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數據分析中“如何定義問題”一些思考和見解

時間:2022-06-19來源:伏苓瀏覽數:329

一個完整的業務數據分析問題主要是業務遇到的問題和分析的方向,我們梳理問題邏輯時必須掌握定義問題的一些思路和知識。了解問題的結構,我們就可以將錯綜復雜的問題,用邏輯清晰的方式提煉出問題本質,為理解業務、分析結果落地、指導后續分析方向都有著非常重要的意義。

前言數據分析中該如何落地?當接到業務需求,先定義問題;回到業務場景,結合分析目標,形成分析思路;最后如何與業務溝通形成落地的建議。“定義問題”是首要的,定義問題是理解、理清需求、分析結果落地的第一步,避免由于問題的定義不清晰,造成結果無法落地等情況。那么,如何定義一個問題就顯得尤為重要了!在實際場景中,如何定義問題呢?本篇以實際場景為例,梳理在數據分析中,如何定義問題的一些思路和見解!

1實際場景中“問題”

在實際工作場景中,隨著業務發展,問題會越來越多,業務方有時候并沒有明確的表達出具體的問題,導致數據分析人員收到的問題會越來越不明確,越來越寬泛。

因此,具體目標是什么問題,什么都沒有標準的界定就開始分析,在分析的過程中發現自己和目標偏離太遠,在這樣的情況和情景下,數據分析就要提升去界定問題的能力,讓分析結果有價值,能夠落地。

主要有以下幾個問題?問題不明確,問題太表面,問題沒有邊界、雙方理解有偏差等,那么,我們以一個實際的工作場景為例來梳理一下“如何定義問題”的具體操作:

互聯網產品,負責渠道推廣的同事找到數據分析師,說“最近投放ROI下降了,幫忙看看”。

2如何定義問題?與渠道推廣的同事溝通后,根據前面用戶行為分析如何落地—【如何定義問題】的步驟,進一步明確問題具體如下:

①清晰描述問題

要知道分析的ROI意義是什么,挖掘原始的需求,不能只看業務的需求想要什么樣的結果,而是要了解為什么想要這樣的結果,清晰相關獲取階段相關數據指標背后的業務含義。在遇到具體問題具體討論,越細致越容易出結果。

通過對渠道ROI進行分析,其目的是一定程度上的精準投放,根據新增用戶數和渠道成本進行計算,得出效果最好的渠道ROI,并在后期進行投放策略優化,費用分配等問題,精準地對好渠道加大投入;

因此,其問題投放ROI下降了,就是渠道推廣的同事想知道渠道整體獲客能力-----渠道規模和拉新能力。

②劃分問題邊界

初步預判解決問題的方向、設定評價標準、分析目標的預期值。

◆一般渠道分線上和線下渠道,線上渠道包括百度/應用商城競價、360、搜狗等搜索引擎,以及直接訪問、外部鏈接等;線下包括車站廣告、戶外廣告、地推廣告、自營店面廣告等。解決問題的方向從投放渠道ROI(投入產出比)指標進行拆解,基礎公式:ROI = 獲取的用戶數 / 投放費用,從而找到問題原因。

◆通過不同時期同比/環比進行對比,選擇不同時期的渠道ROI指標數值作為對比標準,從而分析出異常波動的范圍。針對不同時期不同渠道獲客量級做出判斷標準。

?渠道獲客量級少,用戶質量高:對渠道要擴量,擴量之后還要繼續關注質量,因為量多了之后留存可能會下跌。

?渠道獲客量級多,質量高:這個渠道是很好的,要加快變現能力。

?渠道獲客量級多,質量不太好:對渠道進行精細化運營,一般是有一個子渠道用戶不太匹配產品或者產品交互上出了問題。

?渠道獲客量極少,質量差:渠道直接放棄。

◆通過分析目標得到預期值。找到渠道ROI下降的原因。

③區分問題類型

是什么、為什么、怎么樣到底歸屬哪一類

◆如果不清楚現狀(描述性統計)---是多少

◆如果想給現狀找標準(什么算好,多少算好)---是什么

◆如果想給現狀下判斷(好壞,多少,漲跌,類別)---是什么

◆如果想給多個方案選一個(根據標準打分)---是什么

◆如果想知道問題的原因---為什么

◆如果想預測未來---會怎樣

◆問題很復雜的時候需要多個分析層次

比如,分析當下的新增用戶情況:

◆描述現狀:新增了多少,區各渠道轉化,新增變化趨勢

◆樹標桿:根據歷史習慣,KPI達成率,領導期望等樹立一個衡量標準

◆明問題:好的話能不能持續,不好的話原因是什么

◆為什么能持續:先找好的原因,再看能否持續

◆為什么不好:先找到不好的點,再找原因

④明確輸出產物

◆是多少---數據,數據報表

◆是什么---判斷標準,判斷依據

◆為什么---有哪些原因 ,哪個原因影響最大

◆會怎么樣---預計有哪些效果

問題最終定義為:

2021年3月21日較往常平均渠道ROI下降25%,而正常波動范圍是±8%,因此認為有顯著下降。此次分析的目標在于找出下降的主要原因,并在次日解決。

小結

數據分析人員都能發現問題,但真正重要的不是發現問題,而是定義問題。因為有很多問題,根本不必要解決。數據分析人員必須學會定義問題,才能知道,在數據分析中什么問題是一定要解決的,結果才能真正的落地一個完整的業務數據分析問題主要是業務遇到的問題和分析的方向,我們梳理問題邏輯時必須掌握定義問題的一些思路和知識。了解問題的結構,我們就可以將錯綜復雜的問題,用邏輯清晰的方式提煉出問題本質,為理解業務、分析結果落地、指導后續分析方向都有著非常重要的意義。

還要知道不是所有問題都是真正的問題,不是所有真正的問題都值得被解決。所以,在數據分析中定義問題這個環節中,看到問題的時候,我們要剖析業務場景,設定清晰的目標,才能明確的“定義問題”(若有不一樣的想法,歡迎留言)


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