如何巧用数据分析解决问题

用数据分析解决问题就好比你做数学题,从研读题目到分析题目已知信息,利用已知信息分析题中隐藏条件,最后解题得出答案的过程。

去医院看病,医生会先询问你这个症状出现多长时间了,然后在观察你的身体变化,再结合医学知识,判断出这个症状出现的原因,给出病人建议。这个过程也是解决问题的过程。

这个过程总结出来就是:明确问题——分析原因——提出建议

如何巧用数据分析解决问题_第1张图片

①明确问题

观察现象把问题定义清楚。需要明确数据来源以及数据的准确性,这里需要注意的是正确定义问题的范围,不要根据自己的主观主义把思考局限在“我觉得”的范围内。

对于业务指标,需要分析指标的含义,以及明确该指标和谁比。定义问题就需要找到理想中的状态和现实中状态的差距。

②分析原因

可以使用我们前面所讲的“多维度拆解分析方法”,对问题进行拆解,将一个个复杂的问题细化为各个子问题。

多维度拆解分析方法可详见多维度拆解方法

针对前面分析的维度进行再次深度分析时,可采用假设检验分析方法,假设某个环节出了问题。

假设检验分析方法可详见:假设检验分析法

探讨哪个因素对结果影响最大,可以使用相关分析方法,来确定影响结果更大的因素。

相关分析方法可详见:相关分析方法

③提出建议

根据第二步找出的原因,提出具体建议,常用的分析方法就是回归分析或AARRR模型分析方法(详见)

回归分析

可以理解为散点图,在散点图上画一条尽可能穿过更多点的一条直线,这条直线叫最佳拟合线。如果这两个因素存在相关关系,就可以使每个点合理的接近这条直线。

这条回归线如果用数学公式表示,就是我们所学的几何课程中的直线方程:Y=ax+b(a:回归系数;b:截距)

回归分析的应用

找到了几者之间的相关关系,就要用回归分析找到相应的回归系数,再根据回归方程找到关键指标,细化到具体部门去执行。

但是提出建议的时候需要注意几点:

①做决策选项不能过多,选项过多会增大决策成本。

②决策是可以落地的具体措施,这样才能把措施变为行动。

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