玩转数据分析方法论

❶ 数据分析方法论是什么

很多学生或初入职的人，在做数据分析的时候，往往太注重技术细节和工具，而忽略了问题的全面性认识。我们做数据分析多为了解决问题，做数据往往只是手段。如果我们不清楚分析的目的，或对业务缺乏认识，或沉醉于高级数学技巧，我们做的就脱离实际。做数据分析时，我们的思维引导分析的过程，而不是分析结果影响我们的思想。所谓数据分析方法论，你说得正好，是思想引导。这些方法论都帮助我们建立思路，在开始做繁复的计算前想好了全盘棋局。

❷ 数据分析方法论有哪些

PEST，也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)，能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势，主要用户行业分析。

宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

政治环境：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

技术环境：折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

经济环境：GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

2、5W2H分析法

5W2H，即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much)，主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

该分析方法又称为七何分析法，是一个非常简单、方便又实用的工具，以用户购买行为为例：

Why：用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

What：产品提供的功能是什么?

Who：用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

When：购买频次是多少?

Where：产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

How：用户怎么购买?购买方式什么?

How much：用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

3、SWOT分析法

SWOT分析法也叫态势分析法，S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势，O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析。

运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

4、4P营销理论

4P即产品(Proct)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion)，在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论，被企业应用最普遍。

可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行，也就是将：产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展，从而提高企业的市场份额，达到最终获利的目的。

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为(比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

5、逻辑树法

逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关，也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。

逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不独立。

6、AARRR模型

AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型，从整个用户生命周期入手，包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

每个环节分别对应生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

❸ 产品经理必会的10种数据分析方法

产品经理必会的10种数据分析方法
随着人口和流量红利的下降，互联网行业必然会朝着精益化运营的方向发展。数据分析在很多互联网人的工作中越发显得重要，而对于产品经理来说，更是如此。
本文将为产品经理介绍数据分析的基本思路，并基于此，衍生出 2 个常见方法和 7 个应用手段，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。
一、数据分析的基本思路数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。
基本思路为 5 步，首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据、再根据数据分析的手段提炼业务洞察，最终产出商业决策。
接下来我们用一个案例来具体说明这 5 步思路：某国内 P2P 借贷类网站，市场部在网络和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量；最近内部同事建议尝试投放 Google 的 SEM；另外，也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，产品经理该如何进行深度决策？1. 挖掘业务含义
首先要了解市场部想优化什么，并以此为核心的 KPI 去衡量。渠道效果的评估，最重要的是业务转化：对 P2P 类网站来说，是否‘发起借贷’远远比‘用户数量’重要。
所以无论是 Google 还是金山渠道，都要根据用户群体的不同，优化相应用户的落地页，提升转化。
2. 制定分析计划
以‘发起借贷’为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及 ROI 效果，可以持续观察这部分用户的后续价值。
3. 拆分查询数据
根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据，进行用户分群。
4.提炼业务洞察
在不同渠道进行投放时，要根据 KPI 的变化，推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好，可能因为谷歌大部分的流量在海外，可能会造成转化率低。而金山网络联盟有很多展示位置，要持续监测不同位置的效果，做出最后判断。
5.产出商业决策
最后根据数据洞察，指导渠道的投放决策制。比如停止谷歌渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估，而落地页要根据数据指标持续地进行优化。
二、常见的数据分析方法（一）内外因素分解法内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。
社交招聘类网站，一般分为求职者端和企业端，向企业端收费方式之一是购买职位的广告位。业务端人员发现‘发布职位’数量在过去的 6 个月里有缓慢下降的趋势。
对于这类某一数据下降的问题，从产品经理的角度来说，可以如何拆解？
根据内外因素分解法分析如下：
1.内部可控因素
产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化；
2.外部可控因素
市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化；
3.内部不可控因素
产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）；
4.外部不可控因素
互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化；
（二）DOSSDOSS 是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。
某在线教育平台，提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看 C++ 免费课程的用户，产品经理应该如何辅助分析？按 DOSS 的思路分解如下：
1.具体问题
预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。
2.整体
首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。
3.单一回答
针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。
4.规模化
之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，将课程推荐模型加入到产品设计中。
三、数据分析的应用手段根据基本分析思路，常见的有 7 种数据分析的手段。（一）画像分群画像分群是聚合符合某中特定行为的用户，进行特定的优化和分析。
比如在考虑注册转化率的时候，需要区分移动端和 Web 端，以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。（二）趋势维度
建立趋势图表可以迅速了解市场， 用户或产品特征的基本表现，便于进行迅速迭代；还可以把指标根据不同维度进行切分，定位优化点，有助于决策的实时性；（三）漏斗洞察通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据；
所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。
关注注册流程的每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。
（四）行为轨迹
行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品，投放内容；（五）留存分析留存是了解行为或行为组与回访之间的关联，留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是非常重要的指标之一；
除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。（六）A/B 测试A/B 测试是对比不同产品设计/算法对结果的影响。
产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试产品效果，市场可以通过 A/B 测试来完成不同创意的测试。
要进行 A/B 测试有两个必备因素：
1.有足够的时间进行测试；
2.数据量和数据密度较高；
因为当产品流量不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。
（七）优化建模当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生；
例如：作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的付费意愿时，可以通过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重，得知用户满足哪些行为之后，付费的可能性会更高。
以上这几种数据分析的方法论，仅仅掌握单纯的理论是不行的。产品经理们需要将这些方法论应用到日常的数据分析工作中，融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好的利用数据，实现整体增长。

❹ 数据分析方法论 有对比才有效果

数据分析方法论：有对比才有效果

处于大数据时代，如果只是一味埋头苦干，无法在大环境里站住脚跟，只有拥有大局观，才能让自己的电商之路走的更远，这种时候，学会 数据分析 对比法显得尤为重要。

上篇文章主要简单讲解了数据分析入门的5种方法( 具体详见)《数据分析5种入门方法，你get了么?》。本文就先跟大家讲讲在电商圈运营的最多的，也是非常实用简单的第一种思维——对比。

有参照、有对比，才会在知道好坏高低。如果只是单一地看，了解的信息必然不够全面，无法得出真正有用的信息。那么到底对比在一般情况下，都有哪些运用?

首先，给大家科普两个基本的概念。

对比分析，一般分为两种，一种叫静态比较，一种叫动态比较。

静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，也叫横向比较。比如可以是自己单品跟同行其他单品比较。也可以是自身情况，在同一时期跟同行业的一个情况的对比。

动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。

这种方法，更多的也运用在一个趋势的观察，有比较就可以看一个发展的好坏。然后单一看当天或者一个月，根本看不出是在走上坡还是下坡。对比可以看所做类目的一个趋势，到底是否还是流行，发现苗头提前做好风险的规避，尽可能减少损失，或者尽可能扩大优势，争取前端。

用一个详细的案例来看。比如需要看一个店铺目前的流量布局包括结构是否科学。

这个数据源可以从生意参谋——流量地图上下载。

从流量地图上下载下来的内容。然后大家透视、作图( 具体详见》》》)。

对比法到底有什么优势?先一起来一张图：

如果只是看到这个，可能只是单单了解做了一些什么。但如果是下图这样：

就可以看出，自身在做什么，同行在做什么，这个同行是同行优秀的一个数据，那可以看出同行有哪些动作是比较有效果的，比如淘外流量，但是自身如果在这一方面是没有去做，数据显示同行目前在使用这块取得不错的效果，卖家也可以考虑是不是要将自己将这一块跟进。再比如：

看一个付费推广的渠道，因为本来就是同行，基本是同一类目，所以可以看看同行跟自身付费推广的一个区别。看看具体哪些方式是效果比较好的，但是自身没有好好利用，没有利用的原因是活动报不上还是说那个投入产出比太低?这一些原因需要根据自己店铺的情况去思考，然后可以进行一个规划，争取做哪一些，获取哪一些的作用等等，为店铺的定下可以发力的方向。

只有正确利用比较进行数据分析之后，很多事情才会有一个清晰的思路。这是单单只看自身而获得不了的结果。

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