數據分析方法總結

A. 數據分析有什麼思路

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據比如公司自己的業務資料庫中的業務數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據例如一些公開出版物或者第三方的數據網站。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。

5、可視化

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。

6、撰寫報告

撰寫數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過清晰的結構和圖文並茂的展現方式去展具有建設意義的解決方案。

B. 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

C. 數據分析架構及方法

數據分析架構及方法
一、以往的數據分析在今天的各類型企業中，數據分析崗位已經基本得到普及和認可，這個崗位的核心任務往往是支撐運營和營銷，將企業內部的數據，客戶的數據進行分析和總結，形成以往工作情況的量化表現，以及客戶的行為趨勢或特徵等。
如果從更宏觀的角度來認識數據分析崗位的話，每一個數據分析人員都明白，其實數據分析崗位要達到的目標就是希望通過數據來發現潛在的規律，進而幫助預測未來，這一點同數據挖掘的目標一致。那麼為什麼在大多數公司都已經具備的數據分析崗位基礎上，今天卻還是在反復提到數據挖掘這個概念，我們就需要來看看數據分析都有哪些是沒有做到的內容。
1數據分散
多數數據分析崗位在公司中的崗位設置是隸屬在單一業務部門中作為一個支撐崗，只有少數的公司是將數據分析作為一個獨立的部門。其差異性在於，前者的數據分析所能分析的內容僅限於自身部門所輸出的指標，比如投訴部門只看投訴處理過程中的數據，銷售部門只看銷售過程中的數據，一旦涉及到需要將各類指標匯總分析的情況，這種組織架構就會帶來極大的負面影響，由於不同部門具備自己部門指標導出的許可權，且與其他部門的配合並不影響績效任務，所以這種跨部門採集數據的過程往往效率奇低。而數據分析最關鍵的就在於匯集更多的數據和更多的維度來發現規律，所以以往的數據分析多是做最基礎的對比分析以及帕累托分析，少有使用演算法來對數據進行挖掘的動作，因為越少的指標以及越少的維度將會使得演算法發揮的效果越差。
2指標維度少
在以往的企業中，數字化管理更多的體現在日常運維工作中，對於客戶端的數據採集雖然從很早以前就已經開展，CRM系統的誕生已經有很久的時間了，但是一直以來客戶端的數據維度卻十分缺失，其原因在於上述這些途徑所獲得的數據多為客戶與企業產生交互之後到交互結束之間的數據，但是這段時間只是這個客戶日常生活中很少的一部分內容，客戶在微博，微信上的行為特點，關注的領域或是品牌，自身的性格特點等，可以說一個客戶真正的特點，習慣，僅通過與企業的交互是無從知曉的，因此難以挖掘出有效的結論。
3少使用演算法
在上述制約條件下，可想而知數據分析人員對於演算法的使用必然是較少的，因為數據分析依賴於大量的指標、維度以及數據量，沒有這三個條件是難以發揮演算法的價值的，而在排除掉演算法後，數據分析人員更多的只能是針對有限的數據做最為簡單的分析方法，得出淺顯易懂的分析結論，為企業帶來的價值則可以想像。
4數據分析系統較弱目前的數據分析多採用excel，部分數據分析人員能夠使用到R或SPSS等軟體，但當數據量達到TB或PB單位級別時，這些軟體在運算時將會消耗大量時間，同時原始的資料庫系統在導出數據時所花費的時間也是相當長的，因此對大數據量的分析工作，常規的系統支撐難以到達要求。
二、技術革命與數據挖掘
得益於互聯網對於人們生活的影響逐漸增大，我們發現數據正在瘋狂的增長。今天一個人一天的時間中有將近一半是在互聯網中度過的，一方面這些使用互聯網的交互都是能夠被捕捉記錄的，一方面由於碎片化時間的使用，客戶與企業交互的機會也變的越來越頻繁，進一步保障了客戶數據的豐富。同時在大數據技術的支撐下，今天的系統能夠允許對這些大規模的數據量進行高效的分析。
因此數據分析人員也能夠開始使用一些較為抽象的演算法來對數據做更為豐富的分析。所以數據分析正式進入到了數據分析2.0的時代，也就是數據挖掘的時代了。
三、數據處理流程
數據分析也即是數據處理的過程，這個過程是由三個關鍵環節所組成：數據採集，數據分析方法選取，數據分析主題選擇。這三個關鍵環節呈現金字塔形，其中數據採集是最底層，而數據分析主題選擇是最上層。
四、數據採集
數據採集即是如何將數據記錄下來的環節。在這個環節中需要著重說明的是兩個原則，即全量而非抽樣，以及多維而非單維。今天的技術革命和數據分析2.0主要就是體現在這個兩個層面上。
1全量而非抽樣由於系統分析速度以及數據導出速度的制約，在非大數據系統支撐的公司中，做數據分析的人員也是很少能夠做到完全全量的對數據進行收集和分析。在未來這將不再成為問題。
2多維而非單維另一方面則在於數據的維度上，這在前邊同樣提及。總之針對客戶行為實現5W1H的全面細化，將交互過程的什麼時間、什麼地點、什麼人、因為什麼原因、做了什麼事情全面記錄下來，並將每一個板塊進行細化，時間可以從起始時間、結束時間、中斷時間、周期間隔時間等細分；地點可以從地市、小區、氣候等地理特徵、渠道等細分；人可以從多渠道注冊賬號、家庭成員、薪資、個人成長階段等細分；原因可以從愛好、人生大事、需求層級等細分；事情可以從主題、步驟、質量、效率等細分。通過這些細分維度，增加分析的多樣性，從而挖掘規律。
五、數據分析方法選取數據分析方法是通過什麼方法去組合數據從而展現規律的環節。從根本目的上來說，數據分析的任務在於抽象數據形成有業務意義的結論。因為單純的數據是毫無意義的，直接看數據是沒有辦法發現其中的規律的，只有通過使用分析方法將數據抽象處理後，人們才能看出隱藏在數據背後的規律。
數據分析方法選取是整個數據處理過程的核心，一般從分析的方法復雜度上來講，我將其分為三個層級，即常規分析方法，統計學分析方法跟自建模型。我之所以這樣區分有兩個層面上的考慮，分別是抽象程度以及定製程度。
其中抽象程度是說，有些數據不需要加工，直接轉成圖形的方式呈現出來，就能夠表現出業務人員所需要的業務意義，但有些業務需求，直接把數據轉化成圖形是難以看出來的，需要建立數據模型，將多個指標或一個指標的多個維度進行重組，最終產生出新的數據來，那麼形成的這個抽象的結果就是業務人員所需要的業務結論了。基於這個原則，可以劃分出常規分析方法和非常規分析方法。
那麼另一個層面是定製程度，到今天數學的發展已經有很長的時間了，其中一些經典的分析方法已經沉澱，他們可以通用在多用分析目的中，適用於多種業務結論中，這些分析方法就屬於通用分析方法，但有些業務需求確實少見，它所需要的分析方法就不可能完全基於通用方法，因此就會形成獨立的分析方法，也就是專門的數學建模，這種情況下所形成的數學模型都是專門為這個業務主題定製的，因此無法適用於多個主題，這類分析方法就屬於高度定製的，因此基於這一原則，將非常規分析方法細分為統計學分析方法和自建模型類。
1常規分析方法常規分析方法不對數據做抽象的處理，主要是直接呈現原始數據，多用於針對固定的指標、且周期性的分析主題。直接通過原始數據來呈現業務意義，主要是通過趨勢分析和佔比分析來呈現，其分析方法對應同環比及帕累托分析這兩類。同環比分析，其核心目的在於呈現本期與往期之間的差異，如銷售量增長趨勢；而帕累托分析則是呈現單一維度中的各個要素佔比的排名，比如各個地市中本期的銷售量增長趨勢的排名，以及前百分之八十的增長量都由哪幾個地市貢獻這樣的結論。常規分析方法已經成為最為基礎的分析方法，在此也不詳細介紹了。
2統計學分析方法統計學分析方法能夠基於以往數據的規律來推導未來的趨勢，其中可以分為多種規律總結的方式。根據原理多分為以下幾大類，包括有目標結論的有指導學習演算法，和沒有目標結論的無指導學習演算法，以及回歸分析。
其中有指導的學習演算法簡單說就是有歷史數據里邊已經給出一個目標結論，然後分析當各個變數達到什麼情況時，就會產生目標結論。比如我們想判斷各項指標需要達到什麼水平時我們才認定這個人患有心臟病的話，就可以把大量的心臟病人的各項指標數據和沒有心臟病的正常人的各項指標數據都輸入到系統中，目標結論就是是否有心臟病，變數就是各項指標數據，系統根據這些數據算出一個函數，這個函數能夠恰當的描述各個指標的數據與最終這個是否是心臟病人之間的關系，也就是當各個指標達到什麼臨界值時，這個人就有心臟病的判斷，這樣以後再來病人，我們就可以根據各項指標的臨界值。這個案例中的函數就是演算法本身了，這其中的演算法邏輯有很多種，包括常見的貝葉斯分類、決策樹、隨機森林樹以及支持向量機等，有興趣的朋友可以在網上看看各種演算法的邏輯是怎麼樣的。
另外無指導的學習演算法因為沒有一個給定的目標結論，因此是將指標之中所有有類似屬性的數據分別合並在一起，形成聚類的結果。比如最經典的啤酒與尿布分析，業務人員希望了解啤酒跟什麼搭配在一起賣會更容易讓大家接受，因此需要把所有的購買數據都放進來，然後計算後，得出其他各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近，也就是同時購買了啤酒的人群中，都有購買哪些其他的商品，然後會輸出多種結果，比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等，這每個商品都可以成為一個聚類結果，由於沒有目標結論，因此這些聚類結果都可以參考，之後就是貨品擺放人員嘗試各種聚類結果來看效果提升程度。在這個案例中各個商品與啤酒的關聯程度或者是距離遠近就是演算法本身了，這其中的邏輯也有很多中，包括Apriori等關聯規則、聚類演算法等。
另外還有一大類是回歸分析，簡單說就是幾個自變數加減乘除後就能得出因變數來，這樣就可以推算未來因變數會是多少了。比如我們想知道活動覆蓋率、產品價格、客戶薪資水平、客戶活躍度等指標與購買量是否有關系，以及如果有關系，那麼能不能給出一個等式來，把這幾個指標的數據輸入進去後，就能夠得到購買量，這個時候就需要回歸分析了，通過把這些指標以及購買量輸入系統，運算後即可分別得出，這些指標對購買量有沒有作用，以及如果有作用，那麼各個指標應該如何計算才能得出購買量來。回歸分析包括線性及非線性回歸分析等演算法。
統計學分析方法還有很多，不過在今天多用上述幾大類分析方法，另外在各個分析方法中，又有很多的不同演算法，這部分也是需要分析人員去多多掌握的。
3自建模型自建模型是在分析方法中最為高階也是最具有挖掘價值的，在今天多用於金融領域，甚至業界專門為這個人群起了一個名字叫做寬客，這群人就是靠數學模型來分析金融市場。由於統計學分析方法所使用的演算法也是具有局限性的，雖然統計學分析方法能夠通用在各種場景中，但是它存在不精準的問題，在有指導和沒有指導的學習演算法中，得出的結論多為含有多體現在結論不精準上，而在金融這種錙銖必較的領域中，這種演算法顯然不能達到需求的精準度，因此數學家在這個領域中專門自建模型，來輸入可以獲得數據，得出投資建議來。在統計學分析方法中，回歸分析最接近於數學模型的，但公式的復雜程度有限，而數學模型是完全自由的，能夠將指標進行任意的組合，確保最終結論的有效性。
六、數據分析主題選取
在數據分析方法的基礎上，進一步是將分析方法應用在業務需求中，基於業務主題的分析可以涉及太多的領域，從客戶的參與活動的轉化率，到客戶的留存時長分析，再到內部的各環節銜接的及時率和准確度等等，每一種都有獨特的指標和維度的要求，以及分析方法的要求，以我個人的經驗來看，主要分析主題都是圍繞著營銷、運營、客戶這三大角度來開展的。
1營銷/運營分析營銷運營分析多從過程及最終的成效上來進行分析，包括營銷活動從發布到客戶產生購買的過程的分析，運營從客戶開始使用到停止使用為止的過程中的分析，前者更傾向於分析客戶行為的變動趨勢，以及不同類型的客戶之間的行為差異，後者更傾向於分析在過程中服務的及時率和有效率，以及不同類型的客戶之間對於服務需求的差異。
在針對這部分分析主題時，多採用常規分析方法，通過同環比以及帕累托來呈現簡單的變動規律以及主要類型的客戶，但通過統計學分析方法，營銷分析可以根據有指導的學習演算法，得出營銷成功與營銷失敗之間的客戶特徵的差異，而運營分析則可以根據無指導的學習演算法，得出哪些特徵的客戶對哪些服務是有突出的需求的，另外營銷和運營分析都可以通過回歸分析來判斷，各項績效指標中，哪些指標是對購買以及滿意度有直接影響的。通過這些深入的挖掘，可以幫助指導營銷及運營人員更好的完成任務。
2客戶分析客戶分析除了與營銷和運營數據關聯分析時候使用，另外單獨對於客戶特徵的分析也是有很大價值的。這一部分分析更多需要通過統計學分析方法中的有指導和無指導的學習演算法，一方面針對高價值客戶，通過有指導的學習演算法，能夠看到哪些特徵能夠影響到客戶的價值高低，從而為企業鎖定目標客戶提供指導；另一方面針對全體客戶，通過無指導的學習演算法，能夠看到客戶可以大概分為哪幾種群落，針對每個群落的客戶展開焦點討論和情景觀察，從而挖掘不同群落客戶之間的需求差異，進而為各個群落的客戶提供精準營銷服務。 通過以上這些的操作，一個企業的數據分析或者說數據挖掘工作的完整流程就呈現了出來。可以看到，無論是數據採集，還是分析方法，亦或是分析主題，在大數據和互聯網的支撐基礎上，在未來都將有大幅度的增加，數據分析人員將成為下一個階段的關鍵企業支撐人員，也即是在未來，在各個領域中，都將產生大量的寬客，或者增長黑客這樣的數據分析人員，來帶動企業的發展。

D. 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

E. 數據分析需要分析哪些方面

數據分析（Data Analysis） 數據分析概念
數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
數據也稱觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果，常以數量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往傾向於關注較大型的數據集，較少側重於推理，且常常採用的是最初為另外一種不同目的而採集的數據。 數據分析的目的與意義
數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。

F. 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

G. 數據分析方法論有哪些

PEST，也就是政治(Politics)、經濟(Economy)、社會(Society)、技術(Technology)，能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢，主要用戶行業分析。

宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。

對宏觀環境因素作分析時，由於不同行業和企業有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。

政治環境：政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。

社會環境：人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。

技術環境：折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。

經濟環境：GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。

2、5W2H分析法

5W2H，即為什麼(Why)、什麼事(What)、誰(Who)、什麼時候(When)、什麼地方(Where)、如何做(How)、什麼價格(How much)，主要用於用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等。

該分析方法又稱為七何分析法，是一個非常簡單、方便又實用的工具，以用戶購買行為為例：

Why：用戶為什麼要買?產品的吸引點在哪裡?

What：產品提供的功能是什麼?

Who：用戶群體是什麼?這個群體的特點是什麼?

When：購買頻次是多少?

Where：產品在哪裡最受歡迎?在哪裡賣出去?

How：用戶怎麼購買?購買方式什麼?

How much：用戶購買的成本是多少?時間成本是多少?

3、SWOT分析法

SWOT分析法也叫態勢分析法，S (strengths)是優勢、W (weaknesses)是劣勢，O (opportunities)是機會、T (threats)是威脅或風險。

SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析。

運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、准確的研究，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。

4、4P營銷理論

4P即產品(Proct)、價格(Price)、渠道(Place)、推廣(Promotion)，在營銷領域，這種以市場為導向的營銷組合理論，被企業應用最普遍。

可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行，也就是將：產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展，從而提高企業的市場份額，達到最終獲利的目的。

產品：從市場營銷的角度來看，產品是指能夠提供給市場，被入們使用和消費並滿足人們某種需要的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。

價格：是指顧客購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。

渠道：是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。

促銷：是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費，以短期的行為(比如讓利、買一送一，營銷現場氣氛等等)促成消費的增長，吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。

5、邏輯樹法

邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成“主幹”，然後開始考慮這個問題和哪些相關問題有關，也就是“分支”。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性，它能將工作細分為便於操作的任務，確定各部分的優先順序，明確地把責任落實到個人。

邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則：

要素化：把相同的問題總結歸納成要素。

框架化：將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。

關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不獨立。

6、AARRR模型

AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型，從整個用戶生命周期入手，包括獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(Revenue)和傳播(Refer)。

每個環節分別對應生命周期的5個重要過程，即從獲取用戶，到提升活躍度，提升留存率，並獲取收入，直至最後形成病毒式傳播。

H. 數據分析工作總結有哪些寫作技巧

數據分析工作計劃三大鐵律：捆綁公司其他部門工作。輸出內容，新建優化保障。以其他部門可感受的方式進行量化。

經過這樣的優化，能很大程度上體現數據的價值，比悶著頭自己寫：我幹了XXX要好用。要知道：大部分其他部門的人(包括大部分部門的老闆)都不咋懂數據原理，有數/沒數，幫你賺錢/省成本，穩定不出錯，才是大部分人更好理解的工作成果。

在做計劃的時候，就鎖定了任務目標，後續做績效考評就輕鬆了。從而從根本上，避免：“你做的這個有啥用!!!”的質疑。

在做工作計劃的時候，多跟業務部門溝通，今年有啥重大活動，有啥重大項目，先收集清楚。然後盡量推顯眼的數據產品出去，其他龐雜的需求該推就推，該招人填坑就招人填。這樣才更容易體現成績。