一、总结

1.数据分析应该怎么学

数据分析学习主要在四个场景下学习：（1）解决工作中问题，带目的的学习；（2）阶段式学习；（3）温故知新；（4）有输出；

2.核心数据思维

三个核心思维：结构化、公式化、业务化

结构化思维：使用金字塔思维，构建树形图，搭建体系。

主要操作办法为：（1）将论点归纳和整理；（2）将论点递迚和拆解；（3）将论点完善和补充；

公式化思维：使用公式如函数的加减乘除获取结论

加减乘除含义：（1）加法不同同类别的业务叠加；（2）减法常用来计算业务间的逻辑关系；（3）乘法和除法是各种比例或者比率。

业务化思维：将实际数据与业务相结合，进行深度分析。

3.分析技巧

七种方法：象限法、多维法、假设法、指数法、二八法则、对比法、漏斗法

4.脑图

二、综述

1.七周内容

数据思维、业务知识、Excel、数据可视化、SQL、统计学、Python

2.数据分析层次

底层数据的收集/产品端收集

数据采集简称埋点，收集用户在网页端、产品端、客户端等终端的数据，也包括第三方外部数据，用户行为一原始数据。

数据业务化/产品需要什么样的数据？

将收集的数据转换成可理解、可量化、可观察的业务指标，单纯的数据没有意义，只有和业务结合才能发挥价值。

数据可视化/产品的表现如何？

有了数据指标，必须管理好指标，数据分析体系即数据指标体系指标需要监控和街量加工数据一可视化数据/信息。

数据决策和执行/怎么让产品更好

当从数据中获得了洞察，就需要把测察转換成策略，这也是包含分析得过程，执行既包含策略的制定，也包括优化和改进，这是持续的.

数据模型/产品开始自动化和系统化的运营

这是将策踏制作成数据应用和产品，当你洞察到数据中蕴含的共律，什么样的用户喜欢，什么样的商品会被购买，什么样的活动形式更好，就尝试把这些做成系统。

数据战略/指导未来

当积累了大量的数据，大量的模型，大量的数据应用时，公司级的数坏体系已经具备雏形，它不只是数据分析，而是应该将数据变现。

3.多种知识结合

4.应该怎么学

（1）解决工作中问题（带目的的学习）

（2）阶段式学习

（3）温故知新

（4）输出

二、核心数据思维

三个核心思维：结构化、公式化、业务化

1.结构化

1.1使用金字塔思维

将分析思维结构化：将论点归纳和整理、将论点递迚和拆解、将论点完善和补充

1.2常用工具

思维导图（Xmind等）

贴纸、文字等

1.3案例

案例：现在有一个线下销售的产品。我们发现8月的销售额度下降，和去年同比下降了 20%。我想先观察时间趋势下的波劢，看是突然暴跌，还是逐渐下降。再按照不同同地区的数据看一下差异，有没有地区性的因素影响。我也准备问几个销售员，看一下现在的市场环境怎么样，听说有几家竞争对手也缩水了，看一下是不是这个原因。顾客访谈也要做，但是往常一直找不出原因，这次我也不抱希望，姑且试试吧。要是还找不出原因，那我也很绝望啊。

2.公式化

2.1常用方式

函数的加减乘除

加法不同同类别的业务叠加。

减法常用来计算业务间的逻辑关系。

乘法和除法是各种比例或者比率。

2.2常用工具

思维导图

2.3案例

案例一：

销售额：销量x客单价

利润：销售额收益-成本

销售额：多个商品/sku总和

地区销量：不同渠道的累加

案例二：

3.业务化

3.1案例

如何预估上海地区的共享单车投放量?

从城市流动人口计算

从人口密度计算

从城市交通数据计算

从保有自行车计算

3.2总结

用结构化思考+公式化拆解，获得的最终分析论点。很多时候，是现象。数据是某个结果的体现，但不代表原因。

结构化思维（捋顺思路） —— 结构化数据（将其可数据化） —— 结构化业务数据（落地，贴合业务）

三、分析技巧

七种方法：象限法、多维法、假设法、指数法、二八法则、对比法、漏斗法

1.象限法

核心：象限法是一种策略驱型的思维

优点：直观，清晰，对数据进行人工的划分。划分结果可以直接应用于策略

应用：适用范围广、策略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等

须知：象限划分可以按中位数，也可以按平均数，或者是经验

2.多维法

核心：多维法是一种精细驱动的思维

优点：处理大数据量，维度丰富且复杂的数据有较好的效果。但是维度过多，会消耗不少时间

应用：只要数据齐全且丰富，均可以应用

须知：对不同维度进行交叉分析时，需要注意辛普森悖论

案例：

3.假设法

带有方向的预测，没有数据

核心：假设是一种启发思考驱劢的思维

优点：当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的过程。

应用：它更多是一种思考方式，假设—验证—判断。

须知：不止可以假设前提，也能假设概率戒者比例，一切都能假设，只要自圆其说。

案例1：公司在节日进行了一次营销活劢，APP上的销量数据整体比上周上升了20%。因为统计失误问题，拿不到明细数据，也就是说，活动效果是一个黑盒。现在的问题是，销量本身就有可能因为节日而提高，那么怎么证明活动是有效或者无效的呢?。

假设活动是有效的

思考一下，活动有效的话，会发生什么事情? 会有一定数量的用户购买，如果能证明这条，那么我们有理由相信活劢是有效的。

用户通过活动购买商品，会发生什么可观测的行为呢?

假设有一些用户会评论留言，那么可以统计提及活动的字眼。当用户提及了这次营销活动，接下来的问题是，有效了多少?10%，20%?

假设参不活动的用户行为没有变化，那么通过历史数据的用户评论占比，反推购买人数

案例2：你是自营电商的数据分析师，现在想商品提价后，收入会不会有变化?，你会怎么做?

假设商品提价后，销量一定会下跌，问题是销量下跌多少?

首先假设流量不会有变化，流量和渠道营销正相关，商品价格影响转化率，那么现在确定转化率的波动。

找出平时的转化率(譬如为20%)，预估提价后的转化率变化。假设各类型用户对价格敏感度不同，那么将用户划分忠诚XX、普通XX、羊毛XX...

不同用户层次数量不同，反应不同。忠诚用户转化率变化极低，羊毛几乎不会转化...这些数据可以凭借经验做出假设。最后汇总。

4.指数法

方法：

（1）线性加权

（2）反比：采用导数，让其收敛

（3）log

核心：指数法是一种目标驱动的思维

优点：目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导用。一旦设立指数，不易频繁变化。

应用：和假设法不同，假设法是缺乏有效的数据，指数法是无法利用数据而将其加工成可利用的。

须知：指数法没统一的标准，很多指数更依赖经验的加工。

5.二八法则

核心：二八法是一种只抓重点的思维

优点：和业务紧密相关，和KPI更紧密相关。几乎花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比很优

应用：二八法则存在于几乎所有的领域，所以这种分析思维没有局限。

须知：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

6.对比法

竞争对手对比、时间同比环比、类别对比、转化对比、特征和属性对比、前后变化对比

核心：对比法是一种挖掘数据规律的思考方式

优点：对比法可以发现很多数据间的规律，它可以与任何思维技巧结合，比如多维对比、象限对比、假设对比等

应用：对比更多是一种习惯，是数据分析的牛角尖，一次合格的分析，一定要用到n次对比

须知：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘

案例：

老王卖水果，今天卖了1000元水果，这个数据有分析价值么？

老王卖水果，今天卖了1000元，昨天卖了800源，这个数据有分析价值么？

老王卖水果，今天卖了1000元。隔壁的老马卖了2000元，这个数据分析有价值么？老王卖水果，今天卖了1000元，昨天卖了800元，隔壁的老马昨天卖了3000元，今天卖了2000元，这个数据分析有价值么？

老王花了3000元的营销成本卖了1000元水果，这个数据分析价值么？

老王其实是王健林，他有几百亿资产，他卖水果卖了1000元，这个数据分析有价值么？

7.漏斗法

核心：漏斗法是一种流程化思考方弅

优点：单一的漏斗分析没有用，转化率20%，但是能说明什么呢? 它要和其他分析思维结合，比如多维，比如对比

应用：涉及到变化和流程的都能用

须知：单一的转化率没有，单一的转化率没有，单一的转化率没有。

四、数据分析思维锻炼方法

1.好奇心

啤酒与尿布的故事

买了尿布的人会买啤酒，但是买啤酒的人会买尿布么？

尿布旁边应该摆放其他东西么？啤酒是否是最好选择？

怎么摆放啤酒？部分还是全部品类？

场景型的摆放是否比品类摆放更好？

数据呢？

2.生活中的练习

这个夜市一天的人流量是多少？一年的人流量又是多少？

「现煮小卷」每天的营业额是多少？

这个夜市，哪家店的利润是最高的？它比最低的高出多少？原因是什么？

如何从数据分析的角度提高最低店的营业额？

夜店准备弄一次活劢，如何设计一套数据评估方案评估活劢效果？

3.工作中的练习

为什么领导戒者同事丌认同这次分析？原因是什么？

如果我的职位比现在高两级，我会去怎么分析？

让我再次分析一年前做的那个案例，我会怎么去优化和改迚？

我的历史分析，能用三种核心思维去优化和迭代吗？

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