【七周】第一周.数据分析思维

三种核心思维

1）结构化 采用金字塔结构将问题分化为各类尽可能不相关的小问题，一步步进行讨论分析。构建思维导图来解决此步问题。

2）公式化 将结构化后的各个分类点进行公式化的拆解，将各项指标量化。如：客单价 = 原价 * 折扣率；购买人数 = 新客（曝光数 * 转化率） + 老客（老客 = 忠诚客户 + 回头客户）。

3）业务化
eg：如何预估上海地区的共享单车投放量？
①从城市流动人口计算 * 相应的转化率
②从各个区的人口密度计算 * 相应的转化率
③从城市交通数据计算 * 相应的转化率
④从保有自行车计算 * 相应的转化率
以上只是简单的将问题进行结构化的拆解和公式化的量化，在业务方面并没有深入地分析，比如单车是有损耗的，也许计算得出要投入100w共享单车，但实际上要投入120w，所以计算公式中应该考虑单车的消耗因素。

总结：

结构化是将一个大问题细分，找到关键问题所在。

公式化则是将问题具体量化，用数据来解决问题。

业务化则是在前两步的基础上增添上实际业务方面的思考，给出更合理的建议。

数据分析的思维技巧

1）象限法

①象限法是一种策略驱动的思维。
②应用范围广，如战略分析、产品分析、市场分析、用户管理等
③能够直观、清晰地对数据进行划分，划分结果可直接应用于策略。
④须知： 象限划分可以按中位数、平均数或者是经验。

最经典的例子就是RFM模型
R:最近一次消费时间间隔
F:消费评率
M:消费金额

2）多维法

①多维法是一种精细驱动的思维
②只要数据齐全且丰富，均可以应用
③处理大数据量，维度丰富且复杂的数据有较好的效果。但是维度过多，会消耗不少时间。
④须知：对不同维度进行交叉分析时，需要注意辛普森悖论。
辛普森悖论：即在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。
eg：
用户统计维度： 性别、年龄
用户行为维度：偏好、兴趣、
消费维度：金额、频率、消费水平
商品维度：品牌、品类、属性

3）假设法

①假设法时一种启发思考驱动的思维。
②假设法更多是一种思考方式，假设—验证—判断。
③当没有直观数据或者线索能分析时，以假设先行的方式进行推断，这是一个论证的问题。
④不止可以假设前提，也能假设概率或者比例，一切都能假设，只要自圆其说。
eg：
活动有效吗？
商品提价后收入会有变化吗？
1.假设商品提价后，销量一定下跌，问题时为销量下跌多少？
2.首先假设流量不会有变化，流量和渠道营销正相关，商品价格影响转化率，那么现在确定转化率的波动。
3.找出平时的转化率，预估提价后的转化率变化。假设各类型用户对价格敏感度不同，那么将用户分为忠诚客户，普通客户，羊毛客户等。
4.不同用户层次数量是不同的，反应也不同。忠诚客户转化率极低，羊毛客户几乎不会转化…这些数据可以凭借经验做出假设。最后进行汇总。

4）指数法 根据现有的数据，通过加工来建立合适且有价值的数据指标

包括：
线性加权法————设置不同的权重
反比例法————能达成一个收敛的效果 （0,1）
log法————将数值缩小

这三种方法一般要融合使用

①指数法是一种目标驱动思维。
②和假设法不同，假设法是缺乏有效的数据，指数法是将无法利用的数据加工成可利用的数据
③目标驱动力强，直观、简洁、有效。对业务有一定的指导作用。一旦设立指数，不易频繁变动。
④须知：指数法没有统一的标准，很多指数更依赖经验的加工。
eg：
中国今年的经济指标如何？
竞争对手产品表现的如何？

5）二八法 20%的因素（变量，top N，数据指标）产生了80%的功效。

①二八法是一种只抓重点的思维。
②二八法存在于几乎所有的领域，所以这种分析思维没有局限。
③和业务紧密相关，和KPI更紧密相关。花费最少的精力就能达到不错的效果，性价比很优。
④须知：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘。

6）对比法

①对比法是一种挖掘数据规律的思考方式
②对比更多是一种习惯，是数据分析的牛角尖，一次合格的分析，一定要用到n次对比。
③对比法可以发现很多数据间的规律，它可以与任何思维技巧结合，比如多维对比，象限对比，假设对比等。
④须知：在条件允许的情况下，数据分析依旧不能放弃全局，否则会让思路变得狭隘。

7）漏斗法

①漏斗法是一种流程化的思考方式
②涉及到变化和流程的都能用
③单一漏斗分析没有用，要和其他分析思维结合，比如多维分析，对比分析。
④须知：单一的转化率没有实际作用，要进行多维，多方面的对比。

如AIPL模型：

A（Awareness），品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人；

I（Interest），品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；

P（Purchase），品牌购买人群，指购买过品牌商品的人；

L（Loyalty），品牌忠诚人群，包括复购、评论、分享的人。

如何在业务时间锻炼数据分析思维

①保持好奇心
②在生活中练习

最后

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