手把手教你最好用的數據分析方法,會用的沒幾個

我之前做過很多關於數據分析方法、數據模型的分享,但是最近很多人跟我說,有些方法和模型只是空有其表,實際上做出來之後很難分析出什麼結果,比如波士頓矩陣、RFM模型等等。

很多人在做數據分析時都會犯一個毛病,那就是把數據給孤立了,不去找合適的參考指標和對比系,而是盯着最後的某個分析結果,這是很難找到數據價值的。

那麼爲什麼會出現這種情況呢?是因爲很多人都沒有完全領悟數據分析的基礎方法和思維,比如對比、溯源、細分,就開始套用各種分析模型,分析出的結果自然沒有任何的意義。

所以最近我將開始一個新的專題——《數據分析基礎方法與思維》,從基礎出發,不斷練習。今天我們就從對比分析法開始講起。

說起對比法,可能很多人都覺得不值一哂,但其實對比法並不像是你想象的那麼簡單。

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什麼是對比分析法?

我們都知道大數據有一個特點——相對性,就是說數據之間都是有差異的,而對比分析正是利用相對性找到數據的變化特點和發展趨勢,簡單來說就是找差異,以及找出影響這種差異的原因、優化差異的方法

怎麼找呢?一般來說是需要比較兩個或者多個具有關聯的數據,可以是比較多少、比較大小、比較快慢等等。但是這些數據必須要基於統一的指標,最好是在更多的維度下進行對比。

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省份是維度,能力是指標

比如說,老闆讓你分析一下今年企業的發展情況,你拉表之後發現銷售額比去年增長了10%,淨利潤比去年增長了5%,成本消耗比去年降低了3%。銷售額、淨利潤、成本消耗就是對比的指標,我們不能拿銷售額的數據去對比成本數據,這就是指標的統一。

有了這些指標就可以說明企業發展很好了嗎?不,假如同行業的其他企業銷售額都增長了80%,那麼該企業的發展其實是很差的。因爲我們只有今年、去年的時間維度,忽略了與競爭對手的橫向維度,因此我們要儘可能的多找維度。

簡單來說,對比法就是建立一個參考系,通過不同的維度和指標來找到數據的差異點。

對比法的步驟?

1、拆分影響因素,排除無關因素。

在我們進行數據分析之前,要先對影響因素進行拆分,如果要對比APP的拉新效果,就要將因素拆分爲訪問量、點擊量、註冊量等等,這些被拆分出來的因素就是我們要對比的指標。

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同時也要排除掉無關的因素,比如APP某幾天瀏覽量的下降,可能是因爲平臺全面限流導致的,這樣的因素會影響我們對數據變化的判斷,不能幫助我們找到產品缺陷,因此要排除出去。

2、多維度對比,一般分爲四種。

  • 時間維度:同時期對比或者上一時期的對比,包括環比、同比。
  • 空間維度:比如不同城市的對比、不同行業的對比、不同國家的對比。
  • 計劃維度:比如與計劃值、平均值、中間值的對比,多爲差異對比。

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3、保持一致性。

在對比分析時,我們要保證對象的一致性、數據來源的一致性、維度與指標的一致性。我們不能那自己的產品去對比用戶,同時也要注意不同來源的數據有可能是不同的,比如財務數據裏的“淨利潤”與銷售數據的“淨利潤”可能並不是相同的,定義不同,數據自然也會不同。

對比法的分類?

1、縱向對比

縱向對比就是跟自己的某個指標進行對比,比如同比、環比。

同比

同比就是對比相同時期的數據,例如“3月銷售額比去年同期上漲50%”,其就是用今年3月份的銷售額與去年3月份的銷售額進行對比,運用同比主要是爲了消除淡季、旺季的影響。

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同比增長率公式爲:(本期發展水平-去年同期發展水平)/去年同期發展水平*100%

同比在對比分析法中經常被用到的,用來比對今年與往年同時期的發展速度情況,但是不能濫用,一定要考慮同比的價值。

比如說今年3月銷售額的同期對比是否真的有意義?比如,如果去年第二季度的數據低谷是因爲某種原因(市場政策等外力因素)造成的,那麼該月份的同比數據就是毫無意義的,相反還會造成第二季度“虛假增長”的假象。

環比

環比就是對比上一個時期的數據,例如“3月銷售額環比增長50%”,其就是用今年3月份的銷售額數據與2月份進行對比,運用環比主要是爲了表現相鄰發展時期的數據變動情況,比如日環比、周環比、月環比、季環比、年環比。

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環比增長率公式爲:(本期數據-上期數據)/上期數據*100%

同樣的環比也不能濫用,爲了消除季節的影響,我們在使用環比時往往會加入季節調整模型,對原始統計數據進行加工處理,而因爲季節模型中參數確定方法的差異,得到的環比統計結果也會有所不同,這也正是環比統計工作的難點所在。

2、橫向對比

橫向對比就是將自己與他人進行對比,比如行業對比、產品對比。

比如開頭我們講到的例子,年增長10%並不能說明企業的發展就是好的,而要考慮到整個行業的整體發展情況,如果整體發展都在50%以上,那麼你的企業發展反而是落後的。

一般來說,橫向對比需要對比多個指標、一個維度,而且要注意保證單一變量。比如說,對比兩個APP產品的上線效果,當我進行瀏覽量對比時,要確保其他變量不變,比如上線時間、用戶數量等等,這樣才能找到對象之間的差異點。

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總結

數據分析必須在業務中靈活應用纔有意義,對比法同樣也是如此。靈活巧用對比分析,最關鍵地是要理解參考系的建立,也就是指標與維度,並且遵循對比分析法的原則,這是數據分析中最爲基礎的內容。

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