重溫名偵探柯南，解讀數(shù)據(jù)分析思維

    柯南一直是我們的童年經(jīng)典，而柯南中最重要的就是柯南的推理階段。在小編看來(lái)，推理就跟數(shù)據(jù)分析一樣。通過(guò)搜集數(shù)據(jù)（證據(jù)），然后一步步的數(shù)據(jù)分析，最終得出結(jié)論（找到犯人），今天小編帶大家看看，如何在用大數(shù)據(jù)分析的思維邏輯解決日常問(wèn)題！




一、探索性分析

進(jìn)入DT時(shí)代，海量雜亂的數(shù)據(jù)不斷涌來(lái)，我們需要理清頭緒，探尋數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系。在動(dòng)漫故事中，柯南總是將所有證據(jù)/數(shù)據(jù)搜集到一起，然后尋找其中的規(guī)律，完美地示范了如何收集證據(jù)和數(shù)據(jù)并從中獲得洞察。在一個(gè)大雪紛飛的深夜，一個(gè)女人離奇死亡，沒有目擊證人，身上刀痕參差不齊，盡管連宿在附近房間的柯南本人也沒有在案件發(fā)生時(shí)發(fā)現(xiàn)端倪，但他依然表現(xiàn)得有條不紊。

首先，他逐個(gè)盤問(wèn)別墅中的每一位客人，不管對(duì)方人設(shè)是冷靜縝密、還是神經(jīng)兮兮。然后，他將這些人的語(yǔ)言與行為如拼拼圖一般，拼在了一起，并理出了一個(gè)時(shí)間線。在這個(gè)過(guò)程中，他不斷地思考：

哪些信息能支持自己的假設(shè)？

哪些信息互相矛盾？

我還需要回答什么問(wèn)題？

之后我需要做什么，才能回答這些問(wèn)題？

——這就是所謂的探索性分析。

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是數(shù)據(jù)分析過(guò)程的第一部分。 在這個(gè)階段需要完成以下幾個(gè)重要：

弄清楚數(shù)據(jù)是什么；

建立你想問(wèn)的問(wèn)題以及如何表達(dá)它們，

找到最好的展示和洞察數(shù)據(jù)的方式，以得出重要的見解。

探索性數(shù)據(jù)分析更重視從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的模式（Patten）和提出新的假設(shè)。我們?cè)谔剿?mdash;尋找線索，就像柯南那樣，通過(guò)定量和可視化的方法，不僅梳理出趨勢(shì)和模式，還能發(fā)現(xiàn)偏離模型，離群值和意想不到的結(jié)果，繼而幫助我們提出問(wèn)題，找到下一步采取的措施。

 

一切發(fā)現(xiàn)符合假設(shè)的、不符合假設(shè)的

都是為了最后一步一步走向真相

 

二、如何讓數(shù)據(jù)分析更有效果

在數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們需要了解什么樣的數(shù)據(jù)展示才是對(duì)結(jié)果的最好展示，如果單純地去看一個(gè)數(shù)據(jù)是沒有太大意義的，而且數(shù)據(jù)本身有時(shí)也具有欺騙性，比如：從運(yùn)營(yíng)同學(xué)那里得到日新增用戶數(shù)1W，那么單純看這個(gè)數(shù)據(jù)沒有什么意義，我們可以說(shuō)這個(gè)數(shù)據(jù)很好，因?yàn)榭瓷先ズ艽?，但是你可能沒有看到同期的數(shù)據(jù)，有可能昨天的數(shù)據(jù)達(dá)到了2W，所以，對(duì)比才能更好的展現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用性，得到的比率是最具有說(shuō)服力的。

另外，通過(guò)對(duì)比不同的渠道，對(duì)比不同的版本，對(duì)比不同的用戶群等不同維度的數(shù)據(jù)，都可以從側(cè)面反映出這個(gè)數(shù)據(jù)的真實(shí)情況。

同樣的，數(shù)據(jù)不是一成不變的，需要?jiǎng)討B(tài)查看，單純只看一個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)情況是沒有意義的，比如我們?cè)跀?shù)據(jù)中加入時(shí)間維度觀察數(shù)據(jù)整體的變化趨勢(shì)，這樣才能更為客觀的判斷產(chǎn)品的健康程度。

 

三、如何成為具有數(shù)據(jù)思維的運(yùn)營(yíng)人

1、分析要有深度

深度是指數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的支持程度，當(dāng)企業(yè)面臨決策難題時(shí)，數(shù)據(jù)分析若要有深度，則要全面回答3個(gè)問(wèn)題：

企業(yè)的現(xiàn)狀和問(wèn)題是什么？

問(wèn)題為什么會(huì)產(chǎn)生？

企業(yè)該怎么辦？

這3個(gè)問(wèn)題若未答全，則分析的深度就會(huì)有所缺失。缺失深度，也就只看到表面的數(shù)據(jù)累計(jì)卻看不到本質(zhì)的問(wèn)題?？梢詮膯?wèn)題的本質(zhì)出發(fā)，從“是什么”“為什么”“怎么辦”3個(gè)角度思考。

提問(wèn)是思考的翅膀，善于提問(wèn)，勤于思考，我們就能達(dá)到數(shù)據(jù)分析的深度，只有不斷的鍛煉和學(xué)習(xí)才能在深度深耕。

2、數(shù)據(jù)要有可信度

可信度是指分析結(jié)果的可靠程度。要有信度，需滿足三個(gè)條件：對(duì)比要可比、差異要顯著、描述要全面。

-對(duì)比要可比

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基數(shù)要具有可比性，不能將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行混合對(duì)比，缺少對(duì)比的可能性。

-差異要顯著

在精細(xì)化營(yíng)銷時(shí)，往往通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)理解不同用戶的差異；根據(jù)差異性制定運(yùn)營(yíng)策略。

-描述要全面

當(dāng)刻畫一組數(shù)據(jù)時(shí)，不僅要描述這組數(shù)據(jù)的一般水平，還要考慮到這組數(shù)據(jù)的波動(dòng)水平。如果波動(dòng)很大，一般水平對(duì)數(shù)據(jù)總體的代表性就會(huì)很差。只考慮一般水平而不考慮波動(dòng)和差異，會(huì)使數(shù)據(jù)的可信度大大縮水。

所以，數(shù)據(jù)分析要有深度和寬度，以兩種不同角度分析問(wèn)題，結(jié)果才更具有說(shuō)服力。

3、分析要有效度

效度，指的是效率和速度。數(shù)據(jù)分析速度越快、成本越低，則效度越高，成效越顯著。

4、分析要有通度

在數(shù)據(jù)分析前要找到分析的目標(biāo)，帶著問(wèn)題去分析，也就是了解前期數(shù)據(jù)分析的需求，后期需要做數(shù)據(jù)匯報(bào)才具有針對(duì)性，目的性。溝通的順暢度即通度，通度高低直接影響數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮水平。

PS：如何提高溝通效率不影響進(jìn)度，有“三用三不用”原則：能用圖表就不用數(shù)據(jù)；能用圖片就不用文字；能用動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)就不用靜態(tài)展示。

用戶行為路徑之太陽(yáng)圖

-能用圖表就不用數(shù)據(jù)：一圖頂千言，圖比數(shù)據(jù)跟具有說(shuō)服力。

-能用圖片就不使用文字：文字多了就容易誤導(dǎo)用戶，同時(shí)也不夠形象表達(dá)目標(biāo)。

只需要點(diǎn)選就能快速分析轉(zhuǎn)化的SEM報(bào)表

-能用動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)不用靜態(tài)展示：在表達(dá)事物隨著時(shí)間的變化而變化時(shí)，動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)能還原真實(shí)，比靜態(tài)展示更能讓人產(chǎn)生身臨其境之感。

版本迭代 快速衡量

分析各版本中新增用戶對(duì)該事件的轉(zhuǎn)化情況

四、如何將數(shù)據(jù)落地

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是運(yùn)營(yíng)人員將數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化成運(yùn)營(yíng)策略，用數(shù)據(jù)做決策/制定策略，既要知道分析過(guò)的數(shù)據(jù)結(jié)果能夠證明什么，也要知道數(shù)據(jù)做不了什么；個(gè)人的認(rèn)知、經(jīng)驗(yàn)是有限的，不能過(guò)于夸大也不能過(guò)于激進(jìn)。

此外，對(duì)數(shù)據(jù)的有效分析利用與運(yùn)營(yíng)者和團(tuán)隊(duì)都息息相關(guān)，自上而下的推動(dòng)和引導(dǎo)是最好的結(jié)果，高層有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的戰(zhàn)略和意識(shí)、管理層有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的指導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)，執(zhí)行層能將數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的落地，在團(tuán)隊(duì)工作中注入數(shù)據(jù)思維的基因，培養(yǎng)使用數(shù)據(jù)結(jié)果判斷總結(jié)的習(xí)慣，通過(guò)專門系統(tǒng)的培訓(xùn)推動(dòng)企業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

最后，數(shù)據(jù)分析工具和各類模型的使用，也是數(shù)據(jù)分析技能基本要求，比如：多維度分析、交叉分析、海盜模型、用戶分層模型、RFM模型、 AB測(cè)試等。