数据分析的荣耀与骄傲

木木自由与数据分析 2023-07-30 22:33:47

“数据分析”可以说是近些年比较火的领域，随着商业的迅速发展、传统型的公司做数字化转型、5G、大数据时代以及物联网等应用的普及，越来越多的领域都无时无刻产生数据，并伴随着软硬件以及技术的全面升级迭代，使得我们对海量数据的分析成为了可能。

那么如何让这些数据产生价值，因此，就都需要“数据分析”，以求最大化地挖掘数据潜在价值以及作用，帮助企业实现利益最大化，价值最大化。

但数据分析为什么如此重要，数据分析能给企业带来什么价值、如何分析数据、有啥哪些需要注意的坑等等，这些问题也随之而来。

本文就先来梳理一下“数据分析”的一些荣耀和骄傲时刻，包括数据分析的重要性、数据分析产出价值、数据分析经典案例汇总。其目的是给大家对了解“数据分析”这一领域有一个立体的认知，同时对“数据分析”的价值有全面的了解。

一、数据分析的重要性

我们可以看几个例子来说明数据分析的重要性。

例子1：

通过了解投放广告的受众群特征，并整理渠道数量、成本和费用等数据情况，分析并拆解出各种影响因素，得到预期效果，并优化渠道、加大优质渠道投放费用、调整投放时间等方式，来提升广告投放效果。

例子2：

通过了解活动针对人群，并整理参与人数、活动成本、转化率、商品销量等数据情况，分析并拆解出各种影响因素，得到预期效果，分析各个环节的转化率，来提升活动预期效果。

例子3：

通过了解产品，在使用完毕之后去分析商业模式、面对的用户群体、群体的使用场景，以及可能设置的付费点并去验证，同时想到可改进的价值点，通过AB测试并观察后续运营动作是否验证了改进点，来提升产品体验。

从上述例子中，可看出只要用正确的方式去解读数据并分析它背后隐含的意义，就能让我们事半功倍，其数据分析的重要性不言而喻。

在随着移动互联网、5G时代，每一天都有巨量的数据在暗流涌动，通过大数据分析，可以从用户在各类产品上的操作行为数据，如购买喜好、浏览行为等。我们可以对用户进行更加细致的了解，最终指导我们更好地迭代产品为用户提供更好的服务体验，通过更好地服务用户，借助合适的变现手段，最终产生商业价值。

二、数据分析的价值

所谓数据分析，就是利用一些数据分析工具、手段、方法或者思维，从海量的数据中发现规律，从而揭示出数据背后的真相，为公司或者业务提供决策的作为数据支撑，指导公司或者业务发展。

那么，做数据分析的领域的价值在哪些方面体现呢，从数据分析本身的方法和思维来看，数据分析的价值体现有如下五点：

【原创】数据分析的荣耀与骄傲

1. 描述现状

通过关键的数据指标，比如每日新增用户数、DAU、渠道数据、会员用户活跃度、会员复购率等，用数据可视化、日报、周报的方式展现出来，来描述当下业务的现状，可以让公司老板或者业务负责人对整体核心数据有一个整体的了解，能够把握大的趋势。但不同公司，由于业务属性不一样，关键的数据指标也会有所差异，甚至同一公司在不同发展阶段，需要了解的数据也都不一样。

比如，就需要从业务角度出发，把基础支持与“业务主线”联系起来，对于业务初期阶段，可能会比较关注新增、渠道等，对于成熟阶段，可能会更多关注商业变现相关的指标，如会员成单、客单价等。

不管怎样，我们应该主动思考需要哪些关键数据指标适合描述并反应现阶段的业务现状，明确分析的目的，一定要提炼出最具价值的核心数据指标供公司决策层作为数据支撑，并且从不同维度来分解数据指标，要保证反映公司和业务的核心指标和细节指标能清晰的看到，并有总览性的分析解读。

2. 解释原因

通过数据了解到目前业务的现状，我们不知道哪里的运营更好，差异是多少，但是此时，我们需要通过数据分析，知道差异以及原因是什么，进一步确定业务异动的具体原因。可以对产品或者用户行为中的一些现象或者数据变化进行解释，让我们知道现象发生或者数据波动的原因。

比如，某个APP的新增数据突然下降，通过数据分析某一个渠道的新增数据都有所下降，发现在这个渠道的曝光度很高，且点击量也是正常水平，那么可能就是这个渠道的下载包出现问题，导致无法下载APP。

然而，数据分析的解释价值就在于通过简单数据分析发现一些比较简单的情况所导致的问题或者异常，往往这种原因是单方面的，这种问题容易发现。

3. 总结原因

总结原因需要我们多方位的思考，因为引起的原因的角度是多维度的，复杂的，此时，就需要用归因分析需要找到引起问题的主要原因，通过解决主要矛盾来解决问题的根源或者提升业务指标。

比如，找出销售额低的原因，需要进行多维度的分析比较，利用拆分指标：销售额=客流量*客单价*转化率*复购率，要想分析销售额低，就得从客流量、转化率、客单价、复购率这几个不同的维度去思考。

因此，不管是总结还是解释，将关键指标逐一、层层地拆解，抽吸剥茧，从中发现问题的蛛丝马迹，才能从纷繁无渣的现象中发现问题的本质。但这需要对业务有着较强的理解和认知。而这些分析原因以及总结原因的过程汇总，逐步沉淀对产品、用户行为、运营营销手段的深刻洞察。

4. 进行预测

不同业务形态对需要预测的指标不一样。社交类产品比较关注对日活、新增等数据，电商类产品比较关注订单量、销售额、转化率等数据，视频类产品比较关注会员数、广告投放等数据。而预测是对业务未来发展的趋势=判断，有了精准的判断可以指导业务运营以及走向，并制定有针对性的防御措施。针对预测到的影响来确定可能带来的后果。

比如，电商类产品，通过对比往年数据以及针对性的活动预期效果，在双11、618预测可能产生的流量的峰值，事先对服务器进行扩容，避免大流量冲击对业务造成影响。并针对广告投放效果进行预测，有针对性地指导我们进行广告投放，确保流量。并根据数据指标的实时变化对投放进行动态调整。

预测模式是需要我们通过历史数据和提取的重要特征来构建模型，具体选择什么维度作为特征，需要行业经验及对相关预测问题有深刻的理解。若进行深层次的建模，就要高层次的机器学习等技术作为支撑了。