数据分析的基本思想是什么？用案例讲解数据分析思维
在现代商业和科技环境中，数据分析已经变得至关重要。通过收集、处理、解释大量数据，企业和个人能够洞察趋势，做出明智的决策。在了解了数据可视化方法的基础上，想要通过可视化来呈现问题、给出解决问题的方向和思路，就需要掌握正确的数据分析的基本思想。本文就通过实际案例——BI打卡营活动来讲解数据分析的基本思想是什么样的。
一、数据分析是什么
数据分析是通过一系列处理、转化和建模手段，从原始数据中提取信息、形成结论并辅助决策的过程。它的核心目的是从海量、复杂的数据中挖掘出隐藏的规律、趋势和关联，为决策提供科学依据。
数据分析的本质在于，它将我们的思维根植于坚实的事实基础之上，借助逻辑严谨的分析手段，逐步推导出接近真相的结论。这一过程体现了理性、严谨和缜密的思考方式，确保我们的决策有据可依，而非凭空臆断。与此相对立的，是那种仅凭感觉或经验来做决策的方式。然而，这种方式由于缺乏可靠的事实支撑，往往容易导致错误的决策。因此，数据分析的重要性在于，它为我们提供了一种科学、客观、可靠的决策依据，帮助我们避免陷入主观臆断的误区。
我们常说的相关分析、回归分析、SWOT分析、PEST分析等，都是数据分析中常用的思路和方法。在实际应用过程中，通常不是单一方法贯穿始终，而是需要将这些方法巧妙地组合起来使用。从明确问题的本质开始，到持续跟踪直至问题得到圆满解决，这一整个过程都离不开这些分析方法的综合运用。
BI 打卡营活动，对上图中每一步进行讲解，较清晰的了解数据分析的基本思想。
二、数据分析的前期准备
1.把具体问题提炼为需求
数据分析需求：
是什么：梳理评估标准、单维度定量评估、多维度定量评估、分类评估
为什么：验证与探索
怎么样：基于发展趋势、基于驱动原因
应用
业务需求：打卡营活动的效果怎么样，存在哪些问题，可以怎么改进？
数据分析需求：通过打卡营活动，结合产品和社区内的数据，衡量打卡营活动的效果，打卡营每个环节的转化情况，思考转化率低的环节怎么改进。
2.定义问题，总结方法
方法总结
清晰描述问题（不能听需求者说要一个什么样的东西，而是要了解为什么要这个东西）
划分问题的边界
区分问题类型（是什么、为什么、怎么样）
明确输出产物
应用
定义一个评估标准；评估为什么低或者高；要改进的话，会出现什么情况。
三、分析过程
1.梳理流程，认清现状
方法总结
目标要分清，要明确，要聚焦；
拆分过程中达到目标的步骤越细越好；
每一个步骤能干什么框出一个范围；
最后确认数据记录了哪些没记录哪些。
应用：
BI打卡营流程梳理如下图
2.明确评判分析指标
指标类型：结果类指标和行为类指标
结果类指标：指向最终结果，相对容易量化，多见于结果类问题
行为类指标：指向达成结果的1、2、3 步骤，相对难量化，但越接近结果则越具体，多见于过程类问题
应用
行为类指标：报名人数、每天学习任务完成率、每天任务完成率、任务按时完成率、产品内编辑仪表板的用户率、平均每天编辑仪表板次数等
结果类指标：用户完成打卡任务比例、用户产品活跃率、用户1个月后的产品活跃率、用户2个月后的产品活跃率
3.寻找问题产生的原因
方法：演绎法和归纳法
应用
BI打卡营活动的过程非常清晰，且数据也比较清晰，采用演绎法：
梳理业务逻辑
提出分析假设
验证分析假设
提炼总结
可以提出以下假设：
参加打卡营的用户，产品使用能力比未参加打卡营的用户高
用户光看文档，不能提高产品使用能力
用户通过实操任务，可以提高产品使用能力
第一天的学习任务太重了，很多用户都不能准时完成
第一天的学习任务完成后，可以不用看后面的学习任务，也能得到相同的能力
案例类的学习文档，更能引起用户的学习积极性
4.评估方案提出建议
提出解决方案，评估方案
解决方案：问题定义清楚后，从方法库中选择合适的建议
评估方案：不违反业务逻辑；符合时间、成本等条件限制；能达成预期目标
利用业务假设，预测未来问题
可变量：一般是业务部门直接努力可以提升的评判分析指标
假设常量：一般设在一定范围内稳定的转化率评判分析指标
找关键变量：找到驱动业务的核心因素，才能设公式
设定假设常量与可变量
设定假设常量范围：通过经验总结
应用
通过上一步得出结论，每一个环节的转化率很低。就可以假设该环节的转化率，通过业务部门的直接努力可以达到多少；假设发展趋势不变的前提下，最终的转化率将提升多少。
四、分析总结
数据分析报告格式
五、数据分析的基本思想总结
总结来说，我们首要关注的是两个核心流程：一是深入挖掘业务的真实需求；二是明确这些需求背后的动因。在分析过程中，业务假设的建立至关重要，它是我们探寻问题根源和提出有效解决方案的基石。因此，在后续的工作推进和能力提升中，我们必须高度重视这两点，确保我们的分析工作始终围绕业务真实数据分析需求展开，并在明确假设的指导下，有针对性地寻求解决方案。通过掌握这些数据分析的基本思想并应用于实践，我们可以更好地从数据中汲取智慧，为个人发展和社会进步贡献力量。
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