数据分析基本知识点整理第二篇

目录

 

一、数据分析方法论和数据分析方法的区别

二、数据分析方法论的作用

三、常用数据分析方法论

1、PEST分析法

2、5W2H分析法

3、逻辑树分析法

4、4P营销理论

5、用户行为理论

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一、数据分析方法论和数据分析方法的区别

确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导，这些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。须在方法论的指导下开展分析工作，以确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性和正确性，使分析结果具有指导意义。方法论是指南针。

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是数据分析思路，比如主要从那几个方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是数据分析的前期规划，指导后期数据分析工作的开展。

数据分析方法是指具体的分析方法，主要从微观角度指导如何进行数据分析，比如第一篇提到的数据分析方法。

二、数据分析方法论的作用

1. 理顺分析思路，确保数据分析结构体系化
2. 把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系
3. 为后续数据分析的开展指引方向
4. 确保分析结果的有效性、正确性

三、常用数据分析方法论

1、PEST分析法

用于对宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。主要用于行业分析。一般都对应政治（political）、经济（economic）、社会（social）、技术（technology）这四大类影响企业的外部环境因素进行分析，这类方法简称为PEST分析法。

 

2、5W2H分析法

用途相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。

3、逻辑树分析法

将所有子问题分层罗列，从最高层开始并逐步向下扩展。主要作用：帮助自己理清思路，避免进行重复和无关的思考。

把已知问题当成一个树干，考虑这个问题与哪些相关问题有关，每想到一点，就给这个问题所在的树干加一个分支，并表明这个分枝代表什么问题。

逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确把责任落实到个人。同时也有缺点，就是涉及的相关问题可能有遗漏，所以尽量使用它的时候，把涉及的相关问题和要素考虑周全。

用于业务问题专题分析。

逻辑树必须遵循以下规则：

• 要素化：把相同问题总结归纳成要素
• 框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则
• 关联化：框架内的各个要素保持必要的相互关系，简单而不孤立

逻辑树分析法示例图

 

4、4P营销理论

主要用于公司整体经营情况分析。

 

5、用户行为理论

用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先需要有一个认知熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。主要用于用户行为研究分析。

用户使用行为完整过程：认知、熟悉、试用、使用、忠诚