透彻的分析方法

㈠ 如何全面透彻的分析解决问题

我们常说，遇到事情要多问几个为什么，这样我们才能对事情的原理有更深的认识。

这个做法确实有助于我们了解事物，但是用来解决问题，仅仅是问“why”还远远不够。

那有什么方法可以帮助我们全面地分析事物呢？

答案是5W2H。分别指的是why、what、who、when、where、how、how much这七个问题。

why——为什么？为什么要这样做？理由是什么？什么原因？这个问题的目的是为了寻找事情发生的背景和缘由。

what——是什么？目的是什么？什么事情？做的什么？这个问题的目的是为了确定当前所面临的问题到底是什么。

who——谁？谁来承担？谁来完成？谁来负责？这个问题目的是为了确定问题的对象。

when——何时？什么时候完成？什么时机最适宜？这个问题的目的是为了解决与问题相关的一切时间问孙档题。

where——何处？在哪里做？从哪里入手？这个问题是为了解决与问题有关的地域或切入点问题。

how——怎么做？如何提高效率？如何实施？方式方法？这个问题是为了解决与问题相关的方式方法。

how much——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何则告乱？这个问题是为了解决问题出现所需要耗费的资本、精力或其他投入。

任何问题经过了这七个问题，都能得到全面透彻的分析。而一些突破性的思考，通过了这七个问题，也往往能够打开一片新的天地。

提出一个好的问题，往往意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。在分析问题时候，多运用5W2H法则友毕，会让我们的工作更有效率。

㈡ 如何运用SWOT分析法

SWOT分析法即强弱危及综合分析法，也称TOWS分析法、态势分析法、道斯矩阵。常用于企业制定战略、分析竞争对手等场合，现在也多用于产品分析和评估产品机会。SWOT是数据分析师必须掌握的一种数据分析方法。

在SWOT中，S（strengths）是优势、W（weaknesses）是劣势、O（opportunities）是机会、T（threats）是威胁。按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”和“可能做的”，即组织的强项与弱项和环境的机会和威胁之间的有机组合。

从某种意义上来说，SWOT分析方法隶属于企业内部分析方法，这就要求企业的数据分析部门根据企业自身的条件在既定的范围内来进行数据分析。着名的竞争战略专家迈克尔·波特提出的竞争理论从产业结构入手对一个企业“可能做的”方面进行了透彻的分析和说明，而能力学派管理学家则运用价值链解构企业的价值创造过程，注重对公司的资源和能力的分析。SWOT分析方法是在此基础上形成的，数据分析师们对其也是不陌生。

SWOT分析法就是在前两者的基础上，以资源学派学者为代表，数据分析师们通常会将公司的内部分析与以能力学派为代表的产业竞争环境的外部分析相结合，从而形成数据分析师自己结构化的平衡系统分析体系。

优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较，它们是在公司与其发展中自身存在的积极和消极因素，属于主动因素。由企业竞争的角度来看，所谓的优势与劣势即是企业与其竞争者或是潜在竞争者的比较结果，或是某一技术，或是某一产品，亦或是某一服务。企业本身的优势就是竞争对手的劣势，而竞争对手的优势就是本身的劣势，因此优劣势互为表里。

竞争优势可以是以下几个方面：

1、 技术技能优势

2、 有形资产优势

3、 无形资产优势

4、 人力资源优势

5、 组织体系优势

6、 竞争能力优势

可能导致内部劣势的因素有：

1、 缺乏具有竞争意义的技能技术

2、 缺乏有竞争力的有形资产、无形资产、人力资源、组织资产

3、 关键领域里的竞争能力正在丧失

竞争优势是一个企业在商场竞争中超越其竞争对手的能力，当几个企业处于同一市场，

并且它们都有能力向同一顾客群体提供相同或者相类似的产品和服务的时候，我们就可以认为这个企业比另外一个企业更具有市场竞争优势。竞争优势可以指一个企业或其产品有别于甚至高于其竞争对手的任何优越的因素，这些因素主要包括生产的规模、产品的设计、质量、适用性、可靠性、企业形象以及服务质量等等。其中特别要明确企业究竟在哪一个方面具有绝对优势，只有这样，企业才可以扬长避短、避实击虚。

影响企业竞争优势的持续时间，主要包括三个基本因素：

1、 这种优势的建立需要多长时间？

2、 竞争对手做出相应的优势需要多长时间？

3、 企业能够获得的优势有多大？

企业的数据分析师们只有理清了这三个问题，才能明确自己在建立和维持这种优势中

所处的地位。企业的数据分析部门在做优劣势分析师，必须从整个价值链的每个环节上，将企业与竞争对手进行详细的对比数据分析。如产品是否新颖，制造工艺是否复杂，销售渠道是否畅通，价格是否具有竞争性等。

㈢ 怎样把事情分析透彻。要从哪些方面想。

先站在别人的位置想然后在站在自己的立场想因为这样多能使自己理智一些

㈣ 如何更透彻的去理解和分析一款互联网产品

首先，你可以通过一定的分析方法，然后通过内外部环境和这个产品，然后各个分析，这个时候你的分析就会更全面，更加系统化，这个时候你就可以透彻的了解这个产品。

㈤ 十大互联网数据分析方法之—细分分析

一、原理

“细分是一切分析的本源！不细分无分析！” 这是我们学习细分分析时常见的一句话，对细分分析冠于如此高的评价，不只是因为它在分析方法上的强大，更重要的是在当前流量红利逐步消逝的时代，笼统的网站统计和网站分析已不能满足需求，我们更迫切需要以数据驱动 精细化运营 ，需要对用户行为的每个点进行细分，才能挖掘到隐藏在其行为背后的真正影响因素，我们常见的RFM模、 漏斗分析 最基础的原理就是细分分析。就像绘画大师在作图时对每个像素都需要仔细斟酌一样，优秀的用户运营官，会对用户行为的每个步骤每个维度透彻细分分析。

二、分析方法

细分分析在分析方法上一般有两种，一是逐步细分细分，二是维度交叉分析。

1、 逐步细分分析

逐步细分，顾名思义，是根据分析要求由粗到细、由浅入深，逐步进行细分的过程。当然，这里的步骤我们有多种解释，可以理解为用户行为分析中的漏斗分析步骤，比如第一步是什么，第二步是什么；也可以理解为包含分解上的步骤，比如按地区逐步细分，中国可以细分为广东省、北京市、河北省等省市，广东省又可以细分为广州市、深圳市等，广州市还可以继续往下细分到各区、县等。

2****、维度交叉分析

维度交叉分析，是一种立体分析方法，是比较体现一个人分析水平的细分方法。它是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。常见的综合交叉分析应用有四象限分析法、RFM模型等。

四象限分析法，按照两个维度交叉分析，在四个象限中对所有内容进行拆分，一般斜对的两个象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相对立的，而且是壁垒分明的。如我们常见的获客渠道分析，需要按照质量和数量两个维度综合交叉分析，将所有渠道按照高质量低数量、高质量高数量、低质量低数量、低质量高数量这四个象限进行分析归类，自然就能选出roi最高的推广渠道。

RFM模型比四象限分析法包含的维度更多，拆分更细，它按照交易频率、最近交易时间、交易金额，将用户划分为重要挽留客户、重要发展客户、重要保持客户、重要价值客户、一般挽留客户、一般发展客户、一般保持客户、一般价值客户等8种类型。按照用户在不同维度上的行为展现进行归类，有针对性运营。

三、数极客对细分分析的应用

数极客用户行为分析系统对细分分析可谓应用到了极致，不仅对逐步细分进行了多模块应用，而且对维度交叉分析也进行了灵活的融合。

1、 事件分析、转化分析、用户分析等众多模块应用了维度细分

很多用过数极客分析系统的人都说，数极客对维度拆分的细致程度是我们最为欣赏的。它按用户个体属性，按照性别、年龄、用户角色、用户等级、所属城市等十几各维度对用户属性进行了细分；对每次访问的会话，按照应用版本、设备类型、设备厂商品牌、设备名称、操作系统名称等十几个维度进行了分析；对访问渠道，按照访问渠道类型、访问渠道名称、搜索关键词等维度进行了细分；对推广分析，按照投放媒体、广告名称、广告媒介、广告内容、关键词、着陆页等维度进行了细分。这几十项维度细分指标，对 网站用户行为分析 和 APP用户行为分析 均适用。

2****、 漏斗分析融 合逐步细分和维度交叉分析

数极客的 漏斗分析 ，把转化过程按照步骤进行纵向细分，通过对用户行为每一步细致流入流出分析，找到影响用户转化的关键因素。同时又能按照访客类型、访客性别、年龄、来访地区、来访渠道等几十个用户属性维度、会话属性维度、推广渠道维度对漏斗横向细分。横纵交叉综合分析，让影响转化的每个环节、每个因素都展现的清楚明白，一目了然，摸清关键点，自然能快速提升转化率。以下为漏斗分析按照用户类型拆分的对比图。

四、客户案例

某互金企业想要了解哪些渠道带来的注册用户较多，按照访问渠道名称进行细分分析，发现SEM依然是比较高效的获客渠道，而通过今日头条带来的用户量相对就比较少了。然后按照推广维度进一步细分，通过广告名称、广告内容、投放媒介、关键词、着陆页等维度细分分析和转化漏斗分析发现，投放的四个不同内容广告，只有一个访问量较高，其余三个几乎没有访问，后期对访问量较低的广告进行了优化跳转，提升了今日头条的获客量。

㈥ 如何分析透彻一件事情应该从哪几个方面去理解

分析一件事情,其实不外乎就是时间团巧,人物,地点,事件.分析一件事情那么就从这几个方面来首先掌握实情的主线塌弯键,然后在分析之间的关系就好了,比如人物之间的关系,为什么在这样的地点,为什么选择这个地点,是偶然还是精心设计,再就是事件的原因,结果.如果把这些都逐项分析清楚,我想没有什么事情是不透闹兄彻的.

㈦ 数据分析的6种常用方法

常见的6种数据分析的方法有： 直接判断法、对比分析法、结构分析法、平均分析法、漏斗分析法、因果分析法

无需经过任何的数据对比，根据经验直接进行判断。

这种方法对人的要求极高，要求个人对于数据和市场的理解都极其透彻，没有深度沉淀较长时间是做不到的，否则就成了武断。

把数据与过去N次进行对比，常见的对比类型有：竞争对手对比、时间同比与环比、类比对比、转化对比、特征和属性对比、前后变化对比的等等。

对比分析法在分析中使用频率是最高的，因为很多数据只有在对比中才能得出好坏、析出问题。

常见分析术语：

达成： 本月实际完成销售额与目标业绩的对比。达成是用于获取当前业绩的完成进度，评估业绩完成进度是否合理。业绩达成了，原因是什么？因为什么地方足够好？业绩不达成，原因又是什么？什么地方出现问题？

同比： 本月实际完成业绩与去年同月时期的对比。同比是用于看当前业绩和去年同期业绩相比有没有增长。这是做增长的运营者关注的重要指标。同比上升了，要看上升幅度有没有符合预期，同比下降了，要重点看下降的原因。

环比： 本月实际完成的业绩与上月实际完成业绩的对比。环比是用于看企业业绩前后变化，如试行新的运营策略一个月后与前一个月进行对比，看运营策略是否有效，但是这需要排除其他导致数据异常的原因。

差异： 自身完成业绩与竞争对手完成业绩的对比。差异是用于寻找企业与同行的产品不同之处，有时是为了避开直接竞争，有时候是为了学习同行优秀之处。

注： 对比分析法要注意控制变量，尽可能保持单一变量的对比，其他条件需要保持一致，这样的数据对比才有意义。

组内数据与总体数据之间进行对比。

常见如电商流量结构，自然搜索流量占总体的比例，付费流量占总体的比例，个性化推荐占总体的比例等等。

设置一个平均线，分析数据高于或者低于平均值的原因。

观察流程中每一步的转化和流失。常见如电商转化漏斗：展现——点击——访问——咨询——下单——支付等，每一步都设置数据埋点，观察用户行为数据，对跳失较高的步骤进行优化，提升产品功能、促销策略、服务体验等。

用枝状结构画出因果关系的图表，把影响因素一一列出，形成因果对应，有利于制定合理的方案。

㈧ 有什么方法可以让自己变的很有主见并能很透彻的分析问题

其实只要冷静下来就可以，当然这件事必须不是发生在自己身上的扮扒，不是说当局者迷，旁观或兄者清么？或许我帮不到你什么，但希望你遇事能冷静，慢慢找出问题的源头，衫缺袭我相信你能找到自己需要的答案的

㈨ 怎么样才把一个问题分析得很透彻，把一个事情看得更加深刻呢

深入了解问题的本质和根源，要学会多个角配陆历度去分析问悉液题，站在其他不同角色的角度上去思考，最后需要生活中培搜的阅历以及对知识的积累