导图社区 数据分析
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数据分析
一、数据分析的误区
1.只有数据分析师才会用到数据分析
世间万物皆可数据
数据是抽象信息的具象化
2.数据分析就是用excel、python等工具进行分析
数据分析是一种通过某种手段分析事物或现象将其具象化拆解的能力及过程
数据分析是一种过程
数据搜集
数据处理
数据呈现
3.数据分析门槛很高,普通人很难学会
数据分析在时间维度分为3个层次
描述型分析-现在
分析事物或现象现在的情况将其数据化呈现
诊断型分析-从过去到现在
通过分析事物或现象往期的情况,将其和现在的情况进行对比从而得出结论
预测型分析-从过去到现在到未来
通过分析事物或现象往期和现在的情况,总结规律建立模型预测将来可能会发生的情况
二、数据分析法:对比分析-发现问题,提取洞见
1.What-比什么
部门KPI和个人KPI中
工作流中寻找
行业分析报告
最近的工作表格中
2.How-怎么比
数据集中趋势
平均数
数据相差不大时使用
同一量级
中位数
数据相差较大时使用
不同量级
众数
相比较而言平均数和中位数更体现数据的中间趋势是这组数据的中间值
众数更体现数据的普遍现象可以是这组数据的极值
数据的极端情况-最值(极值)
最大值
最小值
数据的比值
比率、比例、占比
百分比-20%
比例-1:2
3.Who-和谁比
历史对比
将现在的情况和过去的情况纵向对比
同比
环比
横向对比
横向对比其他要素,发现诊断问题
外部对比
和竞争对手、行业大盘做对比
三、数据分析法:要素拆解-化繁为简,分析本质
要素拆解
把问题拆分成组成问题的最小单元
拆解要素
人
消费者
买家身份、采购身份
货
产品或服务
货品种类
场
广义上的渠道
订单类型、下单渠道等
矩阵拆分法
2个维度四象限
案例:青菜拼车
滴滴为什么要开子品牌青菜拼车
按照订单类型拆分,便宜拼车市场空白
取名青菜代表青菜价格主打低价优惠
青菜拼车为什么要打造为年轻品牌
客户群体拆分拼车用户主要是学生党和上班族
青菜拼车为什么要6:00-23:00运营
按照订单时间才分上班早高峰和下班晚高峰符合上班族和学生党的生活轨迹
根据订单时间拆分发现半夜拼车订单出现安全问题居多所以不运营
四、数据分析法:流程拆解-梳理流程,找到关键
漏斗模型拆解
把一个流程分析拆解为一个个流量逐渐递减的环节
如何进行漏斗分析
制定漏斗流程环节
漏斗不要超过7层
归并法
多个环节合并为一个环节
分割法
把一个流程分割为多个流程制作多个漏斗模型
搜集各环节数据
用对比分析法分析各环节数据情况,发现问题关键点
找出最先需要优化的环节
低投入、高产出
漏斗分析的作用
比别人更快的发现问题
更善于合理分配和管理时间
更好的辅导和制定团队目标
五、数据可视化
让对的数据遇上对的图表
柱状图
对比高低
折线图
趋势变化
圆饼图
结构占比
地图
区域数据
雷达图
多维对比
仪表盘
项目进度
l漏斗图
层级递减
数据汇报
有效性
找对核心目标量化工作结果
财务目标
利润
营收
现金流
客户目标
客户数
转化率
复购率
运营目标
研发周期
库存周转率
市场占有率
组织目标
人员流失率
人员敬业度
人员匹配度
准确性
正确的数据表达方式、突显工作结果
故事性
故事性表达说服老板和同事
SCQA模型
situation
事情发生的背景信息
complication
复杂性、实际情况和理想情况的差距
question
当务之急需要解决的问题
answer
解决方案