如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架

1、如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架曾經(jīng)有人問過我，什么是數(shù)據(jù)分析思維？如果分析思維是一種結(jié)構(gòu)化的體現(xiàn)，那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎(chǔ)上再加一個準(zhǔn)則：不是我覺得，而是數(shù)據(jù)證明這是一道分水嶺， “我覺得”是一種直覺化經(jīng)驗化的思維， 工作不可能處處依賴自己的直覺， 公司發(fā)展更不可能依賴于此。數(shù)據(jù)證明則是數(shù)據(jù)分析的最直接體現(xiàn)，它依托于數(shù)據(jù)導(dǎo)向型的思維，而不是技巧，前者是指導(dǎo)，后者只是應(yīng)用。作為個人，應(yīng)該如何建立數(shù)據(jù)分析思維呢？建立你的指標(biāo)體系在我們談?wù)撝笜?biāo)之前，先將時間倒推幾十年，現(xiàn)代管理學(xué)之父彼得德魯克說過一句很 經(jīng)典的話：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。所謂衡量，就是需要統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來定義和評價業(yè)務(wù)。這

2、個標(biāo)準(zhǔn)就是指標(biāo)。假設(shè)隔壁老王開了一家水果鋪子，你問他每天生意怎么樣，他可以回答賣的不錯，很好，最近不景氣。這些都是很虛的詞，因為他認為賣的不錯也許是賣了50 個， 而你認為的賣的不錯，是賣了 100 。這就是“我覺得”造成的認知陷阱。 將案例放到公司時，會遇到更多的問題：若有一位運營和你說，產(chǎn)品表現(xiàn)不錯，因為每天都有很多人評價和稱贊，還給你看了幾個截圖。而另外一位運營說，產(chǎn)品有些問題，推的活動商品賣的不好，你應(yīng)該相信誰呢？其實誰都很難相信，這些眾口異詞的判斷都是因為缺乏數(shù)據(jù)分析思維造成的。老王想要描述生意，他應(yīng)該使用銷量，這就是他的指標(biāo)，互聯(lián)網(wǎng)想要描述產(chǎn)品，也應(yīng)該使用活躍率、使用率、轉(zhuǎn)化率等指

3、標(biāo)。如果你不能用指標(biāo)描述業(yè)務(wù)，那么你就不能有效增長它。了解和使用指標(biāo)是數(shù)據(jù)分析思維的第一步，接下來你需要建立指標(biāo)體系，孤立的指標(biāo)發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的價值。和分析思維一樣，指標(biāo)也能結(jié)構(gòu)化，也應(yīng)該用結(jié)構(gòu)化。我們看一下互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，一個用戶從開始使用到離開，都會經(jīng)歷這些環(huán)節(jié)步驟。電商APP 還是內(nèi)容平臺，都是雷同的。想一想，你會需要用到哪些指標(biāo)？據(jù)化運營，有空可以再深入講這塊。解釋了什么是指標(biāo)化，這就是有無數(shù)據(jù)分析思維的差異，也是典型的數(shù)指標(biāo)體系沒有放之四海而皆準(zhǔn)的模板，不同業(yè)務(wù)形態(tài)有不同的指標(biāo)體系。移動APP 和網(wǎng)站不一樣，SaaS 和電子商務(wù)不一樣，低頻消費和高頻消費不一樣。好比一款婚慶相關(guān)的APP

4、，不需要考慮復(fù)購率指標(biāo)；互聯(lián)網(wǎng)金融，必須要風(fēng)控指標(biāo)；電子商務(wù)，賣家和買家的指 標(biāo)各不一樣。這些需要不同行業(yè)經(jīng)驗和業(yè)務(wù)知識去學(xué)習(xí)掌握，那有沒有通用的技巧和注意事項呢？好指標(biāo)與壞指標(biāo)不是所有的指標(biāo)都是好的。這是初出茅廬者常犯的錯誤。我們繼續(xù)回到老王的水果鋪子，來思考一下，銷量這個指標(biāo)究竟是不是好的？最近物價上漲，老王順應(yīng)調(diào)高了水果價格，又不敢漲的提高，雖然水果銷量沒有大變化，但老王發(fā)現(xiàn)一個月下來沒賺多少，私房錢都不夠存。老王這個月的各類水果銷量有2000 ，但最后還是虧本了，仔細研究后發(fā)現(xiàn)，雖然銷量高，但是水果庫存也高，每個月都有幾百單位的水果滯銷最后過期虧本。這兩個例子都能說明只看銷量是一件多不

5、靠譜的事情。銷量是一個衡量指標(biāo)，但不是好指標(biāo)。老王這種個體經(jīng)營戶，應(yīng)該以水果鋪子的利潤為核心要素。好指標(biāo)應(yīng)該是核心驅(qū)動指標(biāo)。雖然指標(biāo)很重要，但是有些指標(biāo)需要更重要。就像銷量和利潤，用戶數(shù)和活躍用戶數(shù)，后者都比前者重要。核心指標(biāo)不只是寫在周報的數(shù)字，而是整個運營團隊、產(chǎn)品團隊乃至研發(fā)團隊都統(tǒng)一努力的目標(biāo)。核心驅(qū)動指標(biāo)和公司發(fā)展關(guān)聯(lián)，是公司在一個階段內(nèi)的重點方向。記住是一個階段，不同時期的核心驅(qū)動指標(biāo)不一樣。不同業(yè)務(wù)的核心驅(qū)動指標(biāo)也不一樣?；ヂ?lián)網(wǎng)公司常見的核心指標(biāo)是用戶數(shù)和活躍率，用戶數(shù)代表市場的體量和占有，活躍率代表產(chǎn)品的健康度，但這是發(fā)展階段的核心指標(biāo)。在產(chǎn)品 1.0 期間， 我們應(yīng)把注意力放

6、到打磨產(chǎn)品上，在大推廣前提高產(chǎn)品質(zhì)量，這時留存率是一個核心指標(biāo)。而在有一定用戶基數(shù)的產(chǎn)品后期，商業(yè)化比活躍重要，我們會關(guān)注錢相關(guān)的指標(biāo)，比如廣告點擊率、利潤率等。核心驅(qū)動指標(biāo)一般是公司整體的目標(biāo)，若從個人的崗位職責(zé)看，也可以找到自己的核心指標(biāo)。比如內(nèi)容運營可以關(guān)注閱讀數(shù)和閱讀時長。核心驅(qū)動指標(biāo)一定能給公司和個人帶來最大優(yōu)勢和利益，記得二八法則么？20% 的指標(biāo)一定能帶來80% 的效果，這20% 的指標(biāo)就是核心。另外一方面，好的指標(biāo)還有一個特性，它應(yīng)該是比率或者比例。拿活躍用戶數(shù)說明就懂了，我們活躍用戶有10 萬， 這能說明什么呢？這說明不了什么。如果產(chǎn)品本身有千萬級別的注冊用戶，那么10 萬用

7、戶說明非常不健康，產(chǎn)品在衰退期。如果產(chǎn)品只擁有四五十萬用戶，那么說明產(chǎn)品的粘性很高。正因為單純的活躍用戶數(shù)沒有多大意義，所以運營和產(chǎn)品會更關(guān)注活躍率。這個指標(biāo)就是一個比率，將活躍用戶數(shù)除以總用戶數(shù)所得。所以在設(shè)立指標(biāo)時，我們都盡量想它能不能是比率。壞指標(biāo)有哪些呢？其一是虛榮指標(biāo)，它沒有任何的實際意義。產(chǎn)品在應(yīng)用商店有幾十萬的曝光量，有意義嗎？沒有，我需要的是實際下載。下載了意義大嗎？也不大，我希望用戶注冊成功。曝光量和下載量都是虛榮指標(biāo)，只是虛榮程度不一 樣。新媒體都追求微信公眾號閱讀數(shù)，如果靠閱讀數(shù)做廣告，那么閱讀數(shù)有意義，如果靠圖文賣商品，那么更應(yīng)該關(guān)注轉(zhuǎn)化率和商品銷量，畢竟一個夸張的標(biāo)題

8、就能帶來很高的閱讀量，此時的閱讀量是虛榮指標(biāo)?？上Ш芏嗬习暹€是孜孜不倦的追求10W+ ，哪怕刷量。虛榮指標(biāo)是沒有意義的指標(biāo)，往往它會很好看，能夠粉飾運營和產(chǎn)品的工作績效，但我們要避免使用。第二個壞指標(biāo)是后驗性指標(biāo)，它往往只能反應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的事情。比如我有一個流失用戶的定義：三個月沒有打開APP 就算做流失。那么運營每天統(tǒng)計的流失用戶數(shù)，都是很久沒有打開過的，以時效性看，已經(jīng)發(fā)生很久了，也很難通過措施挽回。我知道曾經(jīng)因為某個不好的運營手段傷害了用戶，可是還有用嗎？活動運營的RO（投資回報率） I也是后驗性指標(biāo)，一個活動付出成本后才能知道其收益?？墒浅杀疽呀?jīng)支出，活動的好與壞也注定了。活動周期長，還

9、能有調(diào)整余地。活動短期的話，這指標(biāo)只能用作復(fù)盤，但不能驅(qū)動業(yè)務(wù)。第三個壞指標(biāo)是復(fù)雜性指標(biāo)，它將數(shù)據(jù)分析陷于一堆指標(biāo)造成的陷阱中。指標(biāo)能細分和拆解，比如活躍率可以細分成日活躍率、周活躍率、月活躍率、老用戶活躍率等。數(shù)據(jù)分析應(yīng)該根據(jù)具體的情況選擇指標(biāo)，如果是天氣類工具，可以選擇日活躍率，如果是社交APP ，可以選擇周活躍率，更低頻的產(chǎn)品則是月活躍率。每個產(chǎn)品都有適合它的幾個指標(biāo)，不要一股腦的裝一堆指標(biāo)上去，當(dāng)你準(zhǔn)備了二三十個指標(biāo)用于分析，會發(fā)現(xiàn)無從下手。指標(biāo)結(jié)構(gòu)既然指標(biāo)太多太復(fù)雜不好，那么應(yīng)該如何正確的選擇指標(biāo)呢？和分析思維的金字塔結(jié)構(gòu)一樣，指標(biāo)也有固有結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)樹狀。指標(biāo)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建核心是假設(shè)你是

10、內(nèi)容運營，需要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)做一個分析，提高內(nèi)容相關(guān)數(shù)據(jù)，你會怎么做呢？我們把金字塔思維轉(zhuǎn)換一下，就成了數(shù)據(jù)分析方法了。從內(nèi)容運營的流程開始，它是：內(nèi)容收集內(nèi)容編輯發(fā)布用戶瀏覽用戶點擊用這是一個標(biāo)準(zhǔn)的流程，每個流程都有指標(biāo)可以建立。內(nèi)容收集可以建立熱點指數(shù)，看哪PV 和 UV 統(tǒng)計，用戶閱讀是閱讀時長。維度分析法從流程的角度搭建指標(biāo)框架，可以全面的囊括用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，無有遺漏。需要有核心驅(qū)動指標(biāo)。移除虛榮指標(biāo)，適這套框架列舉的指標(biāo)，依舊要遵循指標(biāo)原則：可以著手進行分析，數(shù)據(jù)分析大體可以分三類，第一類是利用維度分析數(shù)據(jù)， 第二類是使用統(tǒng)計學(xué)知識如數(shù)據(jù)分布假設(shè)檢驗，最后一類是使用機器學(xué)習(xí)。我們先了 解

11、一下維度分析法。維度是描述對象的參數(shù)，在具體分析中，我們可以把它認為是分析事物的角度。銷量是一種角度、活躍率是一種角度，時間也是一種角度，所以它們都能算維度。當(dāng)我們有了維度后，就能夠通過不同的維度組合，形成數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型不是一個高深的概念，它就是一個數(shù)據(jù)立方體。上圖就是三個維度組成的數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)立方體。分別是產(chǎn)品類型、時間、地區(qū)。 我們既能獲得電子產(chǎn)品在上海地區(qū)的2010 二季度的銷量，也能知道書籍在江蘇地區(qū)的2010 一 季度銷量。數(shù)據(jù)模型將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的形式有序的組織起來。我們之前談到的指標(biāo)，都可以作為維度使用。下面是范例：將用戶類型、活躍度、時間三個維度組合，觀察不同用戶群體在

12、產(chǎn)品上的使用情況，是否 A 群體使用的時長更明顯？將商品類型、訂單金額、地區(qū)三個維度組合，觀察不同地區(qū)的不同商品是否存在銷量差異？數(shù)據(jù)模型可以從不同的角度和層面來觀察數(shù)據(jù)，這樣提高了分析的靈活性，滿足不同的分析需求、這個過程叫做OLAP （聯(lián)機分析處理）。當(dāng)然它涉及到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)倉庫等，我們不用詳細知道。數(shù)據(jù)模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片。選取就是將維度繼續(xù)細分。比如浙江省細分成杭州市、溫州市、寧波市等，2010 年一季度變成1 月、 2 月、 3 月。上卷則是鉆取的相反概念，將維度聚合，比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度。切片是選中特定的維度，比如只選上海維度、或者

13、只選2010 年一季度維度。因為數(shù)據(jù)立方體是多維的，但我們觀察和比較數(shù)據(jù)只能在二維、即表格中進行。得具體數(shù)據(jù)。source和 time 的細分） ，然后通過對Route 的 air 切片獲聰明的你可能已經(jīng)想到，我們常用的數(shù)據(jù)透視表就是一種維度分析，將需要分析的維度放到行列組合進行求和、計數(shù)、 平均值等計算。放一張曾經(jīng)用到的案例圖片：用城市維度和工作年限維度，計算平均工資。除了 Excel 、 BI、 R、 Python 都能用維度分析法。BI 是相對最簡便的。談到維度法，想要強調(diào)的是分析的核心思維之一：對比， 不同維度的對比，這大概是對比如過去和現(xiàn)在的時間趨勢對比，比如不同地區(qū)維度的對比，比如

14、不同用戶的群體對比。單一的數(shù)據(jù)沒有分析意義，只有多個我想要分析公司的利潤，利潤 = 銷售額 - 成本。 那么找出銷售額涉及的指標(biāo)維度，地區(qū)、用戶群體等，通過不斷的組合和拆解，找出有問題或者表現(xiàn)良好的原這就是正確的數(shù)據(jù)分析思維。總結(jié)一下吧：我們通過業(yè)務(wù)建立和篩選出指標(biāo)，將指標(biāo)作。很多人會問，指標(biāo)和維度有什么區(qū)別？是數(shù)據(jù)，比如時間維度和城市維度，我們就無法用指標(biāo)表示，而指標(biāo)（留存率、跳出率、瀏維度是說明和觀察事物的角度，指標(biāo)是衡量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。維度是一個更大的范圍，不只覽時間等)卻可以成為維度。通俗理解：維度 指標(biāo)。到這里，大家已經(jīng)有一個數(shù)據(jù)分析的思維框架了。之所以是框架，因為還缺少具體的技巧， 比如如何驗證某一個維度是影響數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，比如如何用機器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù)，這些涉及到數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)知識，以后再講解。這里我想強調(diào)，數(shù)據(jù)分析并不是一個結(jié)果，只是過程。還記得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它”這句話嗎？數(shù)據(jù)分析的最終目的就是增長業(yè)務(wù)。 如果數(shù)據(jù)分析需要績效指標(biāo)，一定不會是分析的對錯，而是最