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數據分析實戰如何理解
數據分析實戰如何理解
更新时间:2025-04-03 18:27:08

還記得大學的時候,教授總說“By the Definition(由定義可得),......[1]”在數學中,定義是最基礎,也是最重要的概念。首先我們界定清楚,我們要研究的對象是什麼,然後再對這個對象展開研究和讨論。好好認為,在數據分析/商業分析的工作中也一樣。界定清楚一些基礎的概念,有助于我們順利的開展工作。

全文:1,546字;預計閱讀時間:4分鐘。

今天好好介紹2個數據分析中最為基礎,也最為重要的概念的定義——“分析”與“問題”。

當我們在讨論“數據分析”的時候,時常很自然地就将着眼點落在“數據”二字上面。我們要獲得更多、更好的數據,要埋點、要調研、要清洗;我們要掌握更多的數據處理方法,要聚類、要分層、要做特征工程。

但其實,“什麼是分析?”是一個同樣重要的問題。因為“分析”的含義,決定了我們需要什麼樣的數據,要對數據進行什麼樣的處理。

讓我們來回答第一個問題:什麼是分析?一、分析就是對比

簡而言之,分析就是對比。讓我們先抛開形而上的定義,來回顧一下我們最常見的分析有哪些類型,然後再歸納一下他們的共同特點。

  1. 競品分析:例如,手機廠商,會比較自家産品與競品的續航時長與充電市場,進而評估自家産品的續航體驗。
  2. 貢獻度分析:例如,保險公司會把全國分為不同的戰區,而不同戰區又會統管不同的省份。總公司層面的銷售總,會分析各戰區業績對公司整體業績達成的貢獻度;而各戰區營銷總,則會計算各省份對戰區整體業績達成的貢獻。
  3. 趨勢分析:例如,客服中心會長期追蹤消費者對于服務的評價。如果滿意度持續走低,例如:同比、環比向差,則會觸發預警機制,對客戶進行批量回訪、或對服務進行二次抽檢,定位問題所在。

以上三種分析,都蘊含着着同一個動作,那就是“對比”。

數據分析實戰如何理解(隻有數據分析師才懂分析就是對比)1

圖1:分析的三種形式“看差異、看構成、看變化”

  1. 相互對比看差異:“競品分析”是一種“對比類”的比較,即将2個不同的事物A和B放在一起對比。
  2. 總分對比看構成:“貢獻度分析”是一種“構成類”的比較,即将一個整體A拆分為幾個部分 A1,A2,A3A_1,A_2,A_3 ,然後将整體與部分進行對比。
  3. 前後對比看變化:“趨勢分析”是一種“變化類”的比較,即将某件事物在不同時間節點之間的狀态 A,A′A,A' 進行對比。

“看差異、看構成、看變化”是三類最常見的量化比較的途徑。當然分析,不會在“比較”這個動作完成之後,就戛然而止。有價值的分析,是需要找到問題,或是機會的。

那麼“問題”在數據分析的語境下又蘊含了什麼含義呢?

二、問題就是落差

簡而言之,問題就是落差;而機會則是消弭落差的可能性。讓我們同樣先舉幾個常見的,被視作“有問題”的例子。

  1. 業績不佳:業績達成進度遠低于時間進度。
  2. 口碑下滑:産品的NPS值大幅下跌。
  3. 市占率挑戰:競争對手發布了一款非常亮眼的新品,“可能會”導緻未來6個月公司在手機品類的市場份額大幅下跌。

數據分析實戰如何理解(隻有數據分析師才懂分析就是對比)2

圖2:問題的三種類型“低于目标、狀況惡化、存在風險”

以上3種情況都是通過比較的方式,發現現狀與理想情況之間存在着落差,從而定位出了問題。

  1. 低于目标:通過達成與目标之間的對比,我們發現兩者之間存在着超出預期的落差,所以定位出存在“低于目标”(e.g. 業績不佳)的問題。
  2. 狀況惡化:通過現狀與原狀之間的對比,我們發現兩者之間存在着超出預期的落差,所以定位出存在“狀況惡化”(e.g. 口碑下滑)的問題。
  3. 存在風險:通過預期的穩定性與實際的穩定性之間的對比,我們發現兩者之間存在着超出預期的落差,所以定位出存在“存在風險”(e.g. 市占率挑戰)的問題。

那麼這3類問題,又分别對應着什麼樣的機會呢?

數據分析實戰如何理解(隻有數據分析師才懂分析就是對比)3

圖3:3類問題對應的機會“追求理想、恢複原狀、保持現狀”

  • “低于目标”的問題,對應着“追求理想”的機會
  • “狀況惡化”的問題,對應着“恢複原狀”的機會
  • “存在風險”的問題,對應着“維持現狀”的機會
小結一下~

最後簡單小結一下:分析就是對比,問題就是落差,機會就是消弭落差的可能性

數據分析實戰如何理解(隻有數據分析師才懂分析就是對比)4

轉載/好好的分析師

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