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數據分析防掉坑指南

大數據 數據分析
只要你聽到的不是一個具體指標,都得打起十二分精神。因為沒有經過專業訓練的人,根本分不清楚自己想問的是啥。一句“分析分析”就完事了。分析問題混亂是常事。

難道業務就不能自己說清楚,到底想要啥嗎?——實際上還真的很難。因為把一個具體問題抽象成可以用數據計算、檢驗、預測的問題,絕對是一個專業能力。沒有這個專業能力的人,只會把想不清楚的所有事,打包成:“你來分析分析”丟出來。

遺憾的是,很多做數據的新人,自己也沒這個能力,總之跑數就行,一遇到“分析”倆字就發蒙。今天我們系統講解下。

 1 、梳理需求的靈魂四問

靈魂拷問第一題:以下三句話有什么差別。

A.昨天的銷售金額是多少?

B.昨天的銷售情況是啥樣?

C.昨天的銷售表現還行不?

思考一分鐘

答:

A問的是一個具體指標的數值

B問的是“情況”,可能對應很多指標

C問的是一個結論“行or 不行”,需要指標+標準

這是數據分析需求梳理第一關鍵:清晰問題類型。

只要你聽到的不是一個具體指標,都得打起十二分精神。因為沒有經過專業訓練的人,根本分不清楚自己想問的是啥。一句“分析分析”就完事了。分析問題混亂是常事。數據分析有五個基本問題類型,在梳理需求的時候,要結合這五個類型,分清楚到底業務想要的是什么(如下圖)。

圖片圖片

 

靈魂拷問第二題:以下三句話有什么差別。

A.昨天的銷售金額是多少?

B.今天的銷售金額是多少?

C.明天的銷售金額是多少?

思考一分鐘

答:

A是已經發生的事,按條件取數即可

B是正在發生的事,得有配套監控,給實時更新的數

C是未來發生的事,得有預測方法和預測假設

這是數據分析需求梳理第二關鍵:清晰時間狀態。

數據的時間狀態直接決定了工作內容,工作難度,工作方式。對于實時監控的,需要事先提監控需求,數據更新頻率,監控指標都得一個個談清楚。對于預測的,預測用途,預測精確度,都得事先談清楚(如下圖)

圖片

靈魂拷問第三題:以下四句話有什么差別。

A.商品運營問,以前做的2次活動,半價和買一送一哪個好?

B.商品運營問,我們在籌劃促銷,半折和買一送一哪個好?

C.商品運營問,我們有個半價和買一送一的方案,哪個更好?

D.商品運營問,我們剛做了買一送一,如果換成半價會不會更好?

答:

A問的是已發生的,具體的事,可以直接按當時條件評估結果

B問的只是意向,需要多輪分析才能深入

C問的是兩個具體方案的對比,可以直接上測試

D問的是可能性,只能按一定邏輯推導

這是數據分析需求梳理第三關鍵:清晰業務行動。

注意,這個題更有可能的出現形式,是業務甩了一句“半價和買一送一哪個好?”他們很有可能不會詳細的說,到底這個事是什么狀態。

數據分析的優勢,是對已經發生的問題做評估。還沒發生的問題,如果具體的話可以做測試;如果不具體的話,只能從邏輯上推導,最終還是得落實到具體計劃才能更進一步的分析。

所以理清狀態非常重要,不同狀態對應的方法也不同(如下圖):

圖片圖片

  

靈魂拷問第四題:以下四句話有什么差別。

A.昨天的銷售金額是多少?

B.昨天的銷售金額是3000萬?

C.昨天的銷售金額為什么才3000萬!

D.昨天的銷售情況咋回事?

思考一分鐘

答:

A在問的是一個具體指標的數值

B在質疑數值準確性

C在問數值背后的原因

D明知故問,前方有坑預警

這是數據分析需求梳理第四關鍵:探明業務目的。

除了A選項,會問BCD問題的業務方都是明顯帶著目的來的。這時候就不能傻乎乎只給數值,而是得對癥下藥。特別是已經有固定報表和固定考核標準輸出的情況下,業務方還跑來問情況,很有可能藏了更深的目的,這時候可以按下邊的思路梳理清楚。

圖片圖片

這就是梳理需求的基本方法,get it?

下邊來個綜合測試

 2、 不認真梳理需求的慘狀

綜合測試:運營表示,我們要簡歷用戶畫像,進行人群細分,實現按人群需求的推送。

問1:這個需求是否清晰?

問2:你拿到這個需求要干啥?

實際上,有相當多的新人一聽到類似需求,就大呼:“可算來個大活了!”

然后開始悲劇四連:

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這個需求里

第一,沒有具體指標。到底現有的數據能不能滿足需求,滿足啥需求,完全不清楚。

第二,沒有時間狀態。基于過往行為的分群,到底有沒有指導意義?還是要基于預測分群,預測到啥程度?完全不清楚。

第三,沒有業務計劃,目前是否已有分群,分群效果如何?目前是否已有推送,推送效果如何?完全不清楚。

第四,沒有業務目的,“按需求推送”只是一個動作,到底想達到啥結果?提升什么指標?目前該指標如何?完全不清楚。

因此遇到類似問題,需要做的是深度的溝通,和完成一份長長的梳理清單。除了常規了解項目目標,時間要求,輸出產物,這些以外,最關鍵的是第三點:業務計劃!

1、目前分群領導滿意不滿意,不滿意哪些點?

2、目前的推送是70%成功率,還是5%成功率?

3、現有數據只能滿足30%的需求,在采集上是否有改善計劃?

4、預測精度90%,80%,50%,30%對業務開展是否有影響?

這些是新項目的地基,地基好壞,直接決定了施工方法。地基太差,就得從最簡單的地方下手;地基太好,就得認真思考:花這么大力氣做,真的能從90%提升到99.99%???這樣合理規劃,才能保障落地時人人滿意。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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