尽量完善(想到的所有可能情况)
4、验证:不论是核心论点还是分论点,都应该可量化,用数据说话,必然是可验证的
可用思维导图xmind等软件试着将其列出来,可以想象成一个具体的东西,比如iPhone销量下降,比如skii洗面奶销量下降等
二、公式化
结构化是分析的思维,但是不够数据,会有发散的缺点。
将思维公式化:
1、上下互为计算:一切结构皆可量化
2、左右呈关联:最小不可分割
数据分析业务的量化少用到复杂的统计方法,基本是加减乘除
比如:销售额=销量*客单价、利润=销售额-成本、地区的销量=不同线下渠道的累加、销量=人均销量*购买人数等
比如:A:Acquisition
获取用户=主动流量+被动流量
主动流量=不同渠道*(曝光量*转化率)---营销、活动、推广
被动流量=邀请人数*人均邀请量*转化率----邀请、应用商店搜索
三、业务化
结构化+公式化可以从理论上分析问题,但是为了分析而分析,脱离了业务。
要从业务方的角度思考,分析出原因,并且将分析结果落地。
可以换位思考,如果我是业务参与其中的人,我会怎么做,怎么考虑。
本文是学习了天善学院秦路老师的课程,刚学业务,还要很多不熟悉不理解的地方,先做个笔记。
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