如何做有价值的数据分析

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2020年07月21日

用数据说话已成为流行语,数据分析能力,俨然已经成为互联网人的必备技能。

 

现在各行各业,越来越多的企业都在努力寻求具备数据分析能力的人才和专业数据分析人才,几乎所有的中、高阶产品、运营和市场甚至管理岗位,都对数据分析能力也越来越重视。

 

数据分析的重要性我们已有目共睹,但在日常使用中,我们的数据分析未必是正确的。

 

有不少企业管理者反映,具备业务能力同时又懂数据分析的人才太稀缺了,甚至可以说绝大多数在做“假”数据分析,比如:数据分析只用在复盘环节,每次做总结时,才把数据罗列一下,看似分析了一大串,实际上对业务没有任何帮助;数据解读也只停留在表面,“分析”完数据之后,也没有用上数据思维来解决问题,最后的决策仍是“拍脑袋”。

 

数据分析

 

而且有关调研发现,86%的0-2岁互联网人没有系统的学习过数据分析,缺乏数据思维,容易出现以下4个局面

 

1、会“做图表”不会“分析”:在统计数据上面花费半天甚至一天的时间,最后却没有得出有效结论;

2、没人请教,自学难:遇到分析问题没有专业人士请教,只能常上网寻找干货,却无法套用到实际工作中;

3、工具使用不熟练:遇到量大的数据不会借助工具,excel复制粘贴操作,既浪费时间,又容易出错;
4、缺乏数据思维:没有系统学过数据分析,不知道如何拆解数据指标,多维度衡量产品、运营现状。

 

以上都是大家日常数据分析经常做的“伪数据分析”,看似做了一堆数据分析,但都没有根本发挥数据分析价值,没有为个人或者企业带来收益。

 

 

那如何正确的数据分析?来看看高薪职场人是如何做数据分析的。

 

1、制定指标

 

数据分析的第一个步骤,就是为工作的起始阶段制定一个确切的指标。有一些初阶的数据分析人,领导布置什么任务就做什么,自己连个目标都没有,执行起来都是满头乱撞,更别提自己主动去观察业务,找到突破点了。所以,在工作的初始阶段,制定一个合适的指标是很重要的,它能够让你的后续工作有一个大致的方向,而不是随便完成上级安排的任务。

 

2、拆解指标

 

做好了工作前的指标制定,接下来就需要把它落实在工作中。在做指标拆解时,并不是简单的“做加法”,这样子执行起来其实很困难。而一个优秀的运营会根据业务的流程,用“乘法逻辑”把零散的指标串联起来,把一级指标拆成二级、三级,直到拆出可以直接行动的指标。比如,要完成10万的销售额,不是直接分配哪个渠道卖多少,可以先把销售额拆成流量 X 转化率 X 客单价,然后进一步往下拆解。 拆解完指标之后,最好根据目标,对每一个环节的指标进行预测,这样能够对业务有更好的掌控感,知道哪个环节做得好,哪个环节出了问题。

 

3、监控数据

 

对业务数据进行监控,这时候可以根据活动指标的实际数据和预估数值做对比,根据数据情况指导活动优化调整,如果能够提前想出相应的优化措施那就更好了。在这个过程,像趋势分析法、维度拆解、漏斗分析等方法都可以用到。

 

4、分析数据

 

分析数据,就是通过对数据进行比对等方式,找到业务或者活动中的问题,并且给出一个行之有效的方案。一般来说,可以采用推演复盘法,拿预设的活动指标和实际的指标做对比,即可非常快速地知道业务的问题和亮点所在。 对于异常的数据指标,可以采用鱼骨图分析法挖掘产生这项数据结果背后的原因,最后给到针对性的解决方案。

 

数据分析

 

总结起来就是,如果你想成为一名合格的数据分析师,要做到这4点:

 

 

1、问题识别:能够独立清晰的识别问题
2、分析规划:明确范围并做好分析规划
3、数据获取:熟练提取数据,应用分析方法
4、展示演示:展示分析报告,表达具有逻辑且条理清晰

 

以上这些,是我们总结大家在日常数据分析中常出的错误,并给大家一些经验指导。

 

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