第二章 数据分析概述

一 、什么是数据分析(狭义)

1.1 定义

数据分析是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

1.2 作用

(1)现状分析(发生了什么)

具体体现为企业整体运营好坏程度、各项业务构成及发展变动,一般通过日报、周报、月报等形式完成。

(2)原因分析(为什么发生)

确定业务变动的具体原因,需要我们分析确定是整体业务的问题还是个别业务问题、是所有地区的问题还是个别地区的问题等等,一般需要专题分析。

(3)预测分析(将发生什么)

对企业未来发展趋势作出预测,为企业制定运营目标及策略提供有效的参考与决策依据,在制定企业季度、年度计划时进行专题分析。

1.3 方法

对比、分组、结构、分布、交叉、矩阵、回归等分析方法

1.4 结果

得到一个指标统计量结果,且要与业务结合进行解读。

二、数据分析的流程

2.1 明确分析目的和思路

(1)目的

数据分析的核心是要解决问题

(要探究数据变化的原因、确定系统的分析角度、寻找最有效的分析方法、绘制表达有效的图表、撰写有说服力的分析报告)

(2)思路

要把分析目的分解成不同的分析要点,进而确定体系化的分析框架,使分析结果具有说服力。

具体做法:营销、管理等理论模型+实际业务情况

营销模型有:4P、用户使用行为、STP理论、、SWOT等

管理模型有:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等

2.2 数据收集

方式:数据库、出版物、互联网、市场调查等

2.3 数据处理

数据清洗、数据合并、数据抽取、数据计算、数据转换等

2.4 数据分析

定义:运用适当的方法及工具分析数据,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

2.5 数据展现

图形>表格>文字

2.6 报告撰写

包含:数据分析的起因、过程、结果、建议。

作用:评估企业的运营质量,提供决策的依据,降低运营风险,提高企业核心竞争力。

注意:

(1)分析框架结构化

(2)结论明确化

(3)建议及解决方案业务化

三、数据分析的三大误区

3.1 分析目的不明确,为了分析而分析

注意:要围绕目的进行分析

3.2 缺乏业务知识,分析结果偏离实际

注意:分析结果要注重业务逻辑上的关联性,营销、管理、策略的理论要懂,这样才能得到全面且综合的结论。

3.3 一味的追求高级的分析方法,热衷于研究模型

注意:只要能解决业务问题,就是好方法!

四、数据分析师的要求

4.1 硬件要求

(1)懂业务

熟悉行业知识、公司业务及流程,有自己独到的见解,明白数字背后的意义,心中有数,具有真正意义的数据敏感性。

(2)懂管理

作用:一方面用于指导数据分析框架的搭建,另一方面用于针对结论提出具有指导意义的分析建议。

(3)懂分析

分析工具:Excel、Access、SPSS、Python、R。

注意:Excel是基础。

(4)懂设计

包括:图形选择、版式设计、颜色搭配等等

目的:有效表达观点,使分析结果一目了然

4.2 软件要求

(1)态度严谨负责

中立、客观、真实

(2)好奇心强烈

刨根问底,并主动发掘真相

(3)逻辑思维清晰

面对错综复杂的商业问题,需要理清结构中的逻辑关系

(4)模仿学习

参考他人方法,并转化为自己的理解

(5)勇于创新

在借鉴前人经验的基础上,总结提炼,并加以改进,乃至创新。

五、常用指标及术语

5.1 平均数

5.2 绝对数与相对数

5.3 百分比与百分点

5.4 频数与频率

5.5 比例与比率

5.6 倍数与番数

倍数:一般用于数量的增长或上升,不用于数量的减少或下降

番数:是指原来数量的2的N次方倍。如翻两番为4倍

5.7 同比与环比

同比(on year-on-year basis)是指与历史同期相比较所得数值。(反映相对情况)

环比(month-on-month ratio)是指与前一个统计期相比较所得数值。(反映事物逐期发展情况)

——图片来自百度

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