工作中对数据分析思路的一点思考

工作中，经常会遇到产品、运营等各方人员对某个数据的疑问，或者各种各样的数据需求和数据问题。对于数据从业者，我越来越意识到我们不仅仅需要掌握必要的编程基础和专业知识，也需要掌握一些常见的数据分析思路，进而提高自己的数据敏感度。以下内容是自己在工作中总结出来的一些数据分析思路。

解决数据问题的通用框架

通常，解决数据问题可以分为以下五步进行：
1、明确目标
1.1明确分析对象：确定分析对象，定义该对象，确定该对象的衡量标准；
1.2明确分析目的：为什么分析它？是否有更本质的问题？它的目标受众是什么？它的最终受益人又是谁？
1.3明确分析目标：解决该问题，是为了原因定位？还是为了方案调整？

2、界定问题
2.1准确描述问题
2.2结构化梳理问题：结构化梳理问题，可以采用5w2h的方法，具体内容如下：

3、提出假设
3.1将问题拆至最小：将问题拆到最小后，最小问题之间，应该符合‘相互独立，完全穷尽’的原则。将问题拆分的方法，常见的有逻辑树分析法和公式拆解法。

3.2确定主要问题：即将问题判定优先级，将主要精力投放到主要问题上。

4、验证假设
4.1收集信息数据
4.2构建分析框架
4.3选择分析方法：常见的分析方法包括象限法、二八法、漏斗法、对比法、SWOT法等。

5、输出结论
5.1背景说明：这一部分，可遵循“背景-冲突-疑问-回答”的顺序展开；
5.2结论输出：结论输出时，可遵循的原则包括：结论先行、上下对应、分析清晰、逻辑递进；
5.3执行方案：也就是输出科学数据报告（可视化）的过程。

常用的分析指标

1、用户数据

2、行为数据

3、业务数据

最后

以上就是甜美学姐为你收集整理的工作中对数据分析思路的一点思考的全部内容，希望文章能够帮你解决工作中对数据分析思路的一点思考所遇到的程序开发问题。

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