数据分析有哪些关键步骤？一文揭示数据分析师的日常工作！

在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为企业和社会最宝贵的资源之一。随着技术的进步，我们能够收集、存储和处理的数据量呈指数级增长。数据分析，作为从海量数据中提取有价值信息和见解的科学，变得至关重要，其核心在于使用统计方法、机器学习算法和数据挖掘技术，对数据进行深入的探索和理解，跨越了多个领域，包括商业智能、市场研究、社会科学、医疗健康等。从企业的角度来看，数据分析可以帮助企业优化运营效率，提升客户满意度，开发新产品，甚至重塑整个商业模式。

本文旨在探讨数据分析的基本概念、用处、步骤以及数据分析师的日常。我们将一起了解数据分析如何成为推动现代企业和社会发展的关键力量。

一、什么是数据分析

数据分析是一种通过应用恰当的统计技术对大量累积的数据进行深入探究的过程。这一过程涉及对数据进行整合、解析和吸收，旨在充分挖掘数据的潜在价值和功能。其目的在于从数据中提炼出有价值的信息，形成有意义的结论，并对数据进行详尽的审视和综合分析。

简而言之，数据分析是一个系统性的过程，它通过特定的方法对数据进行分析，以获得深刻的洞察力，识别问题和机会，进而促进产品和服务的改进与创新。

其中有三个关键点：

数据

第一个关键点是数据，数据分析的起点在于数据本身。要开展这项工作，首先需要拥有充足的数据量，这是进行数据分析的前提条件。

数据实际上是由一系列指标构成的，这些指标主要可以划分为两大类：绝对值指标和比率型指标。

• 绝对值指标：这类指标以具体的数值形式呈现，例如，某个电子商务应用程序可能拥有1亿的活跃用户，每天有3000万的用户下单，8000万的用户浏览商品，以及每天达到30亿元的成交金额等。

• 比率型指标：与绝对值指标不同，比率型指标通常以百分比的形式表达，它们反映了不同数据之间的相对关系。例如，一个电商APP的下单转化率可能为50%，搜索渗透率为80%，支付失败率则为5%。这些比率型指标往往是通过计算几个相关指标的比值来得出的，如下单转化率的计算方式为下单人数除以活跃总用户数。

数据分析过程

拿到数据后，以下几个问题是我们必须思考的：

• 分析的起始点：当我们获得一份数据时，应该从哪个角度切入分析？
• 分析的焦点：在众多数据中，哪些是我们应当深究的关键要素？
• 分析的工具：我们可以借助哪些分析工具和方法来挖掘数据的内涵？
• 核心结论的提取：如何从繁杂的数据中抽取出核心的结论和洞察？

为了深入分析数据，我们需要运用专业的数据分析思维和方法。数据分析方法不仅指的是解决数据问题的具体技术和手段，也包括了贯穿整个分析过程的思考框架和策略。

数据分析中常用的思维和方法包括：5W2H分析法、漏斗分析法、相关性分析法、对比细分分析法、麦肯锡逻辑树分析法、用户画像分析法、Aha时刻分析法以及RFM用户分群等。这些方法构成了数据分析师的工具箱，帮助他们从不同角度审视和解读数据。

数据分析结果

第三个关键点关注于数据分析的结果。数据分析的核心目标是充分挖掘并最大化数据的潜在价值。这涉及到通过深入分析来识别问题根源，并据此提出相应的结论。在得出结论时，必须确保它们是基于数据分析过程中得到的信息，而非个人的主观经验或判断。引入个人经验可能会影响结论的客观性和准确性，从而削弱数据分析结果的严谨性。

二、  为什么要进行数据分析

数据分析在公司和企业中扮演着至关重要的角色，尤其在互联网公司中，其作用可以归纳为以下四个主要方面：原因分析、效果评估、产品迭代、用户增长。下面，我们将逐个举例说明。

1、  原因分析 

在互联网公司中，产品经理常需探究诸如用户活跃度下降、销售收入减少或用户留存率降低等问题的成因。这些问题的解决通常依赖于多维度的数据分析方法，包括拆解和对比分析，以识别问题的根源。

 以电商APP销售收入下降的问题为例，我们可以通过以下步骤进行数据分析来定位问题： 

• 首先，将销售收入公式化为销售收入=客单价×付费用户数。
• 接下来，识别是付费用户数减少还是客单价下降导致了销售收入的降低。

 如果问题在于付费用户数的减少，进一步细分付费用户为新用户和老用户。新用户是最近一段时间内首次进行付费购买的用户，而老用户则是之前已有付费记录的用户。 

若付费新用户数减少，我们可以将其拆解为付费新用户=活跃用户×付费率。这里的活跃用户指之前未进行过付费的用户。我们需要对比分析，识别是由于活跃用户数减少还是付费率下降导致的问题。 

• 如果是活跃用户数减少，需要进一步分析活跃度降低的原因，可能与特定节日影响或产品功能问题有关。 
• 如果发现是付费率降低，那么需要审视引导用户付费的功能、促销活动是否存在问题，并进行相应的调整。

2、  策略效果评估 

以一款网约车应用程序为例，该应用定期向用户发放不同价值的优惠券，旨在激励用户更频繁地使用其打车服务。为了确保这一营销策略的有效性，必须提前进行效果评估。

数据分析不仅能够帮助我们评估优惠券策略的总体效果，还能精确地指导我们为不同用户群体提供合适的优惠券金额，以最小化成本并最大化用户打车行为的激励效果。此外，数据分析还能揭示优惠券对特定用户群体的打车行为的促进作用，从而帮助我们更精准地定位目标用户。 

策略效果评估的应用范围非常广泛，它不仅可以用于优化运营活动、消息推送、推荐算法等的迭代过程，还可以用于评估搜索排序策略、银行风险控制措施、客户流失预防策略等其他领域。

3、  产品迭代

互联网产品功能往往经理快速的迭代，每个新版本都在对现有功能进行改进，并引入创新特性。

以wx为例，其表情符号在2021年经历了一次重要的更新，将原本静态的表情包转变为动态形式。为了衡量这次产品更新对表情符号功能的影响，我们需要进行深入的数据分析。

• 分析的第一步是评估整体效果，通过观察表情发送的数量、用户使用表情的普及率以及表情发送的频率等关键指标的变化，来评估这次更新的总体成效。
• 由于不同用户群体对表情功能更新的反应可能存在差异，因此需要进行用户分层，以便更细致地评估更新效果。这样的分析将使我们能够深入了解不同用户群体对wx表情功能更新的反应。

根据用户发送表情的频率，我们可以将用户分为低频、中频和高频三个活跃度等级。通过比较更新前后各级别用户发送表情的数量和频率，我们可以评估功能更新对不同用户群体的具体影响。

• 此外，我们还可以根据不同表情的受欢迎程度来分析其在更新前后的传播效果，从而了解更新对哪些类型的表情传播有正面促进作用，而对哪些可能有负面影响。

4、  用户增长

数据分析在推动互联网公司用户增长方面扮演着关键角色。用户增长的核心模型通常遵循AARRR方法。

（1）用户吸引

用户吸引涉及通过各种外部途径来吸引新用户，包括广告推广、用户推荐、知名人士分享等。

在这一过程中，数据分析能够提供关键支持，帮助我们评估各个推广渠道在吸引用户数量、用户质量以及成本效益方面的性能。通过数据分析，我们可以做出更明智的投放决策，同时分析从广告曝光到用户下载应用的转化流程，识别并解决转化率低下的环节。

（2）用户活跃

用户在应用程序内的活跃行为至关重要。在成功引导用户下载应用程序之后，我们面临的挑战是如何维持并提升用户的持续参与。

为此，需要深入分析用户的行为模式，利用数据分析来识别哪些功能改进能够激发用户的活跃度。此外，我们还需探索各种策略，如发送提醒和推送通知等，以有效提升用户的活跃度。通过这些方法，我们旨在增强用户的活跃度，从而促进应用程序的长期用户粘性。

（3）用户留存

用户留存指的是用户长期留在我们的应用程序中。为了提高用户留存率，我们通常采用数据分析来识别影响用户留存的主要因素。此外，挖掘用户的“Aha时刻”（即用户首次体验到产品核心价值的关键时刻）也是数据分析中的一个重要环节。

（4）用户变现

用户变现涉及将用户流量转化为实际收入的过程。我们的目标是在确保用户数量稳定增长的同时，提升收益。

为此，数据分析至关重要，它能帮助我们识别哪些因素或用户行为能够促进用户进行付费，以及不同付费额度和付费频率的用户之间存在哪些显著差异。通过漏斗模型分析用户的付费转化路径，我们可以发现并解决用户流失严重的环节，从而优化付费流程，提高转化效率。

（5）用户推荐

用户推荐是增长策略中的一种有效手段，尤其是在价格敏感的用户群体中。以拼多多为例，其增长活动的设计主要是为了激励用户进行传播。拼多多通过结合优惠、砍价和拼团等产品特性，鼓励用户将活动分享到wx群和朋友圈等社交平台。

三、  进行数据分析要完成哪些步骤

数据分析是一个从识别问题到应用解决方案的有序且明确的操作序列。对于数据分析师而言，对数据分析步骤的透彻理解至关重要，它有助于精确地管理和推进整个分析过程。

一个全面的数据分析流程大致可以分为六个主要阶段，依次是确定分析目标、获取数据、处理输出据、执行分析、结果可视化以及提出总结和建议。

1、  确定分析目标 

每项工作都应有一个明确的目标，数据分析工作也不例外。在启动任何分析项目之前，首要任务是确定分析的具体目标。只有目标明确，后续的分析工作才能有的放矢。通常数据分析的目标可以归纳为以下三种类型： 

（1）性能波动分析

这种类型的分析通常关注某个关键指标的下降、上升或异常表现。例如，日活跃用户数（DAU）下降、用户留存率降低、电商平台订单量减少或销售收入下降。

其核心目标是找出导致指标波动的原因，以便快速识别并解决业务中的问题。关键在于能够量化不同因素对指标下降的具体影响，例如，确定总指标下降中A因素和B因素各自所占的比重。

 （2）决策评估分析

这种分析主要针对新上线的活动、功能或策略的效果进行评估，并为接下来的迭代方向提供建议。这些建议将作为产品经理或其他业务决策者的重要参考。因此，数据分析不仅要揭示问题所在，更要提供明确的行动指南和发展方向。 

（3）专题深入分析

这种类型的分析针对业务部门提出的特定主题进行深入探讨。包括增长策略分析，如如何提升用户新增、活跃度、留存率和付费转化；用户体验分析，如如何提高用户查找表情的效率；以及战略性探索，如分析wx引入视频号功能的用户需求和潜在的市场机会。

2、  获取数据

在确定了数据分析的目标之后，接下来的步骤是根据分析需求来收集相应的数据。这个过程通常涉及到使用Hive SQL这类查询语言，从公司的数据仓库中检索所需数据。 在进行数据提取时，需要特别注意所选数据的维度和相关的指标数量，确保提取的数据能够满足分析目的，同时避免不必要的数据冗余。

（1）确定分析维度

在进行数据分析之前，明确分析的维度至关重要。

• 时间维度：这涉及到选择数据的时间范围，比如比较今日与昨日的数据，就需要提取这两天的数据进行对比。
• 设备维度：决定是否需要按照iOS和安卓等不同的操作系统平台来区分用户，进而对比分析哪个平台上的付费用户流失更为严重。
• 人口统计维度：包括年龄、性别、地域等信息，这些维度的提取有助于识别哪些特定群体的用户流失问题更为突出。
• 新老用户维度：分析用户流失问题是否主要出现在新用户群体还是老用户群体中，从而采取针对性的策略。

（2）选择指标

在明确了分析的维度之后，紧接着需要确定的是具体的指标。维度和指标相结合，才能构成一个全面的数据集

3、数据清洗

在明确了数据来源和所需指标之后，为了确保数据分析的准确性，通常需要对数据进行清洗和预处理。

数据清洗通常包括处理异常值和填补缺失值。例如，在处理用户年龄数据时，我们需要先排除那些空缺或不合理的年龄记录（如年龄超过120岁等）。

4、数据分析

依据既定的分析目标，选择合适的分析方法和逻辑框架进行深入的分析和探索。这一步骤要求对数据进行细致的拆解，挖掘潜在的模式和趋势。

5、数据呈现

数据分析得出的结论需要通过图表形式直观展现，正如俗语所说“一图胜千言”，图表能够更直观、更清晰地传达分析结果。我们可以使用Excel、Python或R语言等工具来创建可视化图表。

常用的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、组合图和箱线图等。

6、结论与建议

在通过图表清晰展示数据分析的结论之后，接下来是分析的总结阶段。这一阶段主要包括明确地阐述分析得出的具体结论，并向业务团队提供明确的建议，指导他们如何根据结论进行改进和优化。

四、  数据分析师的日常工作有哪些

1、  构建数据框架 

为监控产品功能的运行状况，包括用户数量的波动、用户体验的质量、业务运营的健康状况以及潜在的商业机会等，公司或企业通常会建立一套完整的数据体系，以便于对产品各功能模块进行有效监控。 

那么，什么是数据体系？ 数据体系是指按照一定的逻辑和方法论，将这些指标系统地组织起来，形成一套完整的数据架构。

构建数据体系旨在为特定业务领域创建一套全面的指标框架，使业务团队能够跟踪业务进展，及时识别和解决潜在问题。

（1）数据上报

通常通过在应用中设置追踪点（埋点）来收集所需数据。数据上报可以通过客户端或服务器端进行。某些数据，如前端按钮的展示情况，只能通过客户端上报来获取。

（2）指标计算

依据收集到的数据以及业务需求和计算标准，我们采用特定方法计算相应的业务指标。例如，某个按钮的点击率可以通过点击次数除以曝光次数来得出。

（3）数据报表

将计算得到的指标以表格、折线图、饼图等常规图形方式进行展示，形成直观的数据报表。

（4）数据体系

将这些数据报表按照逻辑顺序和结构进行组织，构建成完整的数据体系。例如，可以根据用户获取、激活、留存、收入、推荐的AARRR增长模型来组织数据，以全面监控和分析业务的各个方面。

2、  构建策略模型 

为了满足业务需求并解决业务问题，我们需要构建相应的策略模型。

（1）付费业务

对于涉及付费的业务，我们需建立一个付费预测模型，用以预测未来哪些用户可能会进行付费，哪些用户可能会流失。这样，我们便能对即将流失的用户提前采取措施进行挽留，同时对于已经流失的用户，可以采用如发放礼包等策略来促使其回归。构建付费预测模型主要采用机器学习中的分类技术，如决策树和逻辑回归等，将用户付费相关的行为特征纳入考量，包括用户的活跃度、活跃时长、年龄、性别和过往的付费记录等。

（2）用户增长业务

对于用户增长业务，建立用户流失预警模型至关重要，它可以帮助预测哪些用户未来可能会流失，从而使业务团队能够及时采取措施进行挽留。

用户流失预警模型的构建过程与付费预测模型类似，同样需要应用机器学习中的分类模型技术。然而，面对一些涉及用户分层的复杂问题，传统的分类模型可能无法提供满意的解决方案，这时就需要采用聚类分析方法，如k-means或DBSCAN等，来进一步细分用户群体。

（3）指标预测

对于涉及指标预测的问题，时间序列预测方法是一种常用的解决方案，它能够根据历史数据模式来预测未来的数据趋势。

3、专题性分析与评估

专题性分析与评估是针对业务过程中遇到的特定问题进行深入分析的过程，主要包括以下几个方面：

（1）波动原因分析

当业务指标出现波动时，开展专题性分析以识别波动的根本原因，并提出相应的改进建议。

（2）功能与策略评估

对于新上线的产品功能、迭代更新或市场活动，进行专题性评估以衡量其效果，包括分析新功能的市场反响、活动对用户行为的影响以及新策略的实施效果。

（3）专题性探索

进行深入的专题性探索以发现和理解关键的业务驱动因素。例如，在用户留存方面，分析哪些因素是提高用户留存率的关键；在用户增长方面，探索哪些行为模式是推动用户增长的核心要素。通过这种专题性探索，可以更精准地识别并利用这些关键因素来推动业务的持续发展。

五、  总结

数据分析不仅是理解过去和优化现状的关键，更是预测未来和指导战略决策的重要工具。通过深入分析数据，企业能够揭示用户行为的模式、识别市场趋势、评估营销活动的效果、优化产品功能，以及制定更为精准的用户增长策略。数据分析师通过构建数据框架、策略模型，执行专题性分析与评估，为企业提供基于事实的洞察，帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先。

随着技术的进步和数据量的激增，数据分析的方法和工具也在不断发展。数据分析师需要不断学习新的技能，掌握先进的分析技术，以更高效、更创新的方式从数据中提取价值。此外，数据隐私和安全性也成为数据分析中不可忽视的因素，分析师在处理数据时必须遵守相关的法律法规，确保数据的合法合规使用。

总之，数据分析作为一项关键的商业技能，对于任何希望在数字化时代中蓬勃发展的企业来说都是必不可少的。通过持续的学习和实践，数据分析师可以帮助企业解锁数据的潜力，推动业务的持续增长和创新。

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