透徹的分析方法

㈠ 如何全面透徹的分析解決問題

我們常說，遇到事情要多問幾個為什麼，這樣我們才能對事情的原理有更深的認識。

這個做法確實有助於我們了解事物，但是用來解決問題，僅僅是問「why」還遠遠不夠。

那有什麼方法可以幫助我們全面地分析事物呢？

答案是5W2H。分別指的是why、what、who、when、where、how、how much這七個問題。

why——為什麼？為什麼要這樣做？理由是什麼？什麼原因？這個問題的目的是為了尋找事情發生的背景和緣由。

what——是什麼？目的是什麼？什麼事情？做的什麼？這個問題的目的是為了確定當前所面臨的問題到底是什麼。

who——誰？誰來承擔？誰來完成？誰來負責？這個問題目的是為了確定問題的對象。

when——何時？什麼時候完成？什麼時機最適宜？這個問題的目的是為了解決與問題相關的一切時間問孫檔題。

where——何處？在哪裡做？從哪裡入手？這個問題是為了解決與問題有關的地域或切入點問題。

how——怎麼做？如何提高效率？如何實施？方式方法？這個問題是為了解決與問題相關的方式方法。

how much——多少？做到什麼程度？數量如何？質量水平如何則告亂？這個問題是為了解決問題出現所需要耗費的資本、精力或其他投入。

任何問題經過了這七個問題，都能得到全面透徹的分析。而一些突破性的思考，通過了這七個問題，也往往能夠打開一片新的天地。

提出一個好的問題，往往意味著問題解決了一半。提問題的技巧高，可以發揮人的想像力。在分析問題時候，多運用5W2H法則友畢，會讓我們的工作更有效率。

㈡ 如何運用SWOT分析法

SWOT分析法即強弱危及綜合分析法，也稱TOWS分析法、態勢分析法、道斯矩陣。常用於企業制定戰略、分析競爭對手等場合，現在也多用於產品分析和評估產品機會。SWOT是數據分析師必須掌握的一種數據分析方法。

在SWOT中，S（strengths）是優勢、W（weaknesses）是劣勢、O（opportunities）是機會、T（threats）是威脅。按照企業競爭戰略的完整概念，戰略應是一個企業「能夠做的」和「可能做的」，即組織的強項與弱項和環境的機會和威脅之間的有機組合。

從某種意義上來說，SWOT分析方法隸屬於企業內部分析方法，這就要求企業的數據分析部門根據企業自身的條件在既定的范圍內來進行數據分析。著名的競爭戰略專家邁克爾·波特提出的競爭理論從產業結構入手對一個企業「可能做的」方面進行了透徹的分析和說明，而能力學派管理學家則運用價值鏈解構企業的價值創造過程，注重對公司的資源和能力的分析。SWOT分析方法是在此基礎上形成的，數據分析師們對其也是不陌生。

SWOT分析法就是在前兩者的基礎上，以資源學派學者為代表，數據分析師們通常會將公司的內部分析與以能力學派為代表的產業競爭環境的外部分析相結合，從而形成數據分析師自己結構化的平衡系統分析體系。

優劣勢分析主要是著眼於企業自身的實力及其與競爭對手的比較，它們是在公司與其發展中自身存在的積極和消極因素，屬於主動因素。由企業競爭的角度來看，所謂的優勢與劣勢即是企業與其競爭者或是潛在競爭者的比較結果，或是某一技術，或是某一產品，亦或是某一服務。企業本身的優勢就是競爭對手的劣勢，而競爭對手的優勢就是本身的劣勢，因此優劣勢互為表裡。

競爭優勢可以是以下幾個方面：

1、 技術技能優勢

2、 有形資產優勢

3、 無形資產優勢

4、 人力資源優勢

5、 組織體系優勢

6、 競爭能力優勢

可能導致內部劣勢的因素有：

1、 缺乏具有競爭意義的技能技術

2、 缺乏有競爭力的有形資產、無形資產、人力資源、組織資產

3、 關鍵領域里的競爭能力正在喪失

競爭優勢是一個企業在商場競爭中超越其競爭對手的能力，當幾個企業處於同一市場，

並且它們都有能力向同一顧客群體提供相同或者相類似的產品和服務的時候，我們就可以認為這個企業比另外一個企業更具有市場競爭優勢。競爭優勢可以指一個企業或其產品有別於甚至高於其競爭對手的任何優越的因素，這些因素主要包括生產的規模、產品的設計、質量、適用性、可靠性、企業形象以及服務質量等等。其中特別要明確企業究竟在哪一個方面具有絕對優勢，只有這樣，企業才可以揚長避短、避實擊虛。

影響企業競爭優勢的持續時間，主要包括三個基本因素：

1、 這種優勢的建立需要多長時間？

2、 競爭對手做出相應的優勢需要多長時間？

3、 企業能夠獲得的優勢有多大？

企業的數據分析師們只有理清了這三個問題，才能明確自己在建立和維持這種優勢中

所處的地位。企業的數據分析部門在做優劣勢分析師，必須從整個價值鏈的每個環節上，將企業與競爭對手進行詳細的對比數據分析。如產品是否新穎，製造工藝是否復雜，銷售渠道是否暢通，價格是否具有競爭性等。

㈢ 怎樣把事情分析透徹。要從哪些方面想。

先站在別人的位置想然後在站在自己的立場想因為這樣多能使自己理智一些

㈣ 如何更透徹的去理解和分析一款互聯網產品

首先，你可以通過一定的分析方法，然後通過內外部環境和這個產品，然後各個分析，這個時候你的分析就會更全面，更加系統化，這個時候你就可以透徹的了解這個產品。

㈤ 十大互聯網數據分析方法之—細分分析

一、原理

「細分是一切分析的本源！不細分無分析！」 這是我們學習細分分析時常見的一句話，對細分分析冠於如此高的評價，不只是因為它在分析方法上的強大，更重要的是在當前流量紅利逐步消逝的時代，籠統的網站統計和網站分析已不能滿足需求，我們更迫切需要以數據驅動 精細化運營 ，需要對用戶行為的每個點進行細分，才能挖掘到隱藏在其行為背後的真正影響因素，我們常見的RFM模、 漏斗分析 最基礎的原理就是細分分析。就像繪畫大師在作圖時對每個像素都需要仔細斟酌一樣，優秀的用戶運營官，會對用戶行為的每個步驟每個維度透徹細分分析。

二、分析方法

細分分析在分析方法上一般有兩種，一是逐步細分細分，二是維度交叉分析。

1、 逐步細分分析

逐步細分，顧名思義，是根據分析要求由粗到細、由淺入深，逐步進行細分的過程。當然，這里的步驟我們有多種解釋，可以理解為用戶行為分析中的漏斗分析步驟，比如第一步是什麼，第二步是什麼；也可以理解為包含分解上的步驟，比如按地區逐步細分，中國可以細分為廣東省、北京市、河北省等省市，廣東省又可以細分為廣州市、深圳市等，廣州市還可以繼續往下細分到各區、縣等。

2****、維度交叉分析

維度交叉分析，是一種立體分析方法，是比較體現一個人分析水平的細分方法。它是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法。常見的綜合交叉分析應用有四象限分析法、RFM模型等。

四象限分析法，按照兩個維度交叉分析，在四個象限中對所有內容進行拆分，一般斜對的兩個象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相對立的，而且是壁壘分明的。如我們常見的獲客渠道分析，需要按照質量和數量兩個維度綜合交叉分析，將所有渠道按照高質量低數量、高質量高數量、低質量低數量、低質量高數量這四個象限進行分析歸類，自然就能選出roi最高的推廣渠道。

RFM模型比四象限分析法包含的維度更多，拆分更細，它按照交易頻率、最近交易時間、交易金額，將用戶劃分為重要挽留客戶、重要發展客戶、重要保持客戶、重要價值客戶、一般挽留客戶、一般發展客戶、一般保持客戶、一般價值客戶等8種類型。按照用戶在不同維度上的行為展現進行歸類，有針對性運營。

三、數極客對細分分析的應用

數極客用戶行為分析系統對細分分析可謂應用到了極致，不僅對逐步細分進行了多模塊應用，而且對維度交叉分析也進行了靈活的融合。

1、 事件分析、轉化分析、用戶分析等眾多模塊應用了維度細分

很多用過數極客分析系統的人都說，數極客對維度拆分的細致程度是我們最為欣賞的。它按用戶個體屬性，按照性別、年齡、用戶角色、用戶等級、所屬城市等十幾各維度對用戶屬性進行了細分；對每次訪問的會話，按照應用版本、設備類型、設備廠商品牌、設備名稱、操作系統名稱等十幾個維度進行了分析；對訪問渠道，按照訪問渠道類型、訪問渠道名稱、搜索關鍵詞等維度進行了細分；對推廣分析，按照投放媒體、廣告名稱、廣告媒介、廣告內容、關鍵詞、著陸頁等維度進行了細分。這幾十項維度細分指標，對 網站用戶行為分析 和 APP用戶行為分析 均適用。

2****、 漏斗分析融 合逐步細分和維度交叉分析

數極客的 漏斗分析 ，把轉化過程按照步驟進行縱向細分，通過對用戶行為每一步細致流入流出分析，找到影響用戶轉化的關鍵因素。同時又能按照訪客類型、訪客性別、年齡、來訪地區、來訪渠道等幾十個用戶屬性維度、會話屬性維度、推廣渠道維度對漏斗橫向細分。橫縱交叉綜合分析，讓影響轉化的每個環節、每個因素都展現的清楚明白，一目瞭然，摸清關鍵點，自然能快速提升轉化率。以下為漏斗分析按照用戶類型拆分的對比圖。

四、客戶案例

某互金企業想要了解哪些渠道帶來的注冊用戶較多，按照訪問渠道名稱進行細分分析，發現SEM依然是比較高效的獲客渠道，而通過今日頭條帶來的用戶量相對就比較少了。然後按照推廣維度進一步細分，通過廣告名稱、廣告內容、投放媒介、關鍵詞、著陸頁等維度細分分析和轉化漏斗分析發現，投放的四個不同內容廣告，只有一個訪問量較高，其餘三個幾乎沒有訪問，後期對訪問量較低的廣告進行了優化跳轉，提升了今日頭條的獲客量。

㈥ 如何分析透徹一件事情應該從哪幾個方面去理解

分析一件事情,其實不外乎就是時間團巧,人物,地點,事件.分析一件事情那麼就從這幾個方面來首先掌握實情的主線塌彎鍵,然後在分析之間的關系就好了,比如人物之間的關系,為什麼在這樣的地點,為什麼選擇這個地點,是偶然還是精心設計,再就是事件的原因,結果.如果把這些都逐項分析清楚,我想沒有什麼事情是不透鬧兄徹的.

㈦ 數據分析的6種常用方法

常見的6種數據分析的方法有： 直接判斷法、對比分析法、結構分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

無需經過任何的數據對比，根據經驗直接進行判斷。

這種方法對人的要求極高，要求個人對於數據和市場的理解都極其透徹，沒有深度沉澱較長時間是做不到的，否則就成了武斷。

把數據與過去N次進行對比，常見的對比類型有：競爭對手對比、時間同比與環比、類比對比、轉化對比、特徵和屬性對比、前後變化對比的等等。

對比分析法在分析中使用頻率是最高的，因為很多數據只有在對比中才能得出好壞、析出問題。

常見分析術語：

達成： 本月實際完成銷售額與目標業績的對比。達成是用於獲取當前業績的完成進度，評估業績完成進度是否合理。業績達成了，原因是什麼？因為什麼地方足夠好？業績不達成，原因又是什麼？什麼地方出現問題？

同比： 本月實際完成業績與去年同月時期的對比。同比是用於看當前業績和去年同期業績相比有沒有增長。這是做增長的運營者關注的重要指標。同比上升了，要看上升幅度有沒有符合預期，同比下降了，要重點看下降的原因。

環比： 本月實際完成的業績與上月實際完成業績的對比。環比是用於看企業業績前後變化，如試行新的運營策略一個月後與前一個月進行對比，看運營策略是否有效，但是這需要排除其他導致數據異常的原因。

差異： 自身完成業績與競爭對手完成業績的對比。差異是用於尋找企業與同行的產品不同之處，有時是為了避開直接競爭，有時候是為了學習同行優秀之處。

註： 對比分析法要注意控制變數，盡可能保持單一變數的對比，其他條件需要保持一致，這樣的數據對比才有意義。

組內數據與總體數據之間進行對比。

常見如電商流量結構，自然搜索流量占總體的比例，付費流量占總體的比例，個性化推薦占總體的比例等等。

設置一個平均線，分析數據高於或者低於平均值的原因。

觀察流程中每一步的轉化和流失。常見如電商轉化漏斗：展現——點擊——訪問——咨詢——下單——支付等，每一步都設置數據埋點，觀察用戶行為數據，對跳失較高的步驟進行優化，提升產品功能、促銷策略、服務體驗等。

用枝狀結構畫出因果關系的圖表，把影響因素一一列出，形成因果對應，有利於制定合理的方案。

㈧ 有什麼方法可以讓自己變的很有主見並能很透徹的分析問題

其實只要冷靜下來就可以，當然這件事必須不是發生在自己身上的扮扒，不是說當局者迷，旁觀或兄者清么？或許我幫不到你什麼，但希望你遇事能冷靜，慢慢找出問題的源頭，衫缺襲我相信你能找到自己需要的答案的

㈨ 怎麼樣才把一個問題分析得很透徹，把一個事情看得更加深刻呢

深入了解問題的本質和根源，要學會多個角配陸歷度去分析問悉液題，站在其他不同角色的角度上去思考，最後需要生活中培搜的閱歷以及對知識的積累