常用的数据分析方法论和数据分析法

常用的数据分析方法论和数据分析法

今天我们讲讲几个常用的数据分析方法和分析方法思路，如果分析思路不明确或者错误那么后续的数据分析工作也就无法开展了。

不知道有没有人和我刚开始一样，分不清什么是数据分析方法论，什么是数据分析法，那么我们先说说它们的区别。

数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几个方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？从宏观角度知道如何进行数据分析，就好比做一件事情前需要做的规划。而数据分析方法是指具体的分析方法，例如常见的对比分析，交叉分析，相关分析等数据分析法。

数据分析方法论主要有以下几个作用：

理顺分析思路，确保数据分析节后细化。

把问题分解成相关联部分，并显示它们之间的关系。

为后续数据分析的开展指引方向。

确保分析结果的有效性及正确性。

一般几个重要的理由营销方面的理论模型有4P，用户使用行为，STP理论，SWOT等，管理方面的理论模型有PEST，5W2H，时间管理，生命周期，逻辑树，金字塔，SMART原则等，以下我们就详细讲几个经典实用的。

PEST分析法：

PEST分析法用于对宏观环境的分析，宏观环境也叫一般环境，指影响一切行业和企业的各种宏观力量。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容也会有差异，但一般都应对政治，经济，技术和社会这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以PEST对中国互联网行业进行分析案例：

5W2H分析法：

5W2H是以五个W开头的单词和两个H开头的单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索。

即：

这个方法简单，方便，容易理解和使用，富有启发意义，广泛用于企业营销，管理活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助。对于其他是事情也可以从这七个方面去思考。

例：

逻辑树分析法：

逻辑树又称问题树，演绎树或分解树等，也是分析法中最常用的方法，逻辑树的作用主要是帮助你理清自己的思路，避免进行重复和无关的思考，能够保证解决问题的过程完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确的把责任落实到个人。（数据分析培训）

逻辑树的使用需要遵循三个原则：

要素化：把相同的问题总结归纳成要素。

框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。

例：

4P营销理论：

4P营销主要包括：产品（product），价格（price），渠道（place），促销（promotion）

例：

以上只是几个常用的方法，还有很多需要你们在实际工作中去运用，但是方法不在掌握多少，会用才是硬道理，切忌生搬硬套。