建立有效的数据分析思维

发布时间：2021-08-06

在企业内部有很多沟通的问题，运营和产品沟通，产品和技术沟通，但是都没有一个共同的“语言”去解决这些问题，但随着大数据时代的带来，我们发现，通过数据进行部门间的沟通就可以保证大家在同一个维度去看事情，而抛弃岗位和身份，只用客观数据说明问题。对于业务人，比如产品或运营，数据分析能力的核心不在方法和工具，而在于思维。

今天吉佳通达给您分享如何建立有效的数据分析思维方式并介绍几个有效的数据分析方法，帮助企业快速构建数据思维，提高日常工作中的沟通效率。

什么是数据分析思维？

数据分析思维书通过各种方法搜集用户数据，了解用户需求，然后改进个人决策，不断完善新的决策思维。

如何去建立数据分析思维的方式？

首先就是建立一个好的指标体系，其次就是明确指标的好坏，最后就是建立正确的指标结构。

建立一个好的指标体系。了解和使用指标是数据分析思维的第一步，大家在建立数据分析的指标体系的时候应该能够意识到孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样，指标也能结构化，也应该用结构化。

建立一个好的指标体系之后，还需要明确指标的好坏。好指标应该是核心驱动指标。核心指标不只是写在周报的数字，而是整个运营团队、产品团队乃至研发团队都统一努力的目标。坏指标有哪些呢？坏指标就是虚荣指标，它没有任何的实际意义，坏指标也是后验性指标，它往往只能反应已经发生的事情。坏指标同样也是复杂性指标，它能够将数据分析拖进一堆指标的陷阱中。

其次就是建立正确的指标结构。建立正确的指标结构和分析思维的金字塔结构一样，指标也有固有结构，呈现树状。指标结构的构建核心是以业务流程为思路，以结构为导向。从流程的角度搭建指标框架，可以全面的收集用户相关数据，这样可以保留出相关的数据。

在数据分析中，建立一个数据分析思维是一个至关重要的事情，但是建立一个数据分析思维不是一个简单的事情，需要不断的学习，不断的实践才能够验证这种思维是不是一个合适的数据分析思维。建立数据分析思维后我们还需要有效的数据分析方法来实现。

常用到的有效数据分析方法：

1、数据趋势分析

趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2、数据对比分析

数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，因为，孤立的数据毫无意义。

3、数据细分分析

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。细分一定要进行多维度的细拆。比如：

分时：不同时间段数据是否有变化。

分渠道：不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户：新注册用户和老用户相比是否有差异，忠诚用户和小白用户相比是否有差异。

分地区：不同地区的数据是否有变化。

趋势，对比，细分是数据分析中最基础的思维。无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。

要知道，未来社会最有价值的资产就是数据，而建立有效的数据分析思维是最重要的。从学习思维到获取数据，步步无缝衔接，数字化转型的浪潮已至，企业自身的数据库建立刻不容缓，数据运营者也显得尤为重要，吉佳通达将提供更多数据处理、分析产品，与您一道迎接数字化浪潮。