3分钟帮你强化数据分析思维，不来看看吗？——九数云BI
和小九一起学习数据分析思维，让数据分析更轻松
提起数据分析，大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华丽的数据报表。
那你知道常用的数据分析方法有哪些？其实，每个人都具备的能力数据分析思维：比如根据股票的走势决定购买还是抛出，依照每日的时间和以往经验选择行车路线；购买机票、预订酒店时，比对多家的价格后做出最终选择。
这些小型决策，其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简单分析的过程。
对于业务决策者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。
一、数据分析思维：战略思维
1、数据分析的目标
对于企业来讲，数据分析可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，驱动业务增长。
2、数据分析的作用
将用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易数据采集下来，反推客户需求，创造更多符合需求的增值产品和服务。
不明白数据分析的目标和作用，只会事倍功半。
3、数据分析进化论
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段1：观察数据当前发生了什么？
阶段2：理解为什么发生？
阶段3：预测未来会发生什么？
阶段4：商业决策
4、数据分析的 EOI 框架
EOI 的架构是包括 Linkedln 、 Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是首席增长官在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。
其中，我们先会把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。
公司的业务项目分类都脱不开这几类。
二、数据分析思维：3大思路
1、数据分析思维：基本步骤
- 第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
- 第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。
- 第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
- 第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。
- 第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。
数据分析的五个基本步骤，要牢记在心。
2、数据分析思维：内外因素分解法
在数据分析过程中，会有很多因素影响到我们的北极星指标，那么如何找到这些因素呢？在此向大家推荐内外因素分解法。
内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。
内外分解法是很多的定位影响北极星指标的方法。
3、 数据分析思维：DOSS 思路
DOSS 思路是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。
首席增长官需要快速规模化有效的增长解决方案， DOSS 是一个有效的途径。
DOSS 思路用好肯定不吃亏。
三、数据分析思维：分析的8种方法
1、数据分析思维：数值和趋势
看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。
对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。
上图中，我们将网站的成交金额和加购率等指标汇汇聚到统一的数据看板，并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然。这里我比较推荐一个数据分析工具——九数云。九数云提供数据分析，图标制作，交互仪表图三大特色功能，上图也是我用九数云制作的，用来观察数据信息再合适不过啦。
数据分析方法很多，学会看数字、看趋势很关键。
2、数据分析思维：维度分解
当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。
在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。
维度分解能够更好地进行细分和拆解指标。
3、数据分析思维：用户分群
针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群的手段上图中，我们通过用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。
用户分群能够让我们更加精细化运营。
4、数据分析思维：转化漏斗
通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。
其中，我们往往关注三个要点：
- 第一：从开始到结尾，整体的转化效率是多少？
- 第二：每一步的转化率是多少？
- 第三：哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？
转化漏斗可以帮我们还原用户每个转化节点的效率：
5、数据分析思维：行为轨迹
关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。
网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题。
通过分析用户行为轨迹，可以发现产品和运营问题：
6、数据分析思维：留存分析
在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。
我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。
留存很重要，要更加注重流量到留量。
7、 数据分析思维：A / B 测试
A / B 测试用来对比不同产品设计／算法对结果的影响。
产品在上线过程中经常会使用 A / B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果。
市场和运营可以通过 A / B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。
A / B 测试是一个超级好用的工具，屡试不爽。
8、数据分析思维：数学建模
当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。
当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。
利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。
我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。
学会通过数据建模，去度量和进行数据分析。
最后，推荐一些数据分析相关的干货内容：
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