数据说·梦想季

生命何其短暂，唯有热爱，可抵御岁月漫长

前言

“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。

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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。

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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。

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：

01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。

02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。

03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。

04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。

05决策支撑

数据分析的价值终极的体现，就是作为决策的支撑，即通过各种维度数据对比、描述性分析、多维分析、趋势分析等诸多分析方法，对“数据”进行价值的挖掘，形成公司业务实现增长、降本增效，提供最终的解决方案，创造商业价值。所有数据分析的最终目的是指导业务决策，实现增长、降本增效。

比如，利用数据分析筛选优质渠道，通过渠道分析，对比各个渠道新用户的留存，再结合各个渠道的推广费用，算出ROI，对比各个渠道的费效比，筛选出优质的、性价比高的渠道，从而加大在该渠道上的投放费用。

形成指导公司业务决策的最终方案可以说是数据分析价值体现形式，但是做数据分析一定要明确分析目标，对产生数据的业务线前后进行探索性分析来发现问题，进而一步一步的分析问题，并总结问题，最终解决问题，形成一个发现问题、分析问题、总结问题、解决问题的思路闭环，这样才能发挥数据分析的价值。

经典数据分析案例

01购物篮分析Market basket analysis

购物篮分析是一种在电商行业经久不衰又十分有效的传统分析方法。这种分析方法着眼于消费者购物篮里的商品组成并结合购买记录从而找出商品间的关联，外加线上收集的消费者对于产品的偏好，商家可以预测顾客接下来可能购买什么产品并因此调整自己的货架展示以及定价策略。

购物篮分析离不开海量的消费者交易数据。普遍的操作方法是根据预先制定的规则看消费者行为（“rule based”）。分析人员会将交易数据转换成方便分析的形式，再根据业务需要进行不同“颗粒度”的分析。这可以是每次交易，也可以是一个时间段概括；可以是单个产品间，也可以是产品大类间的联系。通过购物篮分析，商家可以得到关键洞察以制定有效的产品策略以及市场营销策略，以提升自己的销售额。

02啤酒与尿布不同因素间的关联关系

球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己。于是，尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

如今，“啤酒＋尿布”之间的关联关系也是数据分析中的经典案例，被人津津乐道。

03数据新闻让英国撤军

2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。

一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

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上述都是非常经典的数据分析应用案例，历史上有太多数据分析案例，比如微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖、Google成功预测冬季流感、诸葛亮的隆中对（解读）等等，这里就不一一列举了，感兴趣的朋友可以去搜搜。

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总结

总的来说，企业在利用数据分析的时候，要明确需要收集哪些数据，建立决策模型、预测性模型以及指导以及决策模型。必须深刻地理解和认识数据分析的价值，可以更好地帮助我们发展业务。当然，我们也不能完全迷失在数据中，对于我们应该注意以下几点：

（01）数据不等同与实际场景，实际场景往往比数据更加复杂，分析时需要了解具象化的场景，而不是抽象的数据；

（02）数据本身没有观点，分析时不能预设观点，只倾向于那些能够支持自己的观点的数据；

（03）数据具备一定的时效性，不同情况下的数据，一些曾经的数据可能不再适用，需要找到新的数据指标。

总之，精确的数据无法代价大方向上的判断，不要过分迷恋数据，要做到具体问题具体分析，形成发现问题、分析问题、总结问题、解决问题的思路闭环。

随着未来技术的发展、5G以及物联网的普及应用，数字化转型的热浪，数据分析的荣耀以及骄傲，将达到前所未有的。“数据分析”将不再是一个职位，一个工作，而是一个人的思考方式底层能力，一个人的职场必备技能。就需要我们时刻地关注数据背后隐藏的价值，因为表现出来的，或者我们能看到的，都是最表层的，在实际场景的分析中多多思考，那些很有价值的点和思路就能找到了~

数据分析的荣耀与骄傲

例子1

例子2

例子3