极简数据分析方法论

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许多职场人的工作内容都需要涉及到数据分析,或者需要具备相应能力,那么,你是否对数据分析有足够的认知呢?这篇文章里,作者就分享了他对数据分析的一些认知,一起来看。

在职场,这几年一个比较深的感受,无论是否从事数据岗位,数据能力都是一个人的基本功。比如写个报告、或者讨论某个话题,如果有数据,大家都会觉得是在认真讨论,否则就是在侃大山。

今天我分享我自己对数据分析的一些认知,文章很短,以下是正文部分。

一、什么是数据?

数据是对世界观察的记录。

二、数据有什么价值?

决策者可以通过数据了解变化,并进而针对自己的业务节省成本或新增价值。

三、数据分析有什么方法?

  1. 细分,很多时候整体是看不清楚问题的,需要通过细分的方法进行拆解,比如按流程拆解、公式拆解、职能拆解等等。
  2. 对比,没有对比就没有伤害,对比的方法有很多,比如时间对比、维度对比、同期群对比等等
  3. 溯源,有时候问题是很复杂的,没办法快速定位,这个时候,要学会溯源或者说降维去看,去看日志、看流水、看明细,去感知问题。

四、如何提升对数据的敏感性?

有一个可行的行动方案,就是每天上班第一时间看数据,背下各个指标数,对关键数据指标的脱口而出,这样才能敏锐感知数据的异常点。

平时多做指标推算,这样可以帮助你对各个指标的逻辑脉络梳理清楚,指标之间是如何互相影响的。

数据指标其实可以分为两种,一种是结果指标,一种是业务指标,举个例子,电销的销售金额是结果指标,名单量、拨通率、转化率等等就是过程指标。

结果指标往往很难直接影响,但是过程指标可以。

多做数据指标的拆解,可以知道如何通过影响过程指标进而得到想要的结果指标,这也是做指标拆解最大的价值。

五、如何写好数据分析报告?

  1. 要有事实——靠谱的数据,展现形式上图>表。
  2. 要有分析——逻辑性强,不重不漏。
  3. 要有建议——要可行的方案,而不是正确的废话。

很多时候,在微观层面上,数据分析通过时空比较是可以帮助你寻找最佳实践的,数据分析的价值在于找到可落地的最佳实践。

当然,写好一份数据报告,只是起点,围绕数据分析报告,执行落地是第二步,然后通过指标观测落地的结果,并根据变化和反馈,形成新的洞见,这样才能持续放大数据的价值。

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