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没有数据分析思路,该怎么办?

|亿信华辰大数据知识库2021-12-24

数据分析是一个严格的工作流程,不仅仅是数据采集然后进行分析这么简单。

    数据分析的路径,是“先数据,后问题”。在不清楚要回答什么问题的情况下,就先收集数据、收集方法,之后进行数据分析。下面具体讲解正确的路径是什么样。


数据分析的本质

1、观察现象(市场口碑、业务反馈、指标变化)
2、结合原理(业务逻辑+分析逻辑)
3、做出推论(建立假设)
4、采取行动(基于假设,采取业务动作)
5、验证假设(检验结果,积累经验)
6、进一步分析(持续监控)

    分析思路跟具体工具关系并不大,没有数据的年代,还有定性分析方法;有数据的年代,还有基于调查问卷数据的调查分析,有基于交易数据的经营分析,有基于用户APP/网站行为的“大”数据分析。数据来源越丰富,数据越准确,可用的分析方法越多,结果也越精确,但基本思路是一样的。


为什么要建立数据分析思路

    在实际工作中,数据分析常常存在以下问题:
1、数据分析师不了解销售/运营/产品/售后业务
2、数据分析师只懂得跑数据,不懂得销售/运营/产品原理
3、未完全理解数据背后的含义,就进行业务行动计划

    具备数据分析思路需要基本前提,首先观察到位,了解原理;其次判断可以采取的具体措施;最后得到结果。最佳实践措施是建立起:设定数据指标→数据监控过程→数据预警问题→分析问题→探索对策→进行测试→验证假设→总结经验→循环监控的流程。


建立数据分析思路应该具备的条件

1、了解数据采集、数仓建设、数据治理基础等全部流程
2、有良好的业务沟通机制
3、对业务逻辑有基础了解
4、能观察到业务行动的结果

5、区分非技术问题


如何进行数据分析

1. 记录数据
    有用的数据要经过有心的设计,才能有效率地存储下来。基于业务需求采集数据,了解每种数据的信息量,还了解不同数据收集时的难易程度,以及如何设计机制来保证信息收集的准确。
2. 处理数据
    商业复杂后,数据会产生于不同部门。从其他部门高效地整合数据,并对数据质量有把控,也是数据分析师的重要素质。当整合了有用的数据后,把数据清理好、保证质量,做到结构完整、条理清晰,会让基于此的数据分析事半功倍。这一步看起来很轻松,当企业越大、部门越多、数据越复杂的时候,越重要。
3. 分析数据
    首先要对采集到的数据,进行清洗、筛选,建立统一数据标准和格式规范,提高数据质量。然后,再对数据进行分析,分析内容包括实验、预测、归因、制定关键指标、行研、深挖、仪表盘等等。
4. 决策自动化
    无论是专家系统、监督学习或者无监督学习,归根结底,都是基于数据总结出来规律,将商业决策自动化。好的数据分析师,除了根据商业问题选择适用模型,提高模型表现和提高数据质量之外,还应该知道什么决策适合被机器学习解决;知道机器学习的长处与短板;知道如何收集/制造标签来赋能机器学习模型;知道如何建立机器学习的优化目标和损失函数等等。

总结

    大数据的概念虽然提了很久,但是真正意义上的多维度、大规模的数据,是近几年才真正发展起来的。很多公司连处理大数据的能力都没有,更别提有效应用了。这里大家可以借助亿信华辰研发的数据分析BI工具,这款工具可以帮助企业打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,解决各类复杂业务的数据分析问题,实现高效数字化转型。
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