要做运营，就离不开数据分析。那么怎么才能做好落地的数据分析呢？在这篇文章中，作者完整的阐述了数据分析的整套流程并提出了相关方法论。我们一起来看看吧。

运营人谨记：数据分析的重点是分析，而不是数据，数据的作用是用来验证你的分析是否正确。我之前常犯的错是，以为提高数据分析能力就是学很多厉害的数据模型，掌握很多数据分析工具，踩了无数的坑才明白，分析能力才是最重要的，如果你是1~3年内的运营人，或者数据分析还是不清楚如何做，那么这篇文章值得你多看几遍。

一、数据分析流程

以体检为例，下图是体检的流程：

首先选择体检项目，不同的项目需要搜集的数据指标不同（比如测血糖）；其次进行体检；医生根据你的报告，进行分析，发现血糖过高；接下去医生会告诉你如何做才能降血糖；最后你听从医嘱，吃药及控制饮食，血糖降到正常水平，这整个流程就是一次数据驱动运营的过程。类比到数据分析流程，以一场引流活动为例：

• 选择数据指标模型：需要关注各个渠道的日新增UV，获客成本，ROI等；
• 跑数据及收集数据：进行渠道投放；
• 再来进行数据分析：观察流量新增的趋势，是否有异常；
• 发现问题制定策略：某个渠道的新增UV较低，且获客成本较高，需要追踪该渠道的用户后续的转化，如果用户精准可保留该渠道，如果用户精准度较低则需要停用；
• 调整后数据稳定提高：渠道调整后新增流量数稳定且获客成本在预算以内。

二、数据指标

确认数据指标其实又难又简单，难的是很多人上来就是UV、PV、停留时长，留存率等等，完全不结合业务去进行分析，想到什么就列什么。如果说数据指标简单是因为只要你懂业务，你就知道自己需要关注什么指标，一切从业务出发。这个可以通过给自己随机设置问题进行练习，比如如何通过聊天判断女生是否对你有好感？

• 月主动发起对话天数：主动发起意味着女生有一定的好感，如果没有主动发起过，基本没有好感；
• 消息回复时长：如果消息回复慢，基本就是没有好感；
• 回复字数超过5个字：回复字数少，基本都是应付回答，
• 消息中语音次数：语音是一种亲密的行为，如果对方都没发过说明没有好感；
• 聊天中表情包占比：表情包的作用是活跃聊天气氛，如果用的少说明对方想让气氛进入尴尬，让你结束对话，说明没有好感；
• 夜间聊天时长：夜间空余时间多，一般是做自己喜欢事情的时候，如果这个时候还能频繁回复你，说明是有好感；
• …

这个是笔者随机练习题，再次说明了数据分析的本质是分析思维，数据只是佐证的作用，其次指标是根据具体的业务场景来确定。

三、数据分析方法

新手拿到数据就容易懵，不知道从何入手，这里介绍几种最常见的3种方法，当然方法不止这些，不过熟练掌握这3个分析方法已经能够解决80%的分析问题了。

1. 拆解法

这是你一定一定要会的方法，主要用于解刨问题，找到病因。拆解法的核心是找拆解的维度，常用的维度是4W（who-when-where-what）
如果昨日店铺交易额下降了，如何找到原因？

• 按渠道（where）：通过查看数据发现A、B渠道的交易额不变，C渠道交易额下降明显，所以定位到C渠道；
• 按人群（who）：查看客户画像，从性别、年龄、地区入手，发现一线城市的女性用户少了许多；
• 按时间（when）：原本下午6~8点是一个交易高峰期，却下降了；

综上，C渠道主要人群是一线城市女性，在昨日6点的时候由于投放费用消耗完没有及时充值，导致渠道自动停止推流，导致昨日交易额下降。

拆解法如果要展开讲，可以讲非常多，一个数据只要你拆透了，基本就没有什么问题了。

2. 对比法

没有对比的数据没有任何意义，有对比才能知道数据的情况。对比法主要是比什么、跟谁比、怎么比

用一个例子来说明，假设毕业后你的月薪是5000，你的同学是6000，那么你就比较低吗？

比什么：多维度对比

对比的维度非常多，如果单从薪资上进行对比，无法知道好坏，需要找到对比的维度，多维度对比之后，才能清晰的知道具体情况。

跟谁比：自己，他人

对比的对象除了自己，就是和其他人比，注意挑选的对象要在多方面保持一致性，对比才有意义，比如对比本科毕业工作3年后的薪资，找年龄相仿并且都是在上海工作的本科生进行对比会更有参考性。

怎么比：同比，环比

同比和环比都是在时间维度上的自己和自己对比。

同比指的是和指定时间段的过去的自己进行对比，今年9月比去年9月，这周一对比上周一，8月1号对比7月1号；

环比指的是相邻的周期进行对比，今天和昨天，这周和上周，这个月和上个月，都是相邻的时间段进行对比。

去年6月你的薪资是5000元，今年5月已经涨到6000元，6月又涨到6500元，同比就是去年6月对比进行6月，环比就是今年5月对比今年6月。

3. 趋势分析

折线图是非常常见的数据图表，反应的是跟随时间，数据的演变情况，以下是进行趋势分析常见的5个要素；

看趋势：你看到的折线图，只是一段时间内的，你需要拉长视角，去看之前的趋势，才能目前这个时间段内的情况；如果只看20号之后的数据，会发现整体平稳，如果把整月的数据放进来，会发现20号之后的数据是整体上涨的；

看拐点：曲线出现转折的时间点，就是拐点，需要找到发生转折的原因；

继续看上图，转折点是在21号出现，那么21号当天大概率做了什么动作，根据上图比较大的可能是增加了一个新的渠道，或者进行了一场活动，先假设后验证；

看波动：数据不会保持相同，会存在一个波动区间，在这个区间内的数据都属于正常，如上图1号到10号之间就是在 [ 50 , 60 ] 这个区间波动；

看异常点：如果在平稳的曲线中出现了极大值或者极小值，那么该值就为异常点，需要关注并找到原因，比如心跳突然加快，就属于异常值，需要控制到平稳才不会出事；

看规律：观察曲线是否出现周期性波动，像餐饮店铺的流量就会明显的出现周一人少，周五开始人多，保持循环；

四、数据分析工具

大部分企业有自己的后台，用于查看各项指标数据，但是部分数据后台是公司内部开发，仪表盘是由某个业务人员进行设计，所以会存在一些你想查看但没有的数据，这个时候就需要用到Excel，只要跟技术人员要到数据明细，就能自己制作数据图表。真的强烈建议所有运营人员去学习Excel，网上教程非常多，即时不做用来做数据，只要涉及到表格，都能解决很多问题，我在公司的时候由于掌握Excel，经常会有管理层和同事找我帮忙，别人对我也有一个好的记忆点。

五、总结

数据分析不是一篇文章能讲完的，而且每个人的经验和理解都不相同，就像你看别人的读书笔记一样，不能完全看懂，要消化成自己的东西。最好的方式就是利用业务中的真实情况去练习，一直练习。这里推荐阅读《谁说菜鸟不会数据分析》，真的很受用，建议反复阅读。

真实场景下的数据分析是比较复杂的，后期会继续讲解，如何查看仪表盘（比如直播的数据大屏那种），通过联动多个图表，去识别业务当下的现状，以及如何调整，掌握这个才是真正的看懂数据。

作者：闽南吴亦几

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