七種常用數(shù)據(jù)分析思維,解決90%分析難題
數(shù)據(jù)思維具有框架性引導(dǎo)作用,能夠幫助確認(rèn)分析角度、搭配分析方法、選擇指標(biāo)體系以及得出分析結(jié)論。但要明白,數(shù)據(jù)思維不是一兩周就能鍛煉出來(lái)的,要不斷練習(xí),下面我給大家推薦7種常用的數(shù)據(jù)分析思維技巧,幫助大家縮短學(xué)習(xí)時(shí)間。
第一種:對(duì)比法
對(duì)比法是一種挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的思維,能夠和任何技巧結(jié)合,一次合格的分析一定要用到N次對(duì)比。
對(duì)比主要分為以下幾種:
- 橫向?qū)Ρ龋?/strong>同一層級(jí)不同對(duì)象比較,如江蘇不同市茅臺(tái)銷售情況。
- 縱向?qū)Ρ龋?/strong>同一對(duì)象不同層級(jí)比較,如江蘇南京2021年各月份茅臺(tái)銷售情況。
- 目標(biāo)對(duì)比:常見(jiàn)于目標(biāo)管理,如完成率等。
- 時(shí)間對(duì)比:如同比、環(huán)比、月銷售情況等,很多地方都會(huì)用到時(shí)間對(duì)比。
第二種:象限法
象限法是運(yùn)用坐標(biāo)的方式,人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,從而傳遞數(shù)據(jù)價(jià)值,將之轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?。象限法?yīng)用很廣泛,像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。
下面這個(gè)RFM模型就是利用象限法,將用戶分為8個(gè)不同的層級(jí),從而對(duì)不同用戶制定不同的營(yíng)銷策略。
第三種:漏斗法
漏斗思維本質(zhì)上是一種流程思路,在確定好關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之后,計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)化率。這個(gè)思路同樣適用于很多地方,像電商的用戶購(gòu)買路徑分析、app的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率等等。
著名的海盜模型AARRR模型就是以漏斗模型作為基礎(chǔ)的,從獲客、激活、留存、變現(xiàn)、自傳播五個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),分析不同節(jié)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)化率,找到能夠提升的環(huán)節(jié),采取措施。
第四種:二八法
“世界上80%的財(cái)富掌握在20%的富人手里”,這句話你一定聽(tīng)過(guò)。這就是二八法則,也叫帕累托法則。這個(gè)方法的思維就是抓重點(diǎn),圍繞找到的20%有效數(shù)據(jù),找到其特征,使之產(chǎn)生更大的效果。
比如一個(gè)商超進(jìn)行產(chǎn)品分析的時(shí)候,就可以對(duì)每個(gè)商品的利潤(rùn)進(jìn)行排序,找到前20%的產(chǎn)品,那這些產(chǎn)品就是能夠帶來(lái)較多價(jià)值的商品,可以再通過(guò)組合銷售、降價(jià)銷售等手段,進(jìn)一步激發(fā)其帶來(lái)的收益回報(bào)。
第五種:指數(shù)法
指數(shù)思維是一種目標(biāo)驅(qū)動(dòng)型思維,通過(guò)將無(wú)法利用的數(shù)據(jù)加工成指數(shù),達(dá)到聚焦的目的,從而找到方向。但指數(shù)法沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),比較多依靠經(jīng)驗(yàn),一旦設(shè)立的話不會(huì)經(jīng)常變動(dòng)。如果數(shù)據(jù)沒(méi)有規(guī)律的時(shí)候,可以試試這個(gè)方法。
第六種:假設(shè)法
假設(shè)法一般用在進(jìn)入新領(lǐng)域的時(shí)候,沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)參考,沒(méi)有外部線索,這個(gè)時(shí)候就需要假設(shè)。通過(guò)假設(shè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行反推,再去制定計(jì)劃,整個(gè)過(guò)程是先假設(shè),后驗(yàn)證,再分析結(jié)果。
比如在對(duì)新產(chǎn)品進(jìn)行定價(jià)的時(shí)候,就是根據(jù)成本去假設(shè)一個(gè)售價(jià),由銷售情況去驗(yàn)證,再?zèng)Q定是否需要上調(diào)或者下調(diào)價(jià)格,以達(dá)到最大利潤(rùn)。
第七種:多維法
多維法主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的切割,分成多個(gè)維度,通過(guò)立方體的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析的時(shí)候,可能會(huì)出現(xiàn)辛普森悖論,與之而來(lái)的應(yīng)對(duì)方法有鉆取、上卷、切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等。
多維法的使用場(chǎng)景也很廣,比如一個(gè)app的用戶分析,可以從注冊(cè)數(shù)、用戶偏好、用戶興趣和用戶流失等角度進(jìn)行分析。