数据分析必备的三大能力体系

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这篇文章从整体框架出发,介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。

数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出:

  1. 大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体的、系统的思维框架;
  2. 大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。

这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。

一、数据分析价值观

如何让数据分析真正发挥价值?我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

(一)数据分析的价值认同

做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面,企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。

如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。

(二)数据分析的工作定位

做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案

当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。

(三)数据分析的商业模式

做好数据分析,要对企业的商业模式非常了解。数据分析的最终目的还是服务于企业的增长目标,所以务必要对行业背景、业务含义、产品和用户有着深刻的认知。

还是以 LinkedIn 为例,作为企业增长的重要环节,LinkedIn 在产品设计之初就优先考虑到了数据的价值模式。首先是用户的增长、使用和活跃,然后产生大量的数据,最后根据数据进行业务变现(企业广告、企业招聘、高级账号等)和用户增长,从而不断良性循环。

只有认可分析价值、明确工作定位、深谙商业模式,数据分析才能走在正确的轨道上。

二、数据分析方法论

(一)数据分析的框架

在整个数据分析框架中,用户是数据的来源,也是数据分析最终要服务的对象。整个分析框架可以分为四大层次,依次是:数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。

从用户、业务系统,到数据采集平台、ETL、数据仓库, 再到分析、BI、DM、AI、洞察,再到决策、行为、价值,最终回到用户。

上面整个分析框架中,越底层的占用的时间和精力越多,而顶层的耗时较少。从产生的价值来看,越底层的产生的价值越低,越顶层的产生的价值越高。大家想一下就会理解,做数据分析的过程大多时间是耗费在数据采集、清理、转换等脏活累活上面,最有价值的分析和决策部分往往耗时很少。

因此,大家做数据分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面上,并且尽可能使用工具实现底层的自动化操作。

(二)数据分析的方法论

数据分析应该帮助我们不断优化营销、运营、产品、工程,驱动企业和用户的增长,而不是为了分析而分析。在这里我给大家介绍两个方法论,一个是业务上的 AARRR 模型,另一个是分析上的学习引擎。

AARRR 是著名的 Growth Hacker (增长黑客)海盗法则,依序分别是 Acquisition(获取用户)、Activation(激发活跃)、Retention(提高留存)、Revenue(增加收入)和 Referral(推荐传播)的首字母简称,覆盖用户整个生命周期。我们在进行数据分析的时候,应该考虑用户正处于 AARRR 模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么?

“ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中提倡的精益化运营方式,在硅谷被大小企业广泛采纳。当我们有一个想法的时候,可以采用最简可行化产品(MVP)的方式将其构建(Build)出来。产品上线后,我们需要衡量(Measure)用户和市场的反应。通过分析收集到的数据,我们可以验证或者推翻我们之前的想法,从而不断学习(Learn)和优化。

(三)数据分析的具体方法

这篇文章的目的不是介绍具体的分析方法,而是为了让大家对整个数据分析能力体系有一个系统的认知,所以我就不对每一个方法进行具体的阐述。

懂得每一种方法的原理是一回事,在业务中灵活应用又是另外一回事。以产品经理为例,可以把“用户行为 – 数据分析 -产品设计 & 优化 ”三位归于一体,在不断的实践应用中掌握各种分析方法的精髓和要义。数据来源于用户,数据分析的最终目的也是服务于企业和用户。做数据分析之前,一定要清晰业务目的和数据指标,选择科学的分析方法,用数据来指导产品和用户增长。

三、数据分析工具篇

(一)为什么工具那么重要?

“ 工欲善其事,必先利其器 ” !

整个数据框架下面的部分可能花费了 80% 的时间和精力,但是产生了不到 20% 的价值。大家都在搭建数据采集平台、都在写代码埋点、都在做 ETL、都在建 BI 系统,哪里还有更多的时间和人力来做 Analytics 和 Insight 。

以前市面上没有好的数据分析工具,大家都只能自己去部署很多的系统、建立很多的机制,甚至雇佣三四个团队去做一件事。

今天市面上有很多好的工具来帮助我们进行数据分析,为了节省时间、资源(特别是成长型企业),大家完全没有必要内部建造一套分析系统,应该擅用好的工具来帮助自己做数据分析。

(二)选择合适的分析工具

选择什么样的分析工具,跟你的工作岗位、分析场景息息相关。每种场景都有若干种工具可以选择,有些工具也可以用于多种分析场景,关键在于你对工具的熟悉和理解。

Excel 绝对是最基本、最常见的数据分析工具了,对于数据量较小的情况,无论是数据处理、数据可视化还是一些统计分析都能支持。一旦数据量大了,这个时候就需要大型的数据库来支持。

市场营销人员需要对广告投放进行数据分析,网站流量监测是他们关注的重点。产品和运营重点关注用户行为和产品使用,用户行为数据分析工具是他们的首选。

以前大家只关注业务数据,然而这些结果型的数据并不能告诉他们中间发生了什么、为什么发生;现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来越高,这也是我回国创立 GrowingIO 的原因。

如果你能懂一些 R 和 Python,在数据建模、统计分析、数据科学的方向上有所发展,那么你的数据分析水平就更上一层楼了。

上面说的这三点构成了数据分析的能力体系。只有认同数据分析的价值、掌握数据分析的方法并且灵活应用数据分析工具,才能真正做好数据分析。

本文根据张溪梦演讲内容整理编辑。

 

作者:张溪梦,GrowingIO 创始人 & CEO

本文节选自 GrowingIO 2017 年第 3 期电子书《产品经理数据分析手册》

本文由 @GrowingIO 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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