数据分析很痛苦？5类问题建议、8大分析方法帮到你( 二 )

1. 从产品设计五要素看战略层的数据多留点心思，老板们会不定期地问起，找数据比较久就比较尴尬了。

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2. 从数据类型看下面的数据，在个性化推荐或精准营销场景会用得非常的高频，数据的质量决定了推荐效果的好坏。

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3. 从产品进化流看产品上线的前中后，产品的关注数据会有所差别，相关的数据收集和分析要靠自己不断总结反思了。

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4. 从时间上看建议同学们自我盘点下：有哪些是一次性的？哪些是周期性的？相应的采集需求或者分析报表该如何呈现才更佳？

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六、数据分析思路这部分是比较关键的一环，构思不清晰，如无头苍蝇一般，费时费力还无用。在分析之前，可以先问下自己，这个数据分析，到底目的是为了什么？
笔者认为，基本上为如下三类：
事前：制定/预防事中：控制/调整事后：结项/优化
因此，数据分析的思路是：始终围绕该阶段下的业务目标而开展数据分析。
分析思路建议参考：金字塔+公式化思维，这样可以穷举可能造成的影响因素，并进行一一分析排除，找到可能的原因。
tips：建议先列清楚可能原因，在进行数据采集和数据分析，避免返工。
举例：当一个电商平台的订单转化率下降时，可以列出订单转化率公式：CR=订单数/UV 。下降的原因：可能是订单数变少了，也可能是来的客户增加了。这针对这两个指标进行罗列可能造成的原因，并通过数据验证分析。

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七、数据分析方法有了数据分析的思路，就需要通过适合该场景的分析方法进行分析，以进行规律的探索。
常用到的一些分析方法如下：
1. 趋势分析法将两个或两个以上的指标或比率进行对比，以便计算出它们增减变动的方向、数额、以及变动幅度的一种分析方法。
2. 对比分析法将两个或两个以上指标对比，寻找其中规律。静态对比，不同指标横向对比。动态对比，同一指标纵向对比
3. 多维分解法把一种产品或一种市场现象，放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。
4. 用户分群根据用户与产品之间的互动程度进行划分，以更好经营用户。
5. 用户细查用户抽样，具体观察用户在行为、交易上的特征数据，以观察是否具有显著特征，反推宏观数据，找出数据规律。
6. 漏斗分析法对业务流程节点进行划分，建立整个业务流程的转化漏斗，并追踪分析。
7. 留存分析用户注册后，追踪该用户次日/周/月的活跃情况。
8. AB测试法 A/B测试的实质是对照试验，即通过对几个不同的版本进行对比，从而选出最优解。

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八、学习日程因为计划常常赶不上变化，因此这里希望同学们列的是日程，而不是计划。这部分分两步：第一步搞清楚自己需要什么，第二步，制定适合的学习日程。
step1：需要什么根据第五节的数据分析类型，梳理日常高频分析场景。总结自己的薄弱环节：可以反思分析过程，做什么最痛苦和请教大佬们都有哪些高超技艺？选一个自己未来钻研的方向：行业分析、BI方向、机器学习。

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