一份數(shù)據(jù)多種分析思路（一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析流程有幾步）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于一份數(shù)據(jù)多種分析思路的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

• 2、數(shù)據(jù)分析常用的4大分析方法

• 3、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡(jiǎn)單而實(shí)用的3大分析方法

• 4、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些?

一、一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告

一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告?，F(xiàn)代社會(huì)屬于大數(shù)據(jù)時(shí)代，而數(shù)據(jù)分析報(bào)告是非常重要的，一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告并不好寫。接下來就由我?guī)Т蠹以敿?xì)的了解下一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的相關(guān)內(nèi)容。

一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告1

報(bào)告是項(xiàng)目的結(jié)果展示，是數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效承載形式。一份思路清晰，言簡(jiǎn)意賅地?cái)?shù)據(jù)分析報(bào)告能直戳問題痛點(diǎn)，提高溝通效率，獲得領(lǐng)導(dǎo)賞識(shí)。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告，首先要有一個(gè)概念性的認(rèn)識(shí)，按照?qǐng)?bào)告陳述的思路，可分為四類：

這四類報(bào)告由淺入深，分析難度遞增，對(duì)企業(yè)決策的支持程度也遞增，尤其是當(dāng)企業(yè)面臨某個(gè)決策難題時(shí)，分析工作要做得足夠系統(tǒng)和深刻。

這四類報(bào)告我們可以做個(gè)比喻。

描述類報(bào)告類似記敘文，像個(gè)掃描儀一樣描繪市場(chǎng)輪廓，不求最深但求最全。

因果類報(bào)告類似議論文，像打水井，集中一點(diǎn)，一直探到底。

預(yù)測(cè)類報(bào)告類似科幻小說，像個(gè)預(yù)言家，根據(jù)市場(chǎng)的過去推斷市場(chǎng)的未來。

咨詢類報(bào)告類似推理小說，像小馬過河，投石問路，根據(jù)分析結(jié)論指導(dǎo)企業(yè)一路前行。

報(bào)告結(jié)構(gòu)

撰寫報(bào)告前先理清楚三個(gè)問題：

寫什么內(nèi)容？用什么結(jié)構(gòu)？如何論述？

寫什么內(nèi)容由決策難題決定，是投資？戰(zhàn)略？營(yíng)銷還是其他，相應(yīng)的報(bào)告也就有了相應(yīng)的內(nèi)容。

好的報(bào)告要求重點(diǎn)突出、主次分明、層次清晰。報(bào)告要依附內(nèi)容的分析以及領(lǐng)導(dǎo)或其他人的閱讀習(xí)慣，但最重要的是遵循一定的結(jié)構(gòu)化思維。

報(bào)告的常見構(gòu)成

舉個(gè)例子，比如我用PPT展示一個(gè)網(wǎng)民調(diào)查的報(bào)告

1、標(biāo)題頁： 標(biāo)題頁用于寫報(bào)告題目，為了方便歸檔，日夜也應(yīng)當(dāng)注明，還有報(bào)告撰寫者和其單位所在部門。

2、目錄頁： 目錄頁將報(bào)告的各模塊呈現(xiàn)給讀者，方便閱讀和了解報(bào)告結(jié)構(gòu)。

3、分析背景和項(xiàng)目說明： 用于闡述項(xiàng)目需求、分析目的、市場(chǎng)情況、以讓讀者了解項(xiàng)目的前因后果。項(xiàng)目說明用于注明假設(shè)、數(shù)據(jù)來源等。

4、分析思路頁： 這是整個(gè)報(bào)告的靈魂，便于理解報(bào)告的邏輯思路。

5、結(jié)論建議頁： 結(jié)論建議頁放在主題前，主要是為了給高層看時(shí)，結(jié)論建議可大幅度節(jié)省時(shí)間，簡(jiǎn)明扼要。

6、分析主體頁面： 這里就要搬上你的各種數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)分析圖。與表之間，圖與圖之間的聯(lián)系如何闡述，反映出的問題如何表達(dá)，這些都是在做數(shù)據(jù)分析圖表就要弄明白的。很多細(xì)心的領(lǐng)導(dǎo)及專門會(huì)針對(duì)你的數(shù)據(jù)分析以及結(jié)論來提問，因?yàn)楝F(xiàn)狀和未來是他們最關(guān)心的。所以你的數(shù)據(jù)展示一定要體現(xiàn)你的分析思路。

我曾經(jīng)就被懟過一次，原因是數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示于思路脫節(jié)，導(dǎo)致領(lǐng)導(dǎo)一直個(gè)為什么，那個(gè)怎么來，這個(gè)數(shù)據(jù)缺乏依據(jù)等等。因?yàn)楫?dāng)初的分析報(bào)告只是在展示數(shù)據(jù)，分析不透徹，表之間切換太過生硬，至今記憶猶新。后來，在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，我制作一個(gè)表，或者一個(gè)圖，每個(gè)表或者圖都對(duì)不同維度做了深入的數(shù)據(jù)分析表，領(lǐng)導(dǎo)一問為什么，我就點(diǎn)擊進(jìn)去展示給他看明細(xì)，這用的就是FineBI的聯(lián)動(dòng)鉆取和螺旋式分析功能，在展示時(shí)也能實(shí)時(shí)分析(以往的文章有提過)。

7、附錄頁：附錄頁目的是透明分析過程，常防止受訪者的基本資料。

報(bào)告的論述

一份好的報(bào)告，光有好的結(jié)構(gòu)還不夠，還要有好的論述，關(guān)于論述，有幾個(gè)注意事項(xiàng)。

1、數(shù)據(jù)可靠，界定嚴(yán)謹(jǐn)

報(bào)告的數(shù)據(jù)來源一定要可靠。寫一份報(bào)告，獲取和整理數(shù)據(jù)往往會(huì)占據(jù) 6成以上的時(shí)間。要規(guī)劃數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)相關(guān)部門組織數(shù)據(jù)采集、搭建體系平臺(tái)、導(dǎo)出處理數(shù)據(jù)，最后才是寫報(bào)告，為了結(jié)論準(zhǔn)確有效，你要保證數(shù)據(jù)的可靠性，否則一切都可能會(huì)變成誤導(dǎo)決策的努力。

界定是指報(bào)告中要對(duì)數(shù)據(jù)的來源、計(jì)算、概念做說明。不同的界定，有不同的結(jié)論。比如什么是高端微波爐，不同的界定，得到的數(shù)據(jù)肯定是不同的。

2、概念一致，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一

一些名詞的解釋和定義，前后要一致，不要讓人不知所云。

3、直觀呈報(bào)，通俗易懂

我們寫得報(bào)告還是金亮圖標(biāo)話，用生動(dòng)的圖表代替數(shù)字和文字的大量對(duì)切往往更形象直觀地理解你的.分析和結(jié)論。

一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告2

1、你要一個(gè)故事

我自己有個(gè)想法，就是產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該多學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)，比如學(xué)一些基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)規(guī)范、交互原則、營(yíng)銷知識(shí)，心理學(xué)知識(shí)，算法知識(shí)等等。除了一些明顯的對(duì)工作的幫助，也能幫助自己擴(kuò)展思路。其實(shí)做好報(bào)告，就應(yīng)向咨詢機(jī)構(gòu)或者投資機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)。

一個(gè)報(bào)告核心不是包含很多內(nèi)容，讓聽眾或者讀者去花時(shí)間理解，核心是講好一個(gè)簡(jiǎn)單的故事。咨詢和投資機(jī)構(gòu)做BP之前，會(huì)先花時(shí)間理清楚storyline。其實(shí)各種報(bào)告都應(yīng)該這樣，先理清楚你要講的故事。

2、一個(gè)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的框架

這里列出一個(gè)我個(gè)人比較喜歡的報(bào)告框架，可能針對(duì)不同的報(bào)告場(chǎng)景需要有所調(diào)整（比如刪除部分步驟，或者增加部分細(xì)節(jié)）：

項(xiàng)目背景：簡(jiǎn)述項(xiàng)目相關(guān)背景，為什么做，目的是什么

項(xiàng)目進(jìn)度：綜述項(xiàng)目的整體進(jìn)程，以及目前的情況

名詞解釋：關(guān)鍵性指標(biāo)定義是什么，為什么這么定義

數(shù)據(jù)獲取方法：如何取樣，怎么獲取到的數(shù)據(jù)，會(huì)有哪些問題

數(shù)據(jù)概覽：重要指標(biāo)的趨勢(shì)，變化情況，重要拐點(diǎn)成因解釋

數(shù)據(jù)拆分：根據(jù)需要拆分不同的維度，作為細(xì)節(jié)補(bǔ)充

結(jié)論匯總：匯總之前數(shù)據(jù)分析的主要結(jié)論，作為概覽

后續(xù)改進(jìn)：分析目前存在的問題，并給出解決改進(jìn)防范

致謝

附件：詳細(xì)數(shù)據(jù)

項(xiàng)目背景 & 項(xiàng)目進(jìn)度

項(xiàng)目背景，需要簡(jiǎn)述項(xiàng)目相關(guān)背景，為什么做，目的是什么。項(xiàng)目進(jìn)度，需要綜述項(xiàng)目的整體進(jìn)程，以及目前的情況。這兩點(diǎn)其實(shí)沒什么可說的，如果對(duì)象是項(xiàng)目成員，可以寫簡(jiǎn)單一些，如果對(duì)象是對(duì)項(xiàng)目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡(jiǎn)單的話，跟別人講明白。

名詞解釋 & 數(shù)據(jù)獲取方法

名詞解釋：關(guān)鍵性指標(biāo)定義是什么，為什么這么定義。這點(diǎn)是很多人忽略的，其實(shí)很多時(shí)候數(shù)據(jù)的誤解都是因?yàn)閷?duì)指標(biāo)沒有統(tǒng)一的定義。舉例而言，點(diǎn)擊率可以是點(diǎn)擊次數(shù)/瀏覽次數(shù)，也可以是點(diǎn)擊人數(shù)/瀏覽人數(shù)。人數(shù)可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的可讀性就大打折扣。

數(shù)據(jù)獲取方法：如何取樣，怎么獲取到的數(shù)據(jù)，會(huì)有哪些問題。原始數(shù)據(jù)往往有一些缺憾，要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗剔除噪聲，也需要部分假設(shè)進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)全。數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)補(bǔ)全的方法需要跟匯報(bào)對(duì)象說明并且獲得認(rèn)可，讓對(duì)方對(duì)于置信度有一個(gè)估計(jì)。

數(shù)據(jù)概覽 & 數(shù)據(jù)拆分

數(shù)據(jù)概覽，需要有重要指標(biāo)的趨勢(shì)，變化情況，重要拐點(diǎn)成因解釋。

數(shù)據(jù)拆分，需要根據(jù)需要拆分不同的維度，作為細(xì)節(jié)補(bǔ)充。

這里基本上就是之前說的數(shù)據(jù)分析方法了。如果需要對(duì)方知道對(duì)比或者趨勢(shì)，則使用圖，如果需要對(duì)方知道具體數(shù)據(jù)，則使用表。表格對(duì)需要強(qiáng)調(diào)的數(shù)字要做明顯標(biāo)識(shí)。需要注意的點(diǎn)是：核心指標(biāo)要少而關(guān)鍵，拆分指標(biāo)要有意義且詳細(xì)。同時(shí)如果是PPT的話，每頁說明白一個(gè)結(jié)論或者解釋清楚一個(gè)趨勢(shì)足以。關(guān)鍵性結(jié)論要用一句話能說清楚。

結(jié)論匯總 & 后續(xù)改進(jìn)

結(jié)論匯總，基本是對(duì)之前數(shù)據(jù)分析階段的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，形成完整的結(jié)論。

后續(xù)改進(jìn)，需要在數(shù)據(jù)分析的結(jié)論和問題的基礎(chǔ)上，對(duì)后續(xù)的迭代和改進(jìn)措施作出方向性的說明。這部分其實(shí)很多時(shí)候也是分析的根本目的。

致謝 & 附件

致謝是對(duì)項(xiàng)目組合相關(guān)協(xié)助部門的致謝，基本上對(duì)于項(xiàng)目組和相關(guān)協(xié)助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數(shù)據(jù)結(jié)果。在之后的合作中，也會(huì)更加融洽。

附件是需要附贈(zèng)更多沒有必要在數(shù)據(jù)報(bào)告中體現(xiàn)但是仍然有價(jià)值的數(shù)據(jù)。對(duì)于PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之后，與會(huì)同事有疑問，可以隨時(shí)翻到最后解釋。

3、總結(jié)

一個(gè)產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進(jìn)它。這是說數(shù)據(jù)。

而數(shù)據(jù)報(bào)告的意義也是類似，項(xiàng)目完成之后需要完整匯報(bào)，這樣無論是對(duì)上匯報(bào)還是對(duì)團(tuán)隊(duì)而言，都是有重要意義。

突然想到一個(gè)事情。去年的時(shí)候做了一個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺(tái)，到了取名字的時(shí)候，我用了dice。為什么叫dice呢？

這得從物理說起（開啟神棍模式）。物理學(xué)不斷前行，之前人們認(rèn)為物理學(xué)是決定論的，只要知道系統(tǒng)的初始值和足夠細(xì)節(jié)，就能知道之后系統(tǒng)的演化路徑。后來發(fā)現(xiàn)不是這樣的，對(duì)于一個(gè)基本粒子而言，觀測(cè)之前，粒子狀態(tài)和位置是不可預(yù)測(cè)的。愛因斯坦說“上帝不會(huì)擲骰子”，然后后續(xù)的研究，更多的是支持上帝是擲骰子的。這也是dice的來源。

即使是上帝視角，也不可能知道提前知道數(shù)據(jù)的結(jié)果。那么作為產(chǎn)品經(jīng)理而言，尊重?cái)?shù)據(jù)結(jié)果，并分析形成結(jié)論，遠(yuǎn)比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。

一份完美的數(shù)據(jù)分析報(bào)告讓你高人一籌

企業(yè)需要發(fā)展就需要得到更多信息，這些信息需要有專業(yè)能力的人才提供給企業(yè)，而這就是數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)分析師要通過專業(yè)的手段獲取信息，對(duì)信息做整合，分析信息，最終形成數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)報(bào)告。

在數(shù)據(jù)分析師的全部工作流程中，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)報(bào)告作為工作的成果是對(duì)企業(yè)、以及項(xiàng)目的最終發(fā)展方向及目標(biāo)的決策起到至關(guān)重要的依據(jù)。

在編寫一份完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告前，這些數(shù)據(jù)報(bào)告給誰看，首先你要知道你的這份報(bào)告要突出那些點(diǎn)，在做一個(gè)數(shù)據(jù)分析之前領(lǐng)導(dǎo)所關(guān)心的哪些點(diǎn)，圍繞著這些中心點(diǎn)，簡(jiǎn)單明了的進(jìn)行編寫數(shù)據(jù)報(bào)告。

數(shù)據(jù)報(bào)告不需要大批量的文字闡述，本身數(shù)據(jù)分析是圍繞數(shù)據(jù)為核開展相應(yīng)的工作，數(shù)據(jù)報(bào)告要突出的也是最終的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以數(shù)字的方式進(jìn)行簡(jiǎn)單明了的闡述對(duì)比，報(bào)告中加入一些畫像模型，柱線圖、餅狀圖來表示占有份額等等最為突出，讓閱覽者可以很好的理解，很容易在你的這份報(bào)告中找到自己企業(yè)在市場(chǎng)的份額，這是作為一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師的基本功。

先展示自己在行業(yè)內(nèi)的情況后還要分析當(dāng)前整個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)變化走勢(shì)，通過對(duì)自身行業(yè)市場(chǎng)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，找到市場(chǎng)發(fā)展新的切入點(diǎn)、客戶們所關(guān)心的新問題、潛在客戶的特征最終形成走勢(shì)圖為企業(yè)提供發(fā)展方向。

哪些點(diǎn)是我們不足的地方，哪些是我們需要開展的新業(yè)務(wù)等等，這些都會(huì)從行業(yè)數(shù)據(jù)大趨勢(shì)發(fā)展中體現(xiàn)出來，從而為企業(yè)未來的發(fā)展決策提供參考依據(jù)，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)提供新的信息點(diǎn)，幫助企業(yè)思考、創(chuàng)新、完善做出一份滿意的答卷。

二、數(shù)據(jù)分析常用的4大分析方法

1. 描述型分析：發(fā)生了什么?

這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。

例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什么會(huì)發(fā)生?

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析：可能發(fā)生什么?

預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。

預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么?

數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

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三、數(shù)據(jù)分析必讀干貨：簡(jiǎn)單而實(shí)用的3大分析方法

導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)分析師需要哪些“專業(yè)技能”？如果有人建議你去學(xué)習(xí)R語言、tableau、PowerBI，那么我建議你不如先從最基礎(chǔ)也是最核心的數(shù)據(jù)分析方法學(xué)起。

在一家年銷售不到10億的電商公司（行業(yè)中大部分電商企業(yè)年銷售可能都不到1個(gè)億），你只要掌握一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，再配合Excel表格，就足夠你完成各種數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作了。

本文主要講解日常數(shù)據(jù)分析中，最常用的三大數(shù)據(jù)分析方法 。內(nèi)容雖然簡(jiǎn)單，但是其中充滿了大量的細(xì)節(jié)方面的實(shí)用技巧。

01 對(duì)比

對(duì)比是所有數(shù)據(jù)分析方法中最基礎(chǔ)，也是大家耳熟能詳?shù)囊粋€(gè)。俗話說，無對(duì)比，不分析。說的就是對(duì)比分析法了。

在實(shí)際分析場(chǎng)景中，對(duì)比有不同的應(yīng)用維度。比如有環(huán)比、同比、橫比、縱比、絕對(duì)值對(duì)比，相對(duì)值對(duì)比等。下面我們分別解釋一下它們的不同應(yīng)用場(chǎng)景。

1. 絕對(duì)值對(duì)比與相對(duì)值對(duì)比

從概念上而言，絕對(duì)值包含正數(shù)、負(fù)數(shù)和零值。在電商數(shù)據(jù)分析中，一般是指正數(shù)之間的對(duì)比較多，如銷售額、退貨額等；相對(duì)值對(duì)比，則是指轉(zhuǎn)化率、完成率等這類相對(duì)數(shù)之間的對(duì)比。

2. 環(huán)比

環(huán)比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)與上期數(shù)據(jù)的比較，比如2017年6月數(shù)據(jù)與2017年5月數(shù)據(jù)的比較。

在電商數(shù)據(jù)分析中，由于每個(gè)自然月之間的銷售差額比較大，如果采用絕對(duì)指標(biāo)，便很難通過對(duì)比觀察到業(yè)務(wù)的變化。

因此，一般會(huì)采用相對(duì)指標(biāo)來做環(huán)比分析，如2017年6月的銷售達(dá)標(biāo)率是102%，2017年5月的銷售達(dá)標(biāo)率是96%；這樣便很容易知道兩個(gè)月度之間轉(zhuǎn)化率的好壞優(yōu)劣了。然而，如果我們用絕對(duì)值來對(duì)比：2017年6月銷售額500萬，2017年5月銷售額300萬，這樣的對(duì)比便很難判斷究竟哪個(gè)月的銷售額完成得更好。

3. 同比

同比是指統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)數(shù)據(jù)與去年同期數(shù)據(jù)之間的對(duì)比，比如2017年6月銷售額是500萬，2016年6月銷售額是450萬，同比增加11.1%。

在電商分析中，同比是應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析方法。通過同比，我們能大致判斷店鋪的運(yùn)營(yíng)能力在最近一年中，是保持增長(zhǎng)還是呈下滑趨勢(shì)。

同時(shí)，也可以根據(jù)同比增長(zhǎng)趨勢(shì)，來制訂初步的銷售計(jì)劃。如表3-4所示，假設(shè)現(xiàn)在店鋪流量同比下降8%（流量下降是平臺(tái)趨勢(shì)），客單價(jià)保持不變的情況下，要想實(shí)現(xiàn)店鋪銷售業(yè)績(jī)的上升，唯有提升轉(zhuǎn)化率。

因此，我們通過表3-4的模擬推算，可以得知，當(dāng)轉(zhuǎn)化率提升21%，到達(dá)0.35%時(shí)（0.35%轉(zhuǎn)化率被認(rèn)為是行業(yè)的平均值），業(yè)績(jī)會(huì)提升11%。

▼表3-4 店鋪銷售計(jì)劃推算模擬表

4. 橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?

所謂橫向?qū)Ρ扰c縱向?qū)Ρ?，是指空間與時(shí)間兩個(gè)不同的維度之間的對(duì)比。橫向?qū)Ρ仁强臻g維度的對(duì)比，指同類型的不同對(duì)象在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行的數(shù)據(jù)對(duì)比。如“本店”與“競(jìng)品”之間的對(duì)比；縱向?qū)Ρ仁菚r(shí)間維度的對(duì)比，指同一對(duì)象在不同時(shí)間軸上的對(duì)比。如前面提到的“同比”“環(huán)比”都是縱向?qū)Ρ取?/p>

5. 份額

嚴(yán)格地說，“份額”屬于橫向?qū)Ρ鹊囊环N。由于在實(shí)際分析場(chǎng)景中它經(jīng)常會(huì)被忽略，因此單獨(dú)羅列出來，加以說明。

在某些情況下，數(shù)據(jù)表格中多一個(gè)“份額”，會(huì)讓表格清晰明了許多。

如表3-5所示，假設(shè)我們要分析“某品牌天貓、京東、唯品會(huì)三大渠道”的“上衣、下衣、連衣裙和其他”在“Q1～Q4季度”的銷售趨勢(shì)和表現(xiàn)。常規(guī)的分析方法是，按照表1的表格結(jié)構(gòu)，將各種數(shù)據(jù)有層次地展現(xiàn)出來。這時(shí)，所有的銷售數(shù)據(jù)在表格中可以層次分明地一覽無余。

▼表3-5 以份額處理的數(shù)據(jù)表格

但是，如表1這般的數(shù)據(jù)卻不能直觀告訴我們每個(gè)銷售類別在不同渠道和不同季度的銷售趨勢(shì)是什么。因此，在數(shù)據(jù)分析中便需要加入表2這樣的“份額”分析表格。如此，我們便可一目了然地掌握每個(gè)類別在不同渠道、不同時(shí)期的銷售趨勢(shì)。因此也就達(dá)到了數(shù)據(jù)分析的目的。

很多數(shù)據(jù)分析師往往只是完成了“表1”的分析步驟，卻缺少臨門一腳，沒有把“表2”也同步呈現(xiàn)出來。

02 細(xì)分

細(xì)分，是一種從概念上理解非常容易，但實(shí)際應(yīng)用起來卻很難的分析方法。

細(xì)分分析法，常用于為分析對(duì)象找到更深層次的問題根源。難點(diǎn)在于我們要理解從哪個(gè)角度進(jìn)行“細(xì)分”與“深挖”才能達(dá)到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對(duì)了“解題思路”，問題就迎刃而解；如果“解題思路”錯(cuò)了，勞心費(fèi)力不說，問題還解決不了。

在實(shí)際應(yīng)用中，細(xì)分有許多不同的方法，就如同我們?cè)诮忸}時(shí)，有各種不同的“解題思路”一樣。有時(shí)候，面對(duì)同一個(gè)問題，兩個(gè)不同的解題思路都可以達(dá)到解題的目的；但更多時(shí)候，只有唯一正確的解題思路才可以正確地解題。所以，在分析之前，選擇正確的‘細(xì)分’方法便非常重要。

下面，我們就具體來看一下，在細(xì)分分析中，有哪些解題思路。

1. 分類分析

就是指對(duì)所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，按照某種標(biāo)準(zhǔn)打上標(biāo)簽，再根據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行分類，然后使用匯總或者對(duì)比的方法來進(jìn)行分析。

在服裝行業(yè)中，常用于做分類分析的標(biāo)簽有“類目”“價(jià)格帶”“折扣帶”“年份”“季節(jié)”等。

通過從“年份”“季節(jié)”的維度來對(duì)商品庫存進(jìn)行細(xì)分，我們可以輕松地知道有多少貨屬于“庫存”，有多少貨屬于“適銷品”；

通過從“折扣帶”的維度來對(duì)銷售流水進(jìn)行細(xì)分，我們可以大致知道店鋪的盈利情況；

通過從“類目”的維度對(duì)銷售流水和庫存同時(shí)進(jìn)行細(xì)分，我們可以知道統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)品類的銷售動(dòng)態(tài)與庫存滿足度。

2. 人—貨—場(chǎng)

“人—貨—場(chǎng)”能夠?yàn)槿颂峁┖暧^視野的分析。其原理類似于分類分析，即將所有需要被分析到的數(shù)據(jù)單元，打上“人”“貨”“場(chǎng)”的標(biāo)簽，然后再進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析與處理。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，“人—貨—場(chǎng)”分析法往往被靈活運(yùn)用在初步診斷某一競(jìng)品店鋪時(shí)。

如圖3-3所示是利用“人—貨—場(chǎng)”邏輯方法來分析競(jìng)品店鋪的主流思路。在分析之前，先把“解題思路”用“人—貨—場(chǎng)”的方式羅列出來，把所有能夠想到的有用的“分支”都羅列出來，然后查漏補(bǔ)缺、標(biāo)注重要與非重要。最后，再按此“解題思路”來進(jìn)行分析。便可達(dá)到事半功倍的分析效果。

▲圖3-3 利用“人—貨—場(chǎng)”細(xì)分方法初步分析競(jìng)品店鋪

3. 杜邦分析法

細(xì)分分析方法中，還有一種知名的分析方法，叫“杜邦分析法”。在電商數(shù)據(jù)分析中，杜邦分析也是常被使用的分析方法之一。

百度百科中對(duì)杜邦分析的解釋是：“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用幾種主要財(cái)務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。具體來說，它是一種用來評(píng)價(jià)公司盈利能力和股東權(quán)益回報(bào)水平，從財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的一種經(jīng)典方法?！庇纱丝梢?，杜邦分析主要是用于企業(yè)的財(cái)務(wù)分析之中。

但是在電商中，杜邦分析常被用于尋找銷售變化的細(xì)小因素之中。如圖3-4所示，便是根據(jù)杜邦分析原理，將所有影響到銷售額的量化指標(biāo)都統(tǒng)計(jì)出來的一種常用分析方法。此種方法，有助于我們從細(xì)小的數(shù)據(jù)顆粒中找到影響銷售變化的元素。

▲圖3-4 銷售變化的原因分析

03 轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化分析是電商、游戲等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的特定分析方法，在傳統(tǒng)行業(yè)的零售分析中并不常見。轉(zhuǎn)化分析常用于頁面跳轉(zhuǎn)分析、用戶流失分析等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

轉(zhuǎn)化分析的表現(xiàn)形式一般是選用漏斗模型，如圖3-5所示，便是模擬了某電商店鋪的流量轉(zhuǎn)化情況，并以漏斗圖的形式展現(xiàn)出來。

▲圖3-5 電商常見的流量轉(zhuǎn)化漏斗圖

這張圖模擬了從店鋪的瀏覽商品人數(shù)到加購人數(shù)，然后生成訂單、支付訂單，直到最后支付成功的漏斗示意圖。

從圖3-5的示例中，反推“轉(zhuǎn)化”分析方法，我們應(yīng)該得到以下結(jié)論：

轉(zhuǎn)化分析方法的前提，是我們需要首先確定一條“轉(zhuǎn)化路徑”（如圖3-5左側(cè)的路徑所示），這條路徑就是我們的“解題方法”，是決定我們接下來的分析能否達(dá)成目標(biāo)的重要因素。

當(dāng)“轉(zhuǎn)化路徑”確定后，我們需要把“路徑”中的各個(gè)“節(jié)點(diǎn)”羅列出來，并把節(jié)點(diǎn)下的重要數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來。

最后，根據(jù)路徑把各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)用漏斗圖的形式表達(dá)出來。

同時(shí)，轉(zhuǎn)化分析還可用于店鋪微觀方面的“轉(zhuǎn)化”洞察。譬如在某一次店鋪舉行大促活動(dòng)時(shí)，我們需要分析大促期間“活動(dòng)二級(jí)頁”的流量轉(zhuǎn)化效果如何。此時(shí)，我們便可以參照如圖3-6所示的漏斗模型。

▲圖3-6 活動(dòng)頁效果分析的漏斗圖

在以上案例中，我們將轉(zhuǎn)化路徑定義為“活動(dòng)頁→詳情頁→支付頁面（下單）→支付成功（購買）”四個(gè)節(jié)點(diǎn)。然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)頁面的流量到達(dá)數(shù)量，于是得出如圖3-6所示的漏斗圖。

通過此圖，可以清晰明確地診斷出此次活動(dòng)二級(jí)頁在“下單→付款”環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率僅40%，存在一定問題。在支付界面的流量跳失，很可能是價(jià)格過高所致。

本文摘編自《電商數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

四、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基本方法有哪些?

1、對(duì)比分析法

就是將某一指標(biāo)與選定的比較標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，比如：與歷史同期比較、與上期比較、與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比較、與預(yù)算比較。一般用柱狀圖進(jìn)行呈現(xiàn)。

2、結(jié)構(gòu)分析法

就是對(duì)某一項(xiàng)目的子項(xiàng)目占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，一般用餅圖進(jìn)行呈現(xiàn)。比如：A公司本年度營(yíng)業(yè)額為1000萬，其中飲料營(yíng)業(yè)額占33.6%、啤酒占55%，其他產(chǎn)品的營(yíng)業(yè)額占11.4%。

3、趨勢(shì)分析法

就是對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行連續(xù)多個(gè)周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，一般用折線圖進(jìn)行呈現(xiàn)。比如：A公司前年度營(yíng)業(yè)額為880萬，去年900萬，本年度1000萬，預(yù)計(jì)明年為1080萬。

4、比率分析法

就是用相對(duì)數(shù)來表示不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)比率，比如：在財(cái)務(wù)分析中有“盈利能力比率、營(yíng)運(yùn)能力比率、償債能力比率、增長(zhǎng)能力比率”。

5、因素分析法

就是對(duì)某一指標(biāo)的相關(guān)影響因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。比如，房?jī)r(jià)與物價(jià)、土地價(jià)格、地段、裝修等因素有關(guān)

6、綜合分析法

就是運(yùn)用多種分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，比如：5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

以上就是關(guān)于一份數(shù)據(jù)多種分析思路相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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