数据分析入门基础：6种方法论和8种思路

估计很多人都听说过数据分析，但真正做到这一点并非如此。要么抓住胡子和眉毛，要么无法开始。这说明缺乏理论知识的支持，本文将盘点数据分析中常用的方法论和思路，作为数据分析入门的基础。在介绍数据分析的方法论和思路之前，我们应该不厌其烦地看看数据分析的过程。简而言之，它分为以下六个步骤：1、明确分析的目的，提出问题。只有明确分析的目的，才能准确定位分析因素，提出有价值的问题，提供明确的指导方向。2、数据采集。收集原始数据，数据源可能丰富多样，一般包括数据库、互联网、市场调查等。通过添加“埋点”代码或使用第三方数据统计工具，可以使用具体的方法。3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据处理，主要包括数据清理、数据分组、数据检索、数据提取等处理方法。4、数据探索。探索分析检验假设值的形成，在数据中找到新的特征，对整个数据集有全面的了解，以便后续选择哪种分析策略。5、分析数据。数据整理完成后，需要对数据进行综合分析和相关分析，需要了解产品、业务、技术等，经常使用分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是R语言、Python等最简单的数据分析工具。6、获得可视化结果。借助可视化数据，我们可以有效直观地表达我们想要呈现的信息、观点和建议，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，我们也可以以报告的形式与他人沟通。数据分析方法论的数据分析方法论很多，小编为大家介绍六种比较常见的理论。1、PEST分析法PEST，即政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology），主要用户行业分析可以从各个方面把握宏观环境的现状和变化趋势。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。在分析宏观环境因素时，由于不同行业和企业有自己的特点和业务需求，分析的具体内容会有所不同，但一般应分析影响企业的四大外部环境因素：政治、经济、技术和社会。政治环境：政治制度、经济制度、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。社会环境：人口规模、性别比例、年龄结构、活力、购买习惯、城市特征等。技术环境：折旧报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商业化速度等。经济环境：GDP及增长率、总进出口及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。2、5W2H分析法为5W2H，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（Howmuch），主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。以用户购买行为为为例，该分析方法又称七何分析法，是一种非常简单、方便、实用的工具：Why：为什么用户要买？产品的吸引力在哪里？What：什么是产品提供的功能？Who：什么是用户群？这个群体的特点是什么？When：购买频率是多少？Where：最受欢迎的产品在哪里？卖在哪里？How：如何购买用户？什么样的购买方式？Howmuch：用户购买的成本是多少？时间成本是多少？3、SWOT分析法SWOT分析法又称态势分析法，S（strengths）是优势、W（weaknesses）是劣势，O（opportunities）是机会、T（threats）威胁或风险。SWOT分析法用于确定企业自身的内部优势、劣势和外部机会和威胁，通过调查列出，按矩阵形式排列，然后匹配各种因素进行系统分析。利用这种方法，我们可以全面、系统、准确地研究研究对象的情况，从而将公司的战略与公司的内部资源和外部环境有机地结合起来。4、4P营销理论4P（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、推广（Promotion），在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论在企业中得到了广泛的应用。可以说，企业的所有营销行动都围绕着4P理论，即产品、价格、渠道和推广。通过四者的结合和协调发展，提高企业的市场份额，达到最终利润的目的。产品：从营销的角度来看，产品是指任何能够提供给市场、被参与者使用和消费并满足人们需求的东西，包括有形产品、服务、人员、组织、概念或其组合。价格：指客户购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、付款期限等。影响定价的主要因素有三个：需求、成本和竞争。渠道：指产品从生产企业流向用户的整个过程中所经历的各个环节。促销：指企业通过改变销售行为刺激用户消费，通过短期行为（如利润、购买、营销氛围等）促进消费增长，吸引其他品牌用户或导致提前消费，促进销售增长。广告、宣传推广、人员推广、销售推广是机构推广组合的四个要素。5、逻辑树又称问题树、解读树或分解树。它将已知问题视为“支柱”，然后开始考虑与哪些相关问题有关，即“分支”。逻辑树可以保证解决问题过程的完整性。它可以将工作细分为易于操作的任务，确定每个部分的优先级，并将责任明确落实到个人身上。逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：要素化：将相同的问题总结为要素。框架化：将各要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。相关性：框架中的所有元素都保持着必要的相互关系，简单而不独立。6、AARR模型AARR模型是所有运营商都应该知道的数据模型，从整个用户生命周期开始，包括获取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、变现（Revenue）和传播（Refer）。每个环节对应五个重要的生命周期过程，即从获取用户到提高活动、提高保留率和收入，直到病毒传播最终形成。数据分析思路数据分析方法论主要从宏观角度介绍如何进行数据分析，就像数据分析的初步规划，构建清晰的数据分析框架。因此，对于具体的业务场景问题，有必要依靠具体的分析方法来支持，以下小边将介绍几种常见的数据分析思路。1、最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，如点击率、GMV、活跃用户数量。可以看出数据有哪些趋势变化，有没有周期性，有没有拐点，然后分析原因。2、多维分解是通过不同的维度对数据进行分解，以获得更精细的数据洞察力。例如，对网站维护进行数据分析，可以拆分区域、访问源、设备、浏览器等维度。3、用户群对符合特定行为或背景信息的用户进行特定的优化和分析，以多维度、多指标为群体条件，有针对性地优化供应链，提高供应链的稳定性。4、根据已知的转换路径，借助漏斗模型对整体和每一步的转换进行分析。例如，在网站关键路径的转化率分析中使用漏斗图不仅可以显示用户的最终转化率，还可以显示每个节点的转化率。5、保留分析保留分析是一种用于分析用户参与/活动的分析模型。有多少用户会在调查初始行为时进行后续行为。常用的保留指标有次日保留率、7日保留率、30日保留率等。6、A为了实现一个目标，采用了两套方案。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的质量，需要选择合理的分组样本、监控数据指标、事后数据分析和不同方案评估。7、对比分析分为横向对比(与自己相比)和纵向对比(与他人相比)。常见的对比应用有A/Btest，A/Btest的关键是确保两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。8、交叉分析交叉分析法是从多个维度交叉显示对比分析，从多个角度进行结合分析，找出最相关的维度来探索数据变化的原因。

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