当前位置：首页 > news >正文

EP02：【DA】数据分析的价值创造与应用流程

news 2025/8/25 8:04:53

一、是什么：数据分析的基础认知

1.1 本质

用数据翻译企业经营现状。简单说，就是把业务里的各种细节（比如用户买了多少东西、广告被看了多少次）变成具体数字，再通过图表让人一眼看明白业务现在是什么样.

1.2 作用

搭建业务与数据的桥梁。比如销售团队说"最近生意不好"，数据分析能把这句话变成"近7天成交额环比下降15%，其中华东地区下降20%"，让模糊的感受变成清晰的事实。

1.3 应用场景

聚焦基础数据呈现。比如制作数据库图表（像每日用户增长折线图）、搭建业务看板（如实时订单监控屏），这些都是最基础但必须做的工作。

1.4 重要性

是所有数据分析的地基。如果连"业务现状是什么"都搞不清楚，后面分析原因、找解决方案就成了无源之水。比如想知道"为什么销量下降"，前提是先明确"销量具体降了多少、哪些产品降了"。

二、为什么：探究业务异常的成因

2.1 核心任务

搞清楚差距和异常是怎么来的。比如目标是周一成交1000个用户，结果只成交700个，这300个的差距到底是流量少了、还是用户不想买了，就是要解决的问题。

2.2 分析方法

用数据拆题，验证因果关系。不是拍脑袋猜原因，而是通过拆解数据找线索，再验证原因和结果是不是真的相关。

2.3 典型场景举例

假设周一成交用户数下滑，可能的影响因素有"周末流量残留少"、“新用户优惠力度不足”、"APP卡顿"等。这时就要分别看：当天新用户量是否下降（验证流量因素）、优惠领取率是否变低（验证优惠因素）、用户投诉中"卡顿"占比是否上升（验证技术因素），通过数据排除无关因素，锁定真正原因。

2.4 关键步骤

先列嫌疑名单（可能的影响因素），再用数据审案（验证相关性），最后定罪（确定实际原因）。比如发现只有使用安卓手机的用户成交下降，而苹果用户正常，那就可能是安卓版本APP出了问题，这就是通过相关性验证找到的原因。

三、怎么做：制定并验证解决方案

3.1 协作模式

需要众人拾柴。这不是分析师一个人能搞定的，得老板定方向、产品出方案、运营执行、分析师用数据支持，比如老板想做"社区团购"，产品要设计下单流程，运营要推活动，分析师则要查竞品的客单价、测算自家投入多少能盈利。

3.2 核心职责

3.2.1 整合外部信息

比如收集市场规模（这个赛道有多大）、竞品数据（对手的用户复购率是多少），让团队知道外面是什么情况。

3.2.2 评估方案优劣

比如有两个推广方案，方案A投抖音广告，方案B做社群裂变，分析师要算清楚哪个投入少、见效快（投入产出比），避免拍板失误。

3.2.3 设计小范围实验

比如想改用户注册流程，先找1000个新用户测试新流程，看转化率是否比旧流程高，再决定要不要全量推广，降低风险。

3.3 特点

难度最高，因为关乎公司战略。比如要不要进入新市场、要不要砍掉一个老业务，这些决策影响重大，需要多维度分析，稍有不慎就可能让公司走弯路。

四、做多少：优化业务执行的参数

4.1 本质

确定方向后，算清楚具体干多少才最划算。比如已经决定做"直播带货"，那要算"每天播几小时"、“给主播多少提成”、“定价多少能让利润最高”。

4.2 计算内容

4.2.1 业务目标设定

比如今年要做1000万销售额，拆解到每个季度、每个产品分别要承担多少。

4.2.2 绩效方案制定

比如销售团队的提成比例，卖10万提1%、卖20万提1.5%，既激励员工又不超出公司成本。

4.2.3 业务模型参数优化

比如外卖平台的配送费，设置成"3公里内5元、每多1公里加2元"，既能覆盖成本又能让用户接受。

4.3 特点

技术不难，但人情世故复杂。比如绩效方案涉及利益分配，给A团队提成高了，B团队可能有意见；向上管理时，要跟老板说清楚"为什么这个参数最合适"，这些都需要懂业务、会沟通，通常得有3年以上经验才能做好。

五、解决"是什么"和"为什么"的具体流程

这是实操性极强的步骤，从明确问题到输出结论，环环相扣，确保分析有结果、可落地。

5.1 确认问题

把问题说清楚。比如不能只说"5月1日业务下滑"，而要讲清楚三要素：背景（5月1日营业额突然降了10%，以前节假日都没这么降过）、目的（想找到原因，以后避免）、思路（怀疑是节假日用户习惯变了，或者产品有问题）。目的越明确，后面的分析才越有效，否则可能白忙活。

5.2 拆解问题

把大问题拆成小问题。常用时间流程法，按业务环节一步步拆，比如电商业务可以拆成"广告被看到（曝光）→用户点进来（点击）→用户下单→用户付款"，看哪个环节掉链子了。成熟的分析师会建多视角框架，比如同时从"时间（哪天干的）"、“地区（哪个地方的用户）”、"用户类型（新用户还是老用户）"拆，新手可以先学经典框架（如AARRR模型），再慢慢形成自己的方法。

5.3 量化问题

给每个环节贴数据标签。比如"曝光"对应"曝光人数"，“点击"对应"点击数”，还要明确数据格式（是按天统计还是按小时）和统计口径（比如"点击数"是指"点击广告"还是"点击商品详情页"）。如果数据不全，先以解决问题为主，比如暂时没有"地区曝光数据"，可以先用"地区成交数据"反推。

5.4 收集数据

从内外部找证据。内部数据可以直接用SQL查数据库，或者从公司数据平台下载，生产环境的数据通常第二天更新（T+1）；外部数据尽量用合法的API接口（比如行业报告平台的接口），爬取数据有法律风险，尽量别用。

5.5 处理数据

把脏数据变干净。原始数据可能有错误（比如金额填成负数）、重复（同一个订单记了两次），需要筛选掉没用的、修正错误的，再做必要计算（比如算"转化率=点击数/曝光数"），最后整理成行列分明的表格，方便后面分析。

5.6 制作图表

让数据会说话。用透视表汇总信息，选合适的图表呈现，比如看趋势用折线图、比大小用柱状图，别为了好看用复杂图表（比如3D饼图），重点是让人一眼看懂。比如想展示"各环节转化率下降"，用漏斗图比表格更直观。

5.7 上传发布

让数据能用起来。用Tableau、Power BI等工具把图表做成网页版看板，配置好后可以自动更新，老板、运营随时能看，不用每次手动发报表。

5.8 输出结论

用一句话和一幅图说清结果。比如"5月1日营业额下滑10%，是因为当天促销选了低客单价商品，客单价降了20%，而下单用户数没少"，配上客单价变化折线图，简单明了。还要跟业务部门确认，比如问问销售"当天是不是确实推了低价商品"，避免数据和实际脱节。

六、发现问题、定义问题、选择问题：从被动应对到主动管理

6.1 主动发现问题

别等问题找上门。成熟的分析师要主动钻到业务里，比如定期看数据看板，发现"最近3周新用户留存率每周降2%“，而不是等老板问"留存怎么了"才开始分析。业务里的问题很多（增长慢、成本高、效率低），要系统性记下来，比如用表格列"问题、影响、可能原因”。

6.2 定义问题的重要性

别把正常波动当大问题。比如成本增加3%，可能是原材料涨价导致的正常现象，不用花大力气分析；但如果成本突然涨了20%，就必须重视。要用数据描述问题，比如"华东地区销售额环比降15%（超过预警值10%）"，明确范围（华东）、影响（差50万达标）和关联因素（可能和当地疫情有关）。

6.3 选择关键问题解决

别贪多，抓重点。先用发散思维列一堆问题，再用收敛思维挑关键的，比如"新用户留存低"和"老用户复购低"，哪个对整体营收影响大就先解决哪个。这是高级分析师和高管的核心能力，能提前识别潜在问题（比如"下个月竞争对手要搞大促，我们可能会流失用户"），才不会被动。

6.4 广泛收集解决策略

别闭门造车。策略可以来自自己的思考（比如"给新用户发券提高留存"）、和同事聊天（运营说"用户觉得注册太麻烦"）、看行业报告（比如"某平台用短视频介绍产品，转化率提高30%"）。还要多学知识，比如看《增长黑客》里的案例，说不定哪天就用上了。

6.5 对比与选择策略

用数据选最优解。建个分析矩阵，比如从"投入成本"、“见效速度”、“风险"三个维度打分，给每个策略打分排序。也可以参考行业数据，比如社区生鲜的"前置仓模式"费用率一般是15%，如果自家方案算出来是20%，可能就要调整。大厂常用"赛马机制”（同时试几个方案，看哪个赢），小厂更看重"投入产出比"（花1块能赚回几块）。