一文读懂数据分析的流程和方法论

关于数据分析，这里想站在更宏观更为实际的角度讲一下。

这里要讲的数据分析可能并不是某一个细小的事件，更多的是站在一项业务上去考虑，流程和工作量都要更为庞杂些。

数据分析的方法论

讲方法论之前，先思考什么情况需要数据分析？

通常情况下是当领导或者自己发现某个问题，比如这一阵销售额低迷，存货量居高不下，客户流失率只增不减……这样的一个一个问题，可以称之为“点”。

于是，第一时间对比自己的目标，这个月的销售额是要达到多少多少万，但是目前的问题是完全不符合自己的KPI的，所以会促使你去分析原因，找到解决的措施。问题与目标对接，两点成为一“线”。

撇开流程，在业务外，是否有外部因素影响到了数据，这也是需要考虑的，一条直线和直线外一点，构成“面”，这里就强调分析问题要全面。

多面成体，如果说能够考虑到影响目标结果的各个因素点，那么体则是从多面角度出发，能够从“旁观者”的角度看待整个分析“体”，更多的是强调全局观。

以上就是针对实际业务的一个分析方法论，要形成体，一方面要梳理组织架构，让数据在各个环节流程上流通起来，另一方面则需要一套行之有效的方法体系，指导日常的运营分析，而这个方法论就是我要提出的“点、线、面、体，四位一体方法论”。

点

点，这里是指业务上的痛点或high点，进一步可理解为业务发展异常点或进阶发展点，未来业务拓展关键点和BOSS关注点等。在数据上则体现为业务发展趋势中的波峰、波谷和数据离散点。

点是我们在数据运营中首先要关注的地方，是整个数据运营分析中的起点和基础点，也是“点、线、面、体”四位一体方法论中最基础的元素，是整个数据运营进程的扩展点。例如我们平时在网站或APP分析过程中，发现某一天的访客数明显低于正常水平，那么是什么原因导致这个异常点出现呢？又比如当月的销售量，某日的销售量明显低于其他什么原因引起的？此时的这个点就是我们数据运营的切入点。

点的发现关键在于数据的统计整理，形成规范，找出规律和切入点。比如我关注流量这一指标，通过可视化分析工具将各时段的流量数据抽取出来，前端做成一个dashboard界面，利用时间和查询控件供自助查询。

线

两点成一线，推己及人，将业务中的异常点和我们日常运营目标有效的结合起来，就能形成一条清晰的数据运营分析线。除此之外，在数据运营数据积累过程中，随着时间的推进，也能形成一条它自己的“时间序列曲线”，进而在分析过程中实现数据的时间价值。线的分析是实现数据与数据关联的过程，是看趋势的过程，是实现数据的时间价值与串联识别价值的过程。

另一方面，线的分析是维度分析的基础，思考问题的开始，这个过程有如数据在数据库中实现上下钻取、OLAP分析的过程。理解线的分析，一方面通过对运营目标的分析，来反思影响这一目标的各指标权重影响，简单点说，哪个因素发生变化会对销售量产生巨大影响，那这个指标的权重就越大，需要控制好。另一方面，比如分析流量在某一天下滑对月度销售额的影响，从流量下滑这一点出发，到对目标结果影响这一点关联分析的过程。一个是从结果出发分析影响因素，一个是从过程出发预测对关注目标的影响。“线”的分析在数据分析操作上体现在分析模型的建立，各指标的关联。

面

面在“直线”分析的基础上将外部影响因素“点”考虑进来，形成对目标分析更周详的考虑。面的分析一线与多点的考虑，面比较点和线多的是辐射的影响与考量，是点、线分析整合的基础上引入了运营场景的考量，并将不同数据运营过程场景化，简单的讲，一个场景就代表一个面。

理解面的分析方法，应从应用场景方面考量，考量各方影响因素。因为“面”，所以有了数据的角色化、场景化。

同样是销售的分析，对内受一些列因素影响，比如营销力度、人员分布。但放到市场环境中也会受到来自同行或者同产业链的辐射影响。有些企业会将市场环境因素纳入到分析监控中。

体

多面成体。如果说面是考虑到了影响店与目标结果的各个因素，那么体则是从多面角度出发，能够从“旁观者”的角度看待整个分析“体”，更多的是强调全局观，是对整个分析体系的认知，是对点、线、面的全面整合，是完成的数据运营体系。

点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程，是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程，从局部到全局的过程，是利用数据运营的思维方法。

业务分析的流程

明确分析目的梳理业务形成分析思路搭建分析指标体系收集数据处理数据制作分析模板可视化管理。

明确分析目的&梳理业务

分析要有目的有方向。是对现在面对的某个问题分析，还是梳理整体的业务现状，抑或是对未来某个指标的预测监控。简单来讲，就是解惑、监控、预测，目的是提效、增益。

明确目的后，需要梳理思路，怎么梳理？如果是分析近一个月销售额普遍下降的原因点，就要从下至上，还原整个事情进展的过程。购买环节涉及成交量、客单价和折扣率，然后还要分各类产品；浏览环节涉及浏览量、PV/UV；用户维度还有流失率、活跃度、复购率等等，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，然后针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标。

搭建分析指标体系

搭建分析指标体系就是分析整个“体”，将分析框架的体系化，明确每个点都是什么指标，任何一个分析路径都能对应到指标（当然现实是不会有这么完美的体系的）。

以电商为例，遵循“人货场”的思维逻辑。常用的业务分析场景有销售、商品、渠道、竞品、会员等等，而商品可进一步细分为商品的库存、商品的利润以及关联销售分析。在整个业务分析体系中，确保体系化，即先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系，使分析结果具有说服力。

如何取数？

SQL是最基本的数据库语言，无论从什么数据库、数据仓库、大数据平台取数，都需要掌握。

Hive和Spark都是基于大数据的，Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。

清洗和处理数据

原始数据来自于各个业务系统，指标口径对不上，总会出现不一致、重复、不完整（感兴趣的属性没有值）、存在错误或异常（偏离期望值）的数据。这些都可以通过

数据清洗：去掉噪声和无关数据

数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中

数据变换：把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式

数据归约：数据立方体聚集，维归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等

制作模板&可视化展示

分析模板多用excel或者报表工具。如果业务部分有设立数据分析岗或者集团有特定的数据中心团队，会通过搭建BI平台来完成针对性的业务分析。

使用常规Excel或者传统报表工具，可以将做成的图表贴至PPT中，涉及Excel的高级功能，就需要学习VBA和数据透视表，但Excel适合已经处理好的成品数据。一旦涉及大数据量或频繁链接数据库，一些带有接口的数据可视化工具或报表工具就比较适合。

作者：帆软
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