15 个数据分析方法，运营必备！

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1、15个数据分析方法，运营必备！提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。其实，“分析”本身是每个人都具备的能力；比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。 这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。 1.数据分析的战略思维无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里

2、？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？ 1.1 数据分析的目标对于企业来讲，数据分析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策，提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值，驱动企业业务增长。 1.2 数据分析的作用我们常常讲的企业增长模式中，往往以某个业务平台为核心。这其中，数据和数据分析，是不可或缺的环节。 通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务，而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易，都可以

3、作为数据采集下来。根据这些数据洞察，通过分析的手段反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑，可以真正意义上驱动业务的增长。 1.3 数据分析进化论我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。 阶段1：观察数据当前发生了什么？首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎A的广告，想要比对一周下来，新渠道A比现有渠道B情况如何，A、B各自带来了多少流量，转化效果如何？ 又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新

4、注册流中注册的人数有多少。 这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。 阶段2：理解为什么发生？如果看到了渠道A为什么比渠道B带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。 阶段3：预测未来会发生什么？而当我们理解了渠道A、B带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道C、D的时候，猜测渠

5、道C比渠道D好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断C和D渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。 阶段4：商业决策所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。1.4 数据分析的EOI 框架EOI 的架构是包括LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是管理者在思考商

6、业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。  以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，并已经持续从中获得很多利润。谷歌的战略性任务（在2010年左右）是安卓平台，为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力去做，但商业模式未必成型。风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等等。 数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好的盈利，提高盈利效率；对战略任务来说是优化（O），如何能

7、够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性。管理者需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。 2. 数据分析的3 大思路而面对海量的数据，很多人都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。下面为大家介绍做数据分析时的3个经典的思路，希望在数据分析的实际应用中能给大家带来帮助。 2.1 数据分析的基本步骤 上面我们提到了数据分析与商业结果之间关联的重要性，所有商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。数据分析该先做什么、后做什么？基于

8、此，我们提出了商业数据分析流程的五个基本步骤。 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对