企业里真实的数据分析案例解析

从最近跟进一些数据分析项目来看，慢慢对数据分析有了更多的理解。

数据分析的定义和误区：

数据分析，简单来说就是用数据进行分析。经验分析也是分析，但这是靠经验分析的，不是数据分析。数据分析就必须是通过数据进行推导或验证的。所以任何数据分析工具都是数据分析的工具，不管是Excel，spss或BI都是数据分析的工具，甚至说用计算器做分析也可以是数据分析。也就证明了一些人说Excel就是报表，而不是数据分析，这是错的。

数据分析流程：

网上看最多的流程是这样的。

但其实这样才是更合理的，

数据分析不一定是一次性的，是分次数的。第一次分析会得到一些结论和猜想，然后要收集更多数据来证实自己的猜想，不然就是猜想，和经验判断没什么区别的。

数据分析如何落地

数据分析只有落地，才有价值，不然数据还是数据，还浪费了人力，物力和财力。按我公司数据分析大牛的话来讲，数据分析首先是发现问题，然后是定位问题，最后是解决问题。

1.发现异常：

发现问题就是说看出数据的波动性和不正常性。看出数据的不正常，首先要定义怎么样的数据算不正常，和平时误差的波动对比是多少，平时的数据如何定义。（补充电商很多数据都是定义波动在+- 10%内为正常，平时是指近2周的平均数据）。举个例子：本来某网站某内部渠道A的订单转化率维持是4-5%左右。有一天突然变成了2%，而近2周的数据因为前几天的数据库异常，只有近8天的数据。那怎么办呢？难道说没2周，所以问题无法发现？

这时大牛告诉我，书本上和网上你所看到的数据都是完美的，但你现在遇到的就是现实，现实就是只有近8天的数据，你这次也就只能算近8天，或者近7天。以后积累数据更多后，你分析时才用近2周。要接受数据的不完美，以后你还会遇到很多数据上的bug。那就按近7天的订单转化率去算吧。这里补充一点：订单转化率的定义=订单/二跳Visits。这点定义，不同公司定义不同，但有一点是肯定的，因为是个比率值，所有近7天的平均订单转化率不是拿近7天订单转化率算平均，而是近7天的订单数平均/近7天的二跳Visits。

总算算出来了，近7天平均订单转化率是4.5%，昨天的订单转化率是2%，变化幅度明显超过10%，绝对是个异常。

2.定位异常：

如何定位异常，大牛说你是新手，所以你去分析各个细分维度，看哪个维度内部之间有很大变化。我把能分析的维度全都做了一遍，流量外部渠道，流量平台，流量访问地区，流量进入的商品类目。因为我的Excel功底很好，这些数据处理我较快滴就完成了，然后对大牛说，外部渠道订单转化率都在降，平台，地区和商品类目转化率也都是下降，而且之间下降的幅度都是差不多的。他说，如果都是在降的话，那说明问题不是在这里。只有某个维度内部之间，变化有较大悬殊的，才能定位到问题在这个维度。比如假设，刚才的维度中你发现平台中，PC转化率大跌，无线转化率基本没变化。那说明问题很可能出在网页上面。很可能是订单确认页的网页日志记录有问题，然后被记录的订单数少了。订单转化率=订单数/二跳Visits。分子少了，也就转化率低了。而你现在是都没什么差异，那你去看看网站的订单转化率是怎么样的，还有其他内部渠道的订单转化率变化吧。我很快去提取数据并计算了，整体网站转化率没什么变化，二跳Visits流量也没什么变化。但是内部渠道中有个内部渠道C，他的转化率提升了很多，但他的流量没什么大变化。大牛说，那问题差不多出来了，很可能是内部渠道A的订单数被错误计算到渠道C了。正常情况，每个渠道的转化率都是不怎么变化的，而且你都说流量没什么变化了。是要到解决问题的时候了。

3.解决异常：

可以让IT同事看看网页日志，是不是有流量被混入到渠道C了。一个比较简单的案例到此，差不多结束了。

首先要学会接受数据的不完美，哪怕要2周，如果只有1周，也只能先当5天算。

第二了解对比要可比计算近1周或近2周的平均数据前，都要先判断有没异常值出现。

第三，发现问题后要去进行维度拆分，维度内部差异很大的，才是问题的关键点所在。

第四，除了纵向对比日期外，还有想到横向对比同级渠道，还有考虑他们上面的整体。

你目前先慢慢学会对内部渠道A进行日监控，然后有异常数据能识别，然后去定位问题。你的自动化报表设计很不错，能大大减少每天的数据处理时间，也就有更多时间去定位和分析问题。解决问题，一般来说都是比较麻烦的，要涉及跨部门的沟通交流，很多都不是数据能解决的。