京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们为什么要注重数据分析,对此我的想法是:
有效避免拍脑袋、主观臆想;
为决策提供支撑,更能说服人;
通过数据分析,可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。
知乎用户@绡页的答案很简单,但却一语中的:
“知错能改,善莫大焉”——可是错在哪里,数据分析告诉你。
“运筹帷幄之中,决胜千里之外”——怎么做好“运筹”,数据分析告诉你。
“以往鉴来,未卜先知”——怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你。
一般而言,数据分析的逻辑是:先梳理一件事的目的、流程和逻辑(实际上也就是梳理清楚业务逻辑),界定出关键用户行为和数据,分析数据找到问题,思考解决方案。
比如某电商做了一个专题活动,但效果却并不理想,现在需要寻找原因,那么它的逻辑就大致是:首先梳理用户消费流程:专题活动页面——商品页面——下单购买,或者是通过搜索/导航——商品页面——下单购买;然后界定出关键的用户行为:打开专题页或通过搜索导航、进入商品页面、点击购买、下单等;再然后确认是用户的哪个行为数据是否有异常的地方,也就是找到问题所在;最后就是思考怎样去解决这个问题。

在数据来源正确的前提下,数据分析的方法可以分为定性分析和定量分析。
定性分析,就是对事物的性质作出判断,究竟它“是什么”。比如最近某一个产品的用户活跃度大幅度提升,而结合该款产品最近的更新情况可知,用户活跃度之所以大幅提升是该款产品上线了一个新功能导致的。
定量分析,是指对事情的数量做出统计,衡量它“有多少”。比如产品优化了登录注册流程,这一优化的效果是怎样的,带来了多少新注册用户,增长率是多少。
在《增长黑客》中有一段对数据分析的精彩论述,其中也有提到定性分析和定量分析的关系:
数据分析就是定性分析和定量分析的相互结合,不断验证的过程。提出假设、设计方案、分析数据、验证或推翻假设,最终抽丝剥茧,逐渐接近真相。数据是相互印证的,彼此之间有如通过无形的网络纵横连接,只需轻轻按动其中一个就会驱使另外一个或一组产生变化。
通过数据分析得出的结论,应当能反推出其他数据,或是与其他数据分析得出的结果相一致。例如,假设某日在线订餐网站的数据量猛升,猜测与天气阴雨、用户窝在办公室或家中不愿出门有关,那么就应当去翻查近期之内网站在阴雨天期间的访问数据,看是否出现了类似的攀升。
就我自己亲身工作经历而言,数据分析的流程应该是:
明确目的——拉取数据——处理数据——寻找异常点——得出结论——验证结论
明确目的:清楚并理解此次分析的目的是什么,比如寻找某地城市的流量锐减的原因,这个很多时候是建立在你对业务逻辑/流程的理解,如果不了解的话,你所做的不是数据分析,顶多就是个数据整理的工作。而这就要求先确认分析维度,包括拉取什么数据、核心变量是什么、核心变量是否受到其他外界因素的影响(是否有其他需求上线?能否取到准确来源的数据?时间范围的数据是否出现数据问题?)
拉取数据:很多时候我们需要自己动手从数据库里拉取相关数据,在拉取数据时,需要注意以下几点:能在数据库里处理的,就不要拉到excel中处理;语句是否完整:引号、分号、group by;条件限制是否准确:时间、平台、页面、类别、是否去重、是否清洗;语句逻辑是否正确;所取时间段数据是否不受外界因素影响等等。
处理数据:保存拉取出来的数据作为原始数据,保留相应的语句;掌握常用函数(Vlookup、sum、Average、if、If error);当你认为所需要做的事情特别繁琐时,找人问;或者将你的问题清楚表述,然后百度,你要相信,你所遇到的问题别人很有可能早就遇到过。
至于寻找异常点、得出结论这两步,则是需要结合具体的业务才能进行,而验证结论,则是需要从其他维度去验证一下结论的可靠性,我觉得找老大review是最简单最暴力的一种方式。
A、如我们所知,对待数据一直以来都有不同的态度,有的人做任何决策都希望能够有数据作为支撑,同样有的人追求的是对人性的洞察,追求的是对未来的预见。在我的理解范围内,这两者本质上并没有直接对立的成分在,没必要将两者对立起来,我们唯一要关注的东西就是实现目的。在关注目的/结果的时候,我们就会很清晰的明了,不管是数据流还是人性派,都只是手段,清楚目的所在,就不会轻易因为数据不好看就放弃某个决策,也不会固执坚持某个观点。
B、关于数据敏感:很多人在我面前说自己对数据敏感时,我每次都不以为意。因为我觉得数据敏感这个实际上是个伪概念,它更多的是一种(多接触数据之后的)结果,而非能力,尤其不是那种靠天赋的能力。如果非要说是一种能力,在我的理解范围内,我觉得数据敏感是一种建立在对业务足够理解的前提下,并且可以通过足够的训练获得的能力。没错,我想说的时候:不谈对业务的理解,只谈数据,我觉得这是在耍流氓。
C、数据的根本用途就是提供决策依据,减少不确定性。现在人们的决策,大多数是靠感觉,靠跟风,靠个人经验,只有很少部分是客观数据分析。数据,提供了一种更为可靠的决策依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18