日常工作中沉淀的数据分析思路

分析思路：

网上会有很多分析方法，例如最常听的5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）How much（给多少？）How（怎么做？）
这些基本是前期需求分析的时候需要通过沟通、调研、收集等的方式获得。但作为开发人员，在实际操作的时候应该怎么进行实践呢？

1、内外部原因

内部因素：一般都只分析内部因素即可；客户、满足需求、营销策略等
外部因素：有些指标，例如证券客户，很受宏观经济影响，可以通过一些衡量宏观经济的指标：股票指数、CPI、M1、货币乘数、PMI或金融机构的资金贷款等进行分析。或者宏观政策、外部大事件等也会产生影响。通常采用PEST分析(宏观经济环境)，政治（政策影响），经济（短竞争环境、对手），社会（舆论、生活方式、消费方式、价值观变化等），技术（创新技术、渠道变化），节假日等。

2、指标分解

一般在经营分析中用的比较多，通过拆分一个一级指标，从二级指标里发现问题。就是根据指标的计算公式，用公式层层分解该指标的影响因素。
例如销售额=销量*单价，分别从销量和单价两个角度分析。

3、通过时间、渠道、产品、客群四个层面分析

我工作中遇到的问题，基本总结就是在什么时间，通过什么渠道，什么客群做了什么，或者提供什么产品服务。当然不同工作场景需要考虑的层面不一样，最好根据业务部门负责的指标进行业务分析，可以直接定位哪个部门的哪个运营有问题。

分析方法：

1、细分分析/分层分析

细分分析是我们分析中最常用到的方法，例如客户根据年龄进行细分，根据新客存客等进行细分。

2、对比分析

纵向分析–>同客群对比：同比、环比、定基比、趋势分析，查看波动是否合理范围，找出在不同时间阶段的问题。
横向分析–>不同客群对比：例如活跃客户与非活跃客户对比分析，找出不同客群特征，也可以说是进行特征分析。

3、矩阵分析

当1个指标增加到2个指标，最好的方法就是矩阵分析法。通过两个指标的交叉构造分析矩阵，利用平均值切出4个象限，从而发现问题。

4、漏斗分析

通过观察遗传流程，了解其流程转化率，发现转化率短点。例如信用卡办理，从点击–>打开申请链接–>进行申请–>初审–>…–>审核通过–>取卡–>激活–>首刷……，可以了解每个环节转化情况。

5、同期群分析/行为轨迹

同期群分析/行为轨迹，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

6、相关分析

例如最经典的啤酒尿布，通过对购物篮进行分析，找到一起购买的商品组合，这是关联规则分析，当然还有相关系数、协方差、回归等方法。或者查看哪些下钻指标与关键指标有关，及有关程度。

7、假设检验\ABtest

一般在接触数据前，会有基于经验的假设，之后在通过数据来验证假设是否成立。快速验证，其中主要方法就是AB测试。

8、MECE

mutually exclusive collectively exhaustive，指“相互独立，完全穷尽”的分类原则。其实是一种细分标签的分析方法。

9、建模分析

可以使用数学建模、机器学习等方式进行建模分析。