萌新小白如何開始數據分析？

專職想做數據分析該如何開始？？

大部分人聽到“數據分析”，都覺得這是一個非常高大上的詞彙，似乎高不可攀。

但在我看來，數據分析并不是一種冷冰冰的工作類型，而是基于目前的大數據時代、AI人工智能調下的一種通用的能力。我們在日常生活的方方面面都會接觸到它，我們也離不開它。

而在邁入數據分析的門檻的初期，除了培養數據思維意識、學會使用趁手的數據分析工具，還需要培養自身解決問題的思路，也就是我們常說的，學會使用數據分析方法。通過分析方法，将零散的思維整理成有邏輯、有條理的分析思路。

今天我們就來淺談一下最适合小白分析師的8種常見數據分析方法。

分析目的：将複雜問題簡化。

顧名思義，和樹枝的層層分叉一樣的，邏輯樹分析方法将一個複雜問題細分到具體可量化的問題上，分層排列，逐級延伸。

分析目的：市場調研，分析外部市場環境。

PEST分析中P是政治（politics），E是經濟（economy），S是社會（society），T是技術（technology）。

PEST分析主要是對企業判定所處的外部市場環境的分析，是從比較宏觀的角度對行業進行分析，最常見的是用于市場調研。

分析目的：進行比較，尋找差異。

好的數據指标一定是比例，好的數據分析一定有對比。

對比分析是将多個數據放在一起進行比較，分析其差異，從而找出這些數據所代表的事物發展變化情況和規律性。

例如，可以用平均值、中位數判斷數據整體的大小；用方差、标準差判斷數據波動情況；用環比、同比來展示随時間變動的數據趨勢等；

在進行對比分析前，首先要明确對比對象，可以分為自身對比和行業對比。

截圖來源：DataFocus（數據已脫敏）

分析目的：挖掘事務相關性。

雨後一定會出現彩虹嗎？

如果想知道下雨和出現彩虹這兩個事件存在什麼樣的相關性，就會需要用到相關分析法。事件之間的相關性主要可以分為正相關、負相關、不相關和非線性相關，在實際工作中，可以選擇繪制散點圖來分析其相關關系。

分析目的：解決業務問題，提升業務思維。

假設檢驗分析方法是邏輯推理并驗證的過程，首先對業務問題提出可能性假設，然後搜集相關證據，驗證假設，最後得出結論。假設檢驗可以快速提升邏輯思維能力、分析問題發生的原因（歸因分析）。

分析目的：用戶行為分析/産品運營。

AARRR漏鬥模型分别代指是獲客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、變現（Revenue）、自傳播（Referral），分别對應用戶生命周期中的5個重要節點。

例如用戶從進入網站到最後點擊付費經過的用戶行為分析，還可以通過轉化漏鬥反饋其中的問題，精細化産品運營。

截圖來源：DataFocus（數據已脫敏）

7.RFM模型

分析目的：用戶價值分類。

RFM模型将Recency、Frequency以及Monetary3項指标帶入三維矩陣，類似象限法，将客戶價值劃分成不同區域，衡量其對應的價值狀況。

三個指标的含義分别是：

• 最近一次消費（Recency）：客戶最近的一次購買是在什麼時候
• 消費頻度（Frequency）：客戶在限定的期間内所購買的次數
• 消費金額（Monetary）：客戶的消費金額

截圖來源：DataFocus（數據已脫敏）

分析目的：财務分析。

杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要的财務比率之間的關系來綜合地分析企業的财務狀況。以企業的淨資産收益率為核心的财務指标，逐級分解為多項财務比率乘積，目的是深入分析比較企業經營業績。

截圖來源：DataFocus（數據已脫敏）

最後總結一下，上述介紹的分析方法屬于基礎的數據分析方法，在實際工作中，還需要結合具體的業務問題，靈活變通，将多個分析方法結合起來使用，真正做到活學活用，融會貫通。

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