数据分析之三大思路

面对海量的数据，很多人都不知道如何准备、如何开展、如何得出结论。下面为大家介绍做数据分析时的3个经典的思路，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。

1.数据分析的基本步骤：
挖掘业务含义->制定分析计划->拆分查询数据->提炼业务洞察->产出商业决策
第一步，先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要制订分析计划，如何对场景拆分，如何推断。
第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

2.内外因素分解法
在数据分析的过程中，会有很多因素影响到我们的北极星指标，那么如何找到这些因素呢？在此向大家推荐内外因素分解法。内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素和外部因素，可控和不可控，然后再一步步解决每个问题。

例如，某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。其盈利模式一般是向企业
端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现，“发布职位”的
数量在过去的6个月中有缓慢下降的趋势。
对于这类某一数据指标下降的问题，应该怎么分析呢？
根据内外因素分解法，我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。
□内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品黏性、新老用户留存问题、核心目标的转化。
□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。
□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）。
□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。
有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

3.DOSS思路
DOSS思路是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案到找到一个规模化解决方案的方式。
Detailed Question 具体问题-> Overall Influence 整体影响->Single Answer 单一回答 ->Scaled Solution 规模化方案

例如，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，那么数据分析应该如何支持呢？
我们按DOSS思路的四个步骤，分解如下：
□具体问题：预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。
□整体影响：首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘
的预测，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。
□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。
□规模化方案：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，产品化课程推荐模型。

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