这7条数据分析思路与技巧,让分析结果更可靠、完整!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:486 次浏览
2023-03-05 10:47:59

大家好。在和一些新人数据分析师聊天时,经常听到大家说“工作时没有自己的数据分析基本思路,常常是机械地完成老板布置的任务,无法形成自己的数据分析方法论。

的确,作为一名数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼,我们在进行数据分析时,经常要使用到一些基本的分析思维,如时间趋势、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析基本思路整合。

接下来就简单分享一下我个人从事数据分析领域以来的经验,并且总结了常见的7种数据分析基本思路,能够满足你工作大部分需求:

一、数据分析前的准备

数据分析一定要有目标!

举个最简单的例子,业务方最近新上线了一个功能,想让你分析一下目前这个功能的使用情况。这时候你该怎么做?

你会觉得“分析业务功能情况”是目标,然后根据这个模糊的目标你只能做一些描述性的统计分析,告诉业务方每天UV的最大值,最小值,中位数,平均数,方差,标准差……看起来很厉害的样子,但这些数据意义在哪里?

实际上,你要明确业务方的需求是什么,然后分析业务最终的目的,把这个目的进行拆解;比如刚才的例子,业务真正想要了解的是什么,是这个新功能的目的,是为了提升客户的留存率?还是为了提升客户的转化率?还是其他的?然后再把这个目的给拆解,确定我们的指标,然后再进行分析。

二、数据分析时的七种思路

下面描述了大家可以采用的7种不同的数据分析基本思路,并为每种方法提供了数据分析示例说明。

随着时间而改变

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作用:使用时间段来说明一个趋势。

数据分析示例:供应商采购金额分析查看时间趋势下的单价数据情况、查看流量的日变化情况。

下钻查询

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作用:设置上下文,以便查看者更好地了解更细粒度特定类别下的数据信息。

数据分析示例:从小组绩效下钻到个人绩效得分情况、从省份销售额下钻到城市销售额。

缩小

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作用:描述查看者关注的内容与大局的关系,某个具体内容对大局的影响。

数据分析示例:客户数下滑分析 :哪些客户类型和层级的大量下滑影响了总客户数

对比

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作用:表明两个或多个主题的差异。

数据分析示例:对比两个年度(2017、2018)客户类型和层级的下滑情况。

十字路口

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作用:当一种类别超过另一种类别时突出重要的转变

因素拆分

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作用:通过将主题拆分成不同类型或类别来解释主题。这里推荐大家看《金字塔原理》一书

数据分析示例:从销售额、毛利率、净利润来分析经营状况

离群值

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作用:显示异常或事件的特别异常之处。

数据分析示例:同过定位异常的销售额、流量渠道等来找出存在的问题

三、数据分析后的注意事项

1.突出数据重点

数据展示要简洁、突出重点,如果不需要标题、图例或网格线,可取消设置。目前国内常用Excel和一些可视化工具来展示数据,可视化工具如TB、FineBI都强调无代码、敏捷,可视化,一改传统BI工具SAP BO、IBM家的cognos(不过近几年貌似都在研发云BI)。

成熟的行业认可的BI工具如FineBI(国内)和 Tableau(国外),也都很推荐。

以下是我使用FineBI做出的数据展示图,大家可以根据修改前后的观感,来感受数据展示简洁的重要性。

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修改之前

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修改之后

2.跟进业务反馈

我们做数据分析业务,最终都希望能落地业务,对业务有真正价值。

所以在把分析结果给需求方时,再提一句:预计什么时候看到结果和反馈,我们到了那个时间点一起看反馈结果。这样的完整的过程才谈得上是一个闭环。并且能够通过反馈去不断地查漏补缺,提升自身的数据分析能力

在数据分析工作中,数据分析思维是框架式的指引,在一些通用的分析场景下可以快速使用,以上提供的一些经验和数据分析思维都可以快速套用,祝你快速成长为优秀的数据分析师。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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