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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

快速建立數據分析框架

時間：2023-10-17來源：騎豬逛超市瀏覽數：141次

對于專業且經驗豐富的數據人來說，結合業務場景和工作經歷大部分都已經建立了一套完備的分析思路。就算換了新的工作內容也能結合分析框架輕松適應業務需求。這次想探討的是針對一線業務同學以及剛接觸數據的同學，當接觸全新的分析議題時幫助快速建立數據分析框架。

01問問自己到底要分析什么

這個問題其實很難回答，我覺得資深的分析師在寫做各種數據處理和匯總時也會有這種疑問。有時候是巧婦難為無米之炊，數據質量欠缺導致缺乏有價值的數據作為分析基礎和數據支撐；有時候是數據太多應接不暇，各種分析后發現無法提煉核心結論。其實這些都是因為沒有想清楚自己到底要分析什么。

明確本次分析目標，把分析目標分解化為若干個點。把分析內容轉化為一道道解答題，本次分析目標是什么？分析的功能或者用戶有什么特征？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些指標得出分析結論，分析過程是否存在邏輯問題？

02自己到底需要哪些數據？

做數據分析一定要對數據類型和用途有清晰的認知，一般分為

1，用戶基礎數據

2，用戶行為數據

3，業務數據

4，調研類數據

5，畫像類數據

針對上面的數據類型結合本身業務及生態構成，是很容易整理出自己需要哪些數據的。獲得數據后對數據進行多維分析，波動解讀，歸因說明等驗證，結合統計學理論，這樣會針對數據得到初步分析結論，并對結論不斷進行探索驗證。

03數據處理和清洗

根據目標和需求找到自己的數據源，收集前一定要經過謹慎的數據校驗和口徑對齊，因為一旦數據采集出了問題會直接影響分析結論。同時數據有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目標，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

04數據呈現

記住一般能用圖說明問題的就不用表格，能用表說明問題的就不用文字。表格和圖形永遠比數字更直觀。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。

05分析報告的產出

分析報告作為上述分析過程的高度凝練，一定要框架清晰，結構清晰。常用公式是圖片+簡單文字描述+一句話結論。

很多人會忽略分析報告中比較重要的一點，就是好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。也就是最開始我們提到的，這次分析的目標是什么，如果沒有可執行落地的建議或方案，那上面這些工作都只是數據的二次生產，并沒有發揮數據自身的價值和數據分析的意義。

數據分析的過程更像是一道高考理科題，讀懂題意，用什么公式，題目計算過程以及得出最終正確答案，每個人在每個環節的執行上都會有自己的思考角度以及執行方式。這些習慣及方式造就了分析過程和結論的差異性。那么搭建分析思路的過程就是針對上面的解題環節不斷訓練和強化，在鍛煉的過程中沉淀自己的思考。

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