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常见的数据分析方法

分析方法
学习分析方法的原因,主要针对以下几种症状

  1. 没有数据分析意识
  2. 统计式的数据分析
  3. 知会使用工具的数据分析

5W2H分析方法

  • 什么是5W2H分析方法?
    5W指:对于所有现象都追问5个问题,what(是什么)、when(何时)、where(何地)、why(为什么)、who(是谁)
    2H指:再追问2个问题,how(怎么做)、how much(多少钱)

  • 能解决哪些问题?

    • 如何设计一款产品
    • what:这是什么产品
    • when:何时需要上线
    • where:在哪里发布这些产品
    • why:用户为什么需要它
    • who:这是谁设计的
    • how:这个产品需要怎样运作
    • How much:这个产品里有付费功能吗?价格是多少?
  • 设计一款调查问卷,如何设计问卷上的问题?

    • what:你用这款产品做什么事情
    • when:你通常在什么时间使用这款app
    • where:你会在什么场景使用这款产品
    • why:你为什么选择这款产品
    • who:为什么你觉得你喜欢这个产品,你会推荐给谁
    • how:你觉得我们需要加入什么功能才是比较新颖的
    • How much:如果你认为这个app对你有帮助,你会花多少钱去购买app里的服务?
  • 解决不了什么问题?
    在复杂的商业问题面前不起作用,因为复杂的商业问题是多个原因引起的,例如“销量为什么下降”,就可能是多个原因导致的,这时候就需要运用其他分析方法。

逻辑树分析方法

  • 什么是逻辑树分析方法?
    逻辑树分析方法是:把复杂问题拆解成若干个简单的子问题,然后像树枝那样逐渐展开
  • 如何使用逻辑树分析方法?
    例1: 马斯克——特斯拉电动车公司的老板——火星殖民计划
    去火星面临的最大问题是:去一趟火星,一个人要花费100亿美元
    理想态:将100亿美元降到20万美元
    • 火箭是可以重复使用的,即火箭回收(2015done)
    • 飞船上太空后进行燃料补给(1/500成本)
    • 在火星上制造燃料,让飞船能从火星返回地球
    • 使用正确的燃料

例2: 费米问题(北京有多少辆特斯拉汽车?某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少煎饼?深圳有多少个产品经理?一辆公交车里能装下多少个乒乓球?一个正常人有多少根头发?)
以芝加哥有多少个钢琴调音师为例

  • 钢琴调音师数量=全部钢琴调音师1年的总工作时间/一位调音师每年的总工作时间,进而把这个问题拆解成两个子问题:
    • 全部钢琴调音师1年的总工作时间;
    • 一位调音师每年工作时间。
  • 对于全部钢琴调音师1年的总工作时间又可以拆解成3个子问题:
    • 有多少架钢琴;
    • 每架钢琴每年要调多少次音;
    • 调一次要多长时间。
  • 对于有多少架钢琴:首先需要知道芝加哥有多少人(大概250万人),有钢琴的人的占比大约为2%,即5万架钢琴
  • 对于钢=每架钢琴一年要调多少次音:大概一年1次
  • 对于调一次得多长时间:大概2小时
  • 对于一位调音师每年的工作时间:一年大概50个星期,一周工作5天,每天8小时,一共是2000小时,再减去路上跑的时间,即2000-2000*20%=1600小时
  • 对于全部调音师一年的工作时间:50000*2=100000小时
  • 最终结果为100000/1600=63位调音师
    后来费米找到了一张芝加哥钢琴调音师的名单,上面一共83人,有不少名字是重复的,所以精准度是比较高的

行业分析方法

  • 什么时候需要用到行业分析方法
    当个人在对自己进行职业规划,思考选择哪个行业更好的时候;当公司需要对外环境或者行业竞争对手有所了解,制定发展规划的时候;当面对重大问题,需要分析行业问题的时候
  • 如何进行行业分析?
    PEST分析方法:对公司发展状况进行宏观分析,从政策、经济、社会和技术四个方面进行分析
    • 政策环境:包括相关法律、投资政策、税收政策
    • 经济环境:主要指一个国家的国民收入、消费者的收入水平
    • 社会环境:包括一个地区的人口、年龄收入分布、购买习惯、教育水平
    • 技术环境:指外部技术对公司发展的影响

多维度拆解分析方法

  • 假设在每个医院最近收治的1000例患者中,A医院有900例患者存活,B医院只有800例患者存活,选择A医院是正确的吗?
    对此问题进行多维度拆解,将患者拆分成重症患者和轻症患者,A医院有100例患者入院时是重症患者,其中20例存活;B医院有400例患者入院时是轻症患者,其中200例存活了,所以对于重症患者,去B医院是更好的选择。通过同样的方法发现,入院时是轻症患者在B医院的生存率也超过了A医院的生存率,B医院依旧是更好的选择。
  • 辛普森悖论,即通过多维度拆解数据,得到和一开始截然相反的结论。
  • 如何使用多维度拆解分析方法?
    • 从指标构成来拆解。如发现预期销售额没有达成,将其拆解为销售额=老用户销售额+新用户销售额。老用户销售额=老用户数复购率单价;新用户销售额=新用户数转化率单价。如果最后发现是新用户导致目标没达成,可以对新用户发小额无门槛的折扣券,因为新用户往往还没对店铺建立信任,一般不会第一次就购买很多;如果是老用户导致目标没达成,可以对老用户发高额满减折扣券,起到提升复购率的效果
    • 从业务流程来拆解。一家线上店铺做了一波推广,老板想看看推广效果如何,该如何看呢。推广效果最直观的是看用户增长了多少,定义衡量指标为新增用户数,即通过推广渠道进入店铺的人数。我们可以先按照指标构成来拆解新增用户数,如地狱、性别、渠道等。然后进一步从业务流程来拆解渠道数据:
      • 看到渠道数据
      • 被广告吸引进入店铺
      • 在店铺选择感兴趣的商品
      • 选择好商品,最终决定购买

以上内容摘自《数据分析思维》,作者:猴子