毫无疑问，在现如今的工作环境中，数据分析思维无所不在，小到运营一个公众号或者一间淘宝店，再大到管理一家企业，都需要有人来负责将业务产生的用户数据、销售数据等进行统计分析，以此判断用户的画像特征，消费偏好，爆品等，识别出经营过程中存在的问题，并且通过数据信息的挖掘，找到解决问题的有效措施，而不是只依靠经验，来拍脑袋决定。

接下来重点带同学们了解一些常见的的分析方法，为什么要学习分析方法呢？

通俗来讲，就比如你是一位建筑师，需要建造一所房子（业务要解决的问题），你首先需要建房子用的水泥，砖头等建筑材料（数据处理工具：excel、sql、tableau、spss等等），有些这些东西之后，那么这所房子要建成，还需要什么呢？没错，就是房子的施工设计图（分析方法），只有具备这几样要素，你的房子才能如期、有质量建起来。

举个例子：

例如面试或者工作里经常遇到这样的问题:

上图表格是—家公司App的一周日活跃率，Boss交给你以下任务:

（1）从数据中你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么？

（2）提出一个有效的运营改进计划？

你可能有这样的感觉:

面对问题没有思路,怎么办呢?

面对一堆数据,我该如何下手去分析呢?

这些症状是大部分运营人员和数据分析相关从业人员的真实日常写照。学会分析方法就是帮助你解决这些问题它可以弥补你数据分析能力的不足。

什么是分析方法?

面对问题，通常的想法是零散的，没有一个完整有序的思路。

那分析方法可以将零散的想法整理成有条理的分析思路，从而帮助工作更好的展开。

接下来重点介绍一下八种常用的分析方法：

分析方法一：5W2H分析

这个方法5W和2H是英文单词的缩写：

5W是指对于所有的事件都追问5个问题:what（是什么）、when（何时）、where（何地）、why（为什么）、who（是谁）。

2H是指再追问2个问题;how（怎么做）、howmuch（多少钱）。

当遇到要解决的问题可以从5W、2H这7个问题出发来解决。

例子：

比如产品部门想设计一款新产品，我们就可以使用5W2H的方法来梳理思路：

What（是什么？）：这是一个什么产品？

When（什么时候？）：新产品打算什么时候上线推广？

Where（何地？）：在哪些渠道售卖？电商/线下零售/社群等

Why（为什么？）：用户为什么需要它？

Who（谁？）：新产品的目标客群是谁？

How（怎么做？）：新产品是如何满足用户的需求的？

How much（多少钱？）：新产品如何收费？定价策略是？

5W2H分析方法可以帮我们理清晰一些简单业务问题的思路，但是面对一些较为复杂的业务问题时，则没有那么好用了。比如“分析本月销售额下降30%的原因”，因为这一类问题往往是受多因素的影响。

分析方法二：逻辑树分析

逻辑树分析方法是把一个复杂的问题，拆分成一个个较为简单的子问题。

就比如面试经常会遇到的“费米问题”，像“广州有多少家星巴克？”、“汕头有多少家粿条汤店”等等。这里不展开介绍，大家有兴趣可以搜索“费米问题”进行详细了解。

分析方法三：PEST分析

当你在对自己进行职业规划，思考毕业进入哪个行业能够更好发展的时候。

当你创业需要对外部环境或者行业竞争对手有所了解，制定未来发展战略的时候。

当面对重大问题,需要分析行业问题，撰写行业分析报告时。

那如何进行行业分析呢？就是需要用到PEST分析方法。

PEST分析方法是对公司发展宏观环境的分析，所以经常用于行业分析。通常是从政策、经济、社会和技术这四个方面来分析的。

分析方法四：多维度拆解分析法

多维度拆解分析法主要分为两种：

一是按指标构成拆解分析：

从指标的定义来看指标的构成。例如，某店铺最近做了一个活动，但是活动后发现预期销售额没达到预算，想分析是由什么原因造成的？

可以从指标定义来拆解，销售额＝新用户销售额＋老用户销售额。

后可以继续拆解为新用户的转化和老用户的复购:

新用户销售额＝新用户数×转化率×新用户客单价

老用户销售额＝老用户数×复购率×老用户客单价

这样拆解后，有利于后续找到原因来制定相应的措施。如果是“新用户”导致销售额不达标，可以对新用户发小额无门槛折扣券，因为新用户对于店铺的信任感还未完全建立，需要通过一些新人券，刺激新用户完成首单的消费。

如果是“老用户”导致的销售额不达标，可以通过发放一些高额满减折扣券，来起到促进复购的作用。做到有针对性的进行调整。

二是按业务流程来拆解分析：

例如，某店铺最近在不同渠道做了广告推广，想要从数据上衡量一下本次推广的效果，用来评估哪个渠道投放效果最好？后续加大投入。

我们就可以按业务流程来拆解分析。用户购买产品的步骤：

第一步：看到广告

第二步：被广告吸引进店铺

第三步：在店铺里选择喜欢的商品

第四步：选好商品，最终购买

按业务流程拆解后，我们可以发现虽然渠道A带来的用户数是最多的，但是最终购买人数却是低于渠道B的。所以渠道B的用户质量最高。

以上，希望对你有所帮助。

你好，我是Bottle！做过社交产品、写过品牌策划、也闹腾过用户增长，现在是一位上市公司的数据分析师，主要负责数据产品规划以及经营分析相关。

在这里写的文章类型不固定，主要是数据分析方法论、读书笔记及职场经验等，希望能与你一起从零到一搭建数据分析师知识体系，见证彼此成长！

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