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教你做数据分析14篇(收藏)_数据分析师

数据分析师 cdadata 518℃ 0评论

教你做数据分析14篇(收藏)

很久没有写数据分析了,今年到现在已经完结了两个专题《七天教你打造爆款》和《七天教你玩转微营销》,数据分析专题起源于2013年,跨了一个年头,我想今年一定要把它写完。
数据分析专题是基于Excel的数据分析,先复习一下,我们之前学了什么。(在微信号回复“数据”即可查看这一系列文章)

 

第1篇:用Excel做数据透视表数据透视图,做简单的数据分析和展现

 

第2篇:网上数据平台的使用(淘宝指数和阿里指数)

 

第3篇:组合图制作及学习数据指标

 

第4篇:增长速度计算及展示、波士顿矩阵制作

 

第5篇:波士顿矩阵应用及描述性指标

 

第6篇:多维分析

 

第7篇:预测

 

第8篇:异常检测

 

第9篇:探索关系

 

第10篇:聚类/分类

 

第11篇:数据分析的5大思维

 

第12篇:Excel分析模型制作

 

第13篇:爬虫

 

学了这么多,我知道真正学会的童鞋只有千分之一二。这也是我后来停笔的原因,通过数据我也发现越写受众越少,从开始的几十万传播量,到后来的几千传播量,我明白再写专业性质的,只能跑去IT论坛发布了,毕竟电商行业还不是IT行业,没必要。那么,今天我要跟大家分享简单一点的数据分析报告

 

首先,大家先思考一个问题,什么是数据分析?

 

把【数据】转变成【信息】,这个过程就是数据分析。【数据】本身并没有价值,有价值的是【信息】。在数据分析师眼里【1,2,3,4】不再是单纯的数字,而是有含义的信息。

 

那么,问题又来了,什么是数据分析报告

 

把【信息】转变成【方案】,就是数据分析报告。【信息】有价值,但不能落地,落地的是执行【方案】。

 

之所以很多人觉得数据分析师是大忽悠,原因就是报告没写对。

 

再回顾一下我之前说过的数据分析的四要素

 

【业务】+【思维】+【工具】+【数据】

 

业务能力是非常重要的,没有业务能力的数据分析师,几乎形同虚设,真正值钱的数据分析师是一定要具有业务能力的。

 

好!废话讲完了,接下来才是重点。

 

通用的数据分析报告撰写思路:

 

第1步:发生了什么?

 

第2步:问题出现在哪里?

 

第3步:为什么这件事情会发生?

 

第4步:需要采取什么行动?

 

第5步:下一步将发生什么?

 

第6步:可能发生的最好结果是什么?

 

我们先看第1步,发生了什么?

 

先把我们的分析结果展现在老板和童鞋们面前。这一步要充分利用好【对照】手法,俗称对比。主要是以下两个方面的对比。

 

1)现在的自己和过去的自己比

 

教你做数据分析14篇
【图1】

 

2)自己和市场(对手)比

 

教你做数据分析14篇
【图2】

 

在实战上面,先把数据洗好,再用PPT做成图表的展现方式。

 

别忘记,信息具有唯一性,每个人读取出来的结果不一样,而且在坐标轴的取值上面也会造成

 

教你做数据分析14篇
【图3】

 

教你做数据分析14篇
【图4】

 

通过【图3】和【图4】可以发现,数据分析师是可以在视觉上动手脚。两张图的数字没有变,只是坐标轴的的上下限变动了。

 

在撰写文本说明的时候,要提供更多的数据作为参考,而且分析师的措辞和很重要。以【图4】为例,假设坐标轴单位是【百万元】,发生了什么?

 

教你做数据分析14篇

 

把数字说出来,这最为简单的方式,但这是废话,上司看完只会赏给两个耳光。这和学物理的时候是一样的,没有参照物就不知道自己的运动状态。下面我们加入对比。

 

教你做数据分析14篇

 

这回就好多了,有了对比,才能知道本月和上个月的不同。特别要注意【高达】这个词,这个词是分析师对这个数据的程度定义词,定义此数据是比较夸张的。这种词会引导读者,当然也可以误导读者。既然给出了个【高达】,那就要给出用【高达】的理由。

 

教你做数据分析14篇

 

这回就清楚了,判断这次下滑程度比较严重的原因给了出来。上一次下滑环比速度是7.5%,相对比,这次增长了260%。这样写是为了让读者重视这个问题。也是很好玩的地方,和销售是一样的,买卖就是在对比中产生的。

 

分析师写报告既要尊重客观事实,又要适当地提醒读者重点该关注的地方。

 

第2步:问题出现在哪里?

 

我们从数据层面上知道发生了什么,不一定是坏的。我只是以下降的为例,如果是上升的情况,也是发生的事实。现在我们要找出问题的所在,究竟是什么因素的变动在起作用?

 

事出必有因。结果有变化,中间过程一定也会有变化。这个时候我们要做一个动作,叫【下钻】,也就是《数据分析的五大思维》里面讲的【细分】。

 

实战中,我们会列出和销售额有关的所有数据,笨的方法是用肉眼观察图表,聪明一点的方法是用【相关性】分析。

 

教你做数据分析14篇

 

图表法

 

直接用肉眼扫描判断,但要注意数据集的量级,不同量级的数据如果要放在同张图表里面对比,可以先做指数化处理。通过图表发现访客数和客单价没有下降,只有转化率在本期下降了,初步可以断定是转化率问题。

 

教你做数据分析14篇
【图5】

 

相关性分析,可以不用图表,直接看数字,读取信息。

 

[0.7,1]表示强正相关

[0.3,0.7)表示中正相关

(-0.3,0.3)表示零相关

(-0.7,-0.3]表示中负相关

[-1,-0.7]表示强负相关

 

看到数字立马可以反应过来,这次的下滑和转化率是有中等的正(线性)相关性。下面我们都采用这种方法来分析,避免图表法产生视觉上的误差

 

教你做数据分析14篇
【图6】

 

但这并不是最终真相。

 

当我们知道这事件和转化率有关系的时候,并不能直接判断转化率就是真正的罪魁祸首,接下来要调查转化率。两个动作,第一个是细分转化率,第二个是分析与转化率相关的因素。

 

通过细分发现,转化率变动的因素和询单转化率有关系,主要是询单转化率的变化影响了总体的转化率。

 

教你做数据分析14篇
【图7】

 

进一步分析影响转化率的其他因素,发现访客数和客单价都与转化率有中等的负(线性)相关。对应再做一次细分,分析访客的来源变化和单品、套餐的价格变动。

 

教你做数据分析14篇
【图8】

 

细分是一层一层地往下解剖,假设已经解剖到最底层,在展现分析图表后,撰写报告。

 

教你做数据分析14篇
【图9】

 

教你做数据分析14篇

 

第3步:为什么这件事情会发生?

 

这一步不是用数据层面就能解释的,大多数情况下,并不能通过数据去解释为什么这件事情会发生。如果你告诉我,因为询单转化率降低导致的营业额下降,这是没意义。你应该告诉我,为什么询单转化率会降低,这才是问题的真相所在。

 

通过对业务层面的了解和相关业务人员的沟通后,真相浮出了水面。

 

真相只有一个!

 

教你做数据分析14篇

 

第4步:需要采取什么行动?

 

给出你的建议方案,需要一定的业务能力基础。

 

教你做数据分析14篇

 

第5步:下一步将发生什么?

 

从这个例子来看,这是赤裸裸的威胁,告诉老板,如果你不解决这个问题,下个月,下下个月,甚至下下下个月,会有多惨。

 

教你做数据分析14篇
【图10】

 

教你做数据分析14篇

 

第6步:可能发生的最好结果是什么?

 

让老板明白不作为会导致怎么样的结果后,再让老板明白,我的方案能带来怎么样的结果。

 

教你做数据分析14篇

 

有没有发现这个过程很像是在洗脑?

 

对!没错,其实就是在洗脑,不然分析师凭什么拿高薪呢?

 

这是个笑话O(∩_∩)O~。

 

能够这样撰写数据分析报告的,一定对业务情况非常了解,是资深的业务分析师,之所以能拿高薪,是因为他在帮老板解决问题。一般的分析师只会做到第2步或者第3步,他们是把问题丢给老板,收入3000的分析师和收入30000的分析师,差距就在这里了吧。

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