|7种最常用数据分析思维,解决90%分析难题
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【|7种最常用数据分析思维,解决90%分析难题】
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很多人苦恼 , 学会了很多数据分析工具和技能 , 依然做不好数据分析 。 遇到业务问题时 , 常常觉得无从下手 。 其实 , 掌握技能和工具只是第一步 , 做好数据分析还必须要有数据分析思维 。
数据思维具有框架性引导作用 , 能够帮助确认分析角度、搭配分析方法、选择指标体系以及得出分析结论 。 但要明白 , 数据思维不是一两周就能锻炼出来的 , 要不断练习 , 下面我给大家推荐7种常用的数据分析思维技巧 , 帮助大家缩短学习时间 。
第一种:对比法对比法是一种挖掘数据规律的思维 , 能够和任何技巧结合 , 一次合格的分析一定要用到N次对比 。
对比主要分为以下几种:
横向对比:同一层级不同对象比较 , 如江苏不同市茅台销售情况 。
纵向对比:同一对象不同层级比较 , 如江苏南京2021年各月份茅台销售情况 。
目标对比:常见于目标管理 , 如完成率等 。
时间对比:如同比、环比、月销售情况等 , 很多地方都会用到时间对比 。
第二种:象限法象限法是运用坐标的方式 , 人工对数据进行划分 , 从而传递数据价值 , 将之转变为策略 。 象限法应用很广泛 , 像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维 。
下面这个RFM模型就是利用象限法 , 将用户分为8个不同的层级 , 从而对不同用户制定不同的营销策略 。
第三种:漏斗法漏斗思维本质上是一种流程思路 , 在确定好关键节点之后 , 计算节点之间的转化率 。 这个思路同样适用于很多地方 , 像电商的用户购买路径分析、app的注册转化率等等 。
著名的海盗模型AARRR模型就是以漏斗模型作为基础的 , 从获客、激活、留存、变现、自传播五个关键节点 , 分析不同节点之间的转化率 , 找到能够提升的环节 , 采取措施 。
第四种:二八法“世界上80%的财富掌握在20%的富人手里” , 这句话你一定听过 。 这就是二八法则 , 也叫帕累托法则 。 这个方法的思维就是抓重点 , 围绕找到的20%有效数据 , 找到其特征 , 使之产生更大的效果 。
比如一个商超进行产品分析的时候 , 就可以对每个商品的利润进行排序 , 找到前20%的产品 , 那这些产品就是能够带来较多价值的商品 , 可以再通过组合销售、降价销售等手段 , 进一步激发其带来的收益回报 。
第五种:指数法指数思维是一种目标驱动型思维 , 通过将无法利用的数据加工成指数 , 达到聚焦的目的 , 从而找到方向 。 但指数法没有统一的标准 , 比较多依靠经验 , 一旦设立的话不会经常变动 。 如果数据没有规律的时候 , 可以试试这个方法 。
第六种:假设法假设法一般用在进入新领域的时候 , 没有历史数据参考 , 没有外部线索 , 这个时候就需要假设 。 通过假设的数据进行反推 , 再去制定计划 , 整个过程是先假设 , 后验证 , 再分析结果 。
比如在对新产品进行定价的时候 , 就是根据成本去假设一个售价 , 由销售情况去验证 , 再决定是否需要上调或者下调价格 , 以达到最大利润 。
第七种:多维法多维法主要是通过对数据的切割 , 分成多个维度 , 通过立方体的形式进行数据展示 。 在对数据进行交叉分析的时候 , 可能会出现辛普森悖论 , 与之而来的应对方法有钻取、上卷、切片、切块、旋转等 。
多维法的使用场景也很广 , 比如一个app的用户分析 , 可以从注册数、用户偏好、用户兴趣和用户流失等角度进行分析 。
我是“数据分析不是个事儿” , 常年分享数据分析干货 , 不定期分享好用的职场技能工具 , 点击关注 , 精彩内容不要错过!
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