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分析方法论是什么?分析结果参考价值有多大?

2021-01-04 09:55:51 阅读(185 评论(0)

这是一个方法论。是的,很无聊。在知乎、woshipm、pmcaff、搜索了大量与数据分析相关的文章,发现适合自己的文章并不多。因为内容太碎片化,我买了一套书,开始系统地学习。当你完成一份数据分析报告时,我不知道领导是否问过你,“你的分析方法论是什么?”。若分析方法论不正确或不合理,则分析结果的参考价值是多少?1.困惑相信很多人在做数据分析的时候经常会遇到这些问题:不知道从哪里开始分析;分析的内容和指标经常被质疑是否合理完整,他们说不出为什么。当然,我也处于数据分析的学习阶段,经常对这些问题感到困惑。这就是为什么强调数据分析方法论。只有将方法论与实际业务相结合,才能尽可能保证数据分析维度的完整性和结果的有效性。数据分析的三个主要功能是:现状分析、原因分析和预测分析。需要根据我们的需要和目的来确定何时进行什么样的数据分析。数据分析的一般步骤:2。解惑数据分析的目的越明确,分析就越有价值。明确目的后,需要梳理思路,构建分析框架,将分析目的分解成几个不同的分析要点,然后确定分析方法和具体的分析指标;最后,确保分析框架的系统化(系统化,即先分析什么,再分析什么,使每个分析点之间有逻辑联系),使分析结果具有说服力。那么,如何保证分析框架的系统化呢?以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,构建分析框架,确保数据分析维度的完整性、结果的有效性和正确性。营销理论模式有:4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等。管理理论模型包括:PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。以下主要说明:PEST、5W2H、逻辑树、4P、在构建数据分析框架时,用户使用五个经典实用的理论来理解如何应用它们作为指导。(1)PEST:主要用于行业分析。PEST,即政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological)P:构成政治环境的关键指标包括政治制度、经济制度、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防支出水平、政府补贴水平、公众参与政治等。E:构成经济环境的关键指标包括GDP和增长率、进出口总额和增长率、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。S:社会文化环境的关键指标包括:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、*率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特征、宗教信仰等因素。T:构成技术环境的关键指标包括:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商业化速度、国家重点支持项目、国家研发成本、专利数量、专利保护等因素。eg:仅仅作为例子并不意味着只考虑这些因素(2)5W2H:广泛应用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。5W2H,即何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(Howmuch)该方法广泛应用于企业营销和管理活动,对决策和执行活动措施非常有帮助,也有助于弥补考虑问题的遗漏。eg:仅仅作为例子并不意味着只考虑这些因素(3)逻辑树:可用于业务问题的专题分析。逻辑树,又称问题树、解读树或分解树。它将问题的所有子问题分层列出,从最高层开始,并逐渐向下扩展。逻辑树的作用主要是帮助我们理清思路,避免重复和无关的思考。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,遵循不重不漏的原则。相关性:框架中的所有元素都保持着必要的相互关系,简单而不孤立。缺点:相关问题可能会遗漏。虽然涉及的问题可以用头脑风暴总结出来,但还是很难避免考虑不全。因此,在使用逻辑树时,尽量考虑所涉及的问题或因素。eg:仅仅举个例子并不意味着只考虑这些因素(4)4P:主要用于公司整体经营分析。4P,即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)eg:仅仅作为一个例子并不意味着只考虑这些因素(5)用户行为:用途相对单一,即用户行为的研究和分析。用户使用行为,即用户为获取、使用商品或服务而采取的各种行动。首先,用户需要对产品有一个认知和熟悉的过程,然后试用,然后决定是否继续消费和使用,最后成为忠诚的用户。用户使用行为的完整过程:利用用户使用行为理论,梳理产品分析关键指标之间的逻辑关系,建立符合公司实际业务的产品分析指标体系。eg:例如,这并不意味着只考虑这些因素。这些方法论不仅可以单独使用,而且可以根据具体情况选择合适的嵌套方法论。3.最后,明确数据分析方法论的主要作用:理顺分析思路,确保数据分析结构系统化。将问题分解成相关部分,并显示它们之间的关系。指导后续数据分析的方向。确保分析结果的有效性和正确性。明确数据分析方法与数据分析方法的区别:数据分析方法主要指导如何从宏观角度进行数据分析,就像数据分析的早期规划一样,指导后期数据分析的发展。数据分析规则是指具体的分析方法,如对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。数据分析方法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

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