开启数据分析思路

数据分析是一种利用数据来发现问题、解决问题、提出建议的能力。数据分析不仅需要掌握数据的收集、处理、分析和展示的技术，还需要具备一定的数据分析思路，即能够从数据中发现有价值的信息，提出有意义的问题，构建合理的模型，得出有效的结论。那么，如何开启数据分析思路呢？本文将从以下几个方面为你介绍：

引例：从结果指标找出过程指标

学会提问

熟悉模型

结构思维

时间思维

演绎思维

重要性思维

案例分析

引例：从结果指标找出过程指标

在进行数据分析之前，我们需要明确我们要分析的目标是什么，即结果指标。结果指标是衡量一个业务或项目是否成功的最终评价标准，通常是一个量化的数值，如销售额、利润、用户数等。然而，结果指标往往受到多种因素的影响，不容易直接控制和改善。因此，我们需要找出影响结果指标的过程指标，即中间环节的关键步骤或活动，如访问量、转化率、留存率等。过程指标可以反映结果指标的变化趋势和原因，也可以作为优化和改进的依据和方向。

举例来说，假设我们要分析以下三种业务领域的结果指标和过程指标：

电商企业：电商企业的结果指标是商品销售额或者称为GMV（Gross Merchandise Volume），即所有商品成交金额之和。影响GMV的过程指标有很多，例如商品数量、商品价格、商品质量、商品评价、商品推荐、用户流量、用户行为、用户满意度等。我们可以通过分析这些过程指标与GMV之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

广告营销业务：广告营销业务的结果指标是广告收入，即广告主支付给广告平台或媒体的费用。影响广告收入的过程指标有很多，例如广告数量、广告类型、广告位置、广告创意、广告受众、广告展示率、广告点击率、广告费用每点击等。我们可以通过分析这些过程指标与广告收入之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

增长业务：增长业务的结果指标是活跃用户数之间的关系，找出哪些是因果关系，哪些是相关关系，哪些是我们可以影响和优化的。

通过以上的引例，我们可以看到，从结果指标找出过程指标是一种开启数据分析思路的方法，它可以帮助我们明确数据分析的目的和范围，也可以为后续的数据分析提供依据和方向。

学会提问

提问是数据分析的关键步骤，也是开启数据分析思路的重要方法。提问可以帮助我们确定数据分析的目标，也可以帮助我们发现数据集的局限性和数据偏差，还可以激发我们的创造性思维和发现新的见解。总之，学习如何提问是成为优秀数据分析师的关键组成部分。

那么，如何提出好的问题呢？这里有一些常用的技巧和原则：

提出开放式问题：开放式问题是指没有固定答案或者有多种可能答案的问题，例如“为什么”、“怎样”、“如果”等。开放式问题可以激发我们的好奇心和探索欲，也可以促进我们对数据进行深入和广泛的分析。

提出具体和明确的问题：具体和明确的问题是指能够清楚地表达我们想要知道或解决的问题的问题，例如“哪些因素影响了用户购买行为”、“如何提高广告点击率”等。具体和明确的问题可以帮助我们缩小数据分析的范围，也可以帮助我们选择合适的数据源和分析方法。

提出有意义和有价值的问题：有意义和有价值的问题是指能够对我们或者其他人产生积极影响或带来实际效益的问题，例如“如何提高用户满意度”、“如何降低运营成本”等。有意义和有价值的问题可以帮助我们提高数据分析的动力和目标感，也可以帮助我们生成有用和有说服力的结论和建议。

提出可行和可测量的问题：可行和可测量的问题是指能够在现有条件下进行操作或实验，并且能够用数据或其他方式进行验证或评估的问题，例如“如何通过A/B测试优化网页设计”、“如何用KPI衡量业务绩效”等。可行和可测量的问题可以帮助我们规避不切实际或无法证明的问题，也可以帮助我们进行有效和科学的数据分析。

以上四个技巧和原则并不是互斥或独立的，而是相辅相成、相互促进的。在提问时，我们应该尽量结合这四个方面，提出既开放又具体、既有意义又可行、既有价值又可测量的问题，从而开启数据分析思路。

熟悉模型

熟悉模型是指了解和掌握一些常用的数据分析模型，以及它们的适用场景、优缺点、原理和方法。数据分析模型是对数据进行抽象和简化的工具，可以帮助我们更好地理解数据和数据分析目的，也可以使我们的分析更有针对性和可信度。

数据分析模型有很多种类，根据不同的分类标准，可以分为不同的类型。例如，根据模型的功能，可以分为描述性模型、预测性模型和规范性模型；根据模型的形式，可以分为数学模型、统计模型和机器学习模型；根据模型的复杂度，可以分为线性模型、非线性模型和混合模型等。

熟悉模型的方法主要有两种，即理论学习和实践应用。理论学习是指通过阅读书籍、文献、教程等资料，了解模型的基本概念、原理、假设、公式、算法等内容。实践应用是指通过使用软件、工具、平台等资源，对真实或虚拟的数据进行建模、分析、评估等操作。

熟悉模型需要持续学习和实践，并与实际业务情况相结合。在选择和使用模型时，需要考虑以下几个方面：

问题类型：不同类型的问题需要使用不同类型的模型，例如分类问题、回归问题、聚类问题等。

数据特征：不同特征的数据需要使用不同特征的模型，例如连续变量、离散变量、定性变量、定量变量等。

模型效果：不同效果的模型需要使用不同效果的评价指标，例如准确率、召回率、精确率、F1值等。

模型优化：不同优化目标的模型需要使用不同优化方法，例如梯度下降法、牛顿法、随机森林法等。

通过熟悉模型，我们可以开启数据分析思路，找到合适的模型来解决实际问题，也可以提高自己的数据分析能力和水平。

结构思维

结构思维是一种逻辑思维方法，可以帮助我们对复杂的问题进行分解和组织，从而更清晰地理解和解决问题。结构思维在数据分析中有着广泛的应用，例如在提出问题、收集数据、建立假设、设计方案等环节都需要运用结构思维。

结构思维的基本原则有以下几个：

自上而下：从整体到部分，从抽象到具体，从目标到手段，按照层次顺序进行思考和表达。

互斥完备：将问题或内容划分为若干个互不重叠且能够覆盖全部范围的部分或类别。

逻辑一致：保持每个层次或部分之间的逻辑关系清晰明确，避免出现逻辑错误或矛盾。

重点突出：根据重要性或相关性，对问题或内容进行排序或分级，突出核心或关键的部分或类别。

结构思维的方法有以下几种：

金字塔原理：将问题或内容按照自上而下、互斥完备、逻辑一致、重点突出的原则，组织成一个金字塔形状的结构，从而使思路清晰、条理分明、层次分明、逻辑严谨。

MECE原则：MECE是Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive的缩写，即互斥完备原则。它要求将问题或内容划分为若干个不相交且能够覆盖全部范围的部分或类别，从而避免遗漏或重复。

逻辑树：逻辑树是一种图形化的结构思维方法，它将问题或内容按照一定的逻辑关系，从上到下分解为若干个层次和节点，形成一个树状的结构，从而使问题或内容更清晰和易于理解。

问题解决框架：问题解决框架是一种结构化的问题解决方法，它将问题解决过程分为若干个步骤和阶段，例如定义问题、收集数据、建立假设、验证假设、得出结论等，并在每个步骤和阶段中运用结构思维方法，从而使问题解决过程更系统和有效。

通过运用结构思维，我们可以开启数据分析思路，对复杂的问题进行分解和组织，从而更清晰地理解和解决问题。

除了上述的提问和模型、结构思维之外，还有一些其他的思维方法可以帮助我们开启数据分析思路，例如时间思维、演绎思维和重要性思维。这些思维方法可以帮助我们从不同的角度和层面对数据进行分析和解读，从而发现更多的信息和见解。

时间思维

时间是数据分析过程中不可或缺的因素，需要考虑各种时间维度，如下：

时间作为独立变量：时间是影响数据变化的一个重要因素，我们需要考虑时间对数据的影响程度和方向，例如季节性、周期性、趋势性等。

根据时间变量进行分组和排序：时间变量可以作为数据分组和排序的依据，我们可以根据不同的时间单位（如年、月、日、时等）或者不同的时间段（如昨天、上周、上个月等）对数据进行划分和排列，从而观察数据在不同时间下的表现和差异。

时间序列分析：时间序列分析是一种专门针对随时间变化的数据进行建模和预测的方法，它可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和规律，例如趋势、季节性、周期性等，并利用这些模式和规律来预测未来的数据。

时间依赖关系的考虑：时间依赖关系是指数据之间存在着因果或相关关系，并且这种关系随着时间的推移而发生变化的情况，例如滞后效应、累积效应、反馈效应等。我们需要考虑时间依赖关系对数据分析的影响，例如选择合适的时间间隔、时间滞后、时间窗口等。

时间窗口和滞后变量：时间窗口是指在一定时间范围内观察和分析数据的方法，它可以帮助我们抓住数据的重要特征和变化，例如移动平均、滚动总和等。滞后变量是指将数据在某个时间点之前的值作为变量的方法，它可以帮助我们分析数据之间的因果或相关关系，例如滞后回归、滞后相关等。

通过运用时间思维，我们可以开启数据分析思路，从不同的时间维度和角度对数据进行分析和解读，从而发现更多的信息和见解。

演绎思维

演绎思维是一种逻辑思维方法，可用于数据分析。它基于前提和推理，从而得出结论。数据分析中的演绎思维应该包括以下关键步骤：

收集数据和定义问题：收集数据是数据分析的基础，需要根据问题的

设定假设和目标：设定假设是数据分析的桥梁，需要根据问题和数据，提出可能的解释或答案，并给出合理的理由或证据。设定目标是数据分析的导向，需要根据假设和问题，确定要达到或验证的结果，并给出可行和可测量的标准或指标。

分析数据：分析数据是数据分析的核心，需要根据目标和假设，选择合适的模型和方法，对数据进行处理、建模、测试等操作，并得出初步的结论或发现。

得出结论：得出结论是数据分析的终点，需要根据分析结果和目标，总结并验证假设是否成立或有效，并给出相应的解释或原因。

建立决策模型：建立决策模型是数据分析的延伸，需要根据结论和问题，提出可行且有价值的建议或方案，并给出实施和评估的方法和步骤。

除了以上步骤，成功的演绎思维还需要注意以下关键点：

数据质量：数据质量是数据分析的前提，需要确保数据的准确性、完整性、一致性、时效性等，避免数据错误或缺失对分析结果的影响。

问题定义：问题定义是数据分析的方向，需要清晰地表达我们想要知道或解决的问题，避免问题过于模糊或复杂。

假设的准确性：假设的准确性是数据分析的桥梁，需要保证假设与问题和数据相符合，避免假设过于主观或不合理。

分析工具和方法：分析工具和方法是数据分析的核心，需要选择适合问题和数据的工具和方法，避免工具和方法的不适用或不恰当。

结论和建议：结论和建议是数据分析的终点和延伸，需要基于分析结果和目标，给出有说服力且有用的结论和建议，避免结论和建议的不明确或不实际。

通过运用演绎思维，我们可以开启数据分析思路，从前提到推理，从问题到结论，从结论到建议，进行系统且有效的数据分析。

重要性思维

重要性思维是一种评价思维方法，可以帮助我们对数据进行筛选和排序，从而更有效地做出决策。重要性思维在数据分析中有着广泛的应用，例如在收集数据、选择特征、优化模型等环节都需要运用重要性思维。

重要性思维的基本原则有以下几个：

目标导向：根据数据分析的目标，确定数据或特征的重要性标准或指标，例如相关性、影响力、敏感度等。

数据驱动：根据数据本身的特征和分布，评估数据或特征的重要性程度或顺序，例如均值、方差、频数等。

方法多样：根据不同类型的数据或特征，选择合适的方法或技术来计算或展示数据或特征的重要性，例如排序、分类、聚类、降维等。

重要性思维的方法有以下几种：

，避免数据过多或过少，数据质量低或高，数据偏差大或小等问题。

在数据清洗和预处理阶段，根据特征的重要性进行特征选择，可以提高模型的准确性和效率。我们可以根据目标导向、数据驱动和方法多样的原则，评估特征与目标变量之间的关系，选择最相关、最影响、最敏感的特征，剔除冗余、无关、噪声的特征，从而降低模型的复杂度和运算量，提高模型的泛化能力和解释性。

在模型分析和优化阶段，理解模型中各项参数和特征的重要性可以令调整变得更加容易。我们可以根据目标导向、数据驱动和方法多样的原则，分析参数和特征对模型结果的影响程度和方向，调整参数和特征的取值或权重，从而优化模型的性能和效果。

了解变量和参数的重要性也可以帮助进行费用效益分析和资源优化。我们可以根据目标导向、数据驱动和方法多样的原则，比较变量和参数对结果指标的贡献度和成本度，确定变量和参数的优先级或分配比例，从而实现最大化收益或最小化成本。

通过运用重要性思维，我们可以开启数据分析思路，对数据进行筛选和排序，从而更有效地做出决策。

案例分析

为了更好地理解如何开启数据分析思路，我们将通过以下三个案例来进行分析：

电商企业：销售漏斗模型

广告营销业务：广告收入连乘式

增长业务：用户留存模型

电商企业：销售漏斗模型

销售漏斗模型是一种描述电商企业从吸引潜在客户到实现成交的过程的模型。它将销售过程划分为若干个阶段，并用一个倒置的漏斗形状来表示每个阶段的客户数量或比例。销售漏斗模型可以帮助我们了解客户在不同阶段的行为和需求，也可以帮助我们优化销售过程和提高转化率。

销售漏斗模型通常包括以下五个阶段：

销售机会触发：这是销售过程的第一个阶段，也是客户数量最多的阶段。在这个阶段，电商企业通过各种渠道（如搜索引擎、社交媒体、广告等）来吸引潜在客户访问网站或应用，并给他们留下第一印象。

感兴趣：这是销售过程的第二个阶段，也是客户数量开始减少的阶段。在这个阶段，电商企业通过展示商品信息、提供优惠券、推荐相关商品等方式来激发客户对商品的兴趣，并促使他们浏览更多的页面或添加商品到购物车。

需求确认：这是销售过程的第三个阶段，也是客户数量进一步减少的阶段。在这个阶段，电商企业通过提供商品详情、客户评价、售后服务等方式来确认客户对商品的需求，并消除他们的疑虑或担忧。

考虑购买：这是销售过程的第四个阶段，也是客户数量最少的阶段。在这个阶段，电商企业通过提供支付方式、配送方式、退换货政策等方式来促进客户做出购买决定，并减少他们的流失或放弃。

成交：这是销售过程的最后一个阶段，也是客户数量最终确定的阶段。在这个阶段，电商企业通过完成订单、发货、收款等方式来实现成交，并提高客户的满意度和忠诚度。

为了使用销售漏斗模型进行数据分析，我们需要收集和分析以下几类数据：

客户数量或比例：这是衡量每个阶段的效果和转化率的基本数据，可以反映客户在不同阶段的数量或占比，以及从一个阶段到另一个阶段的变化情况。

客户行为：这是分析每个阶段的原因和影响因素的重要数据，可以反映客户在不同阶段的行为特征和偏好，例如访问时长、访问频次、访问路径、点击率、添加率、购买率等。

客户需求：这是优化每个阶段的方法和策略的关键数据，可以反映客户在不同阶段的需求和期望，例如商品信息、价格敏感度、服务质量、购买动机等。

通过收集和分析这些数据，我们可以开启数据分析思路，从结果指标找出过程指标，从过程指标找出影响因素，从影响因素找出优化方案，从而提高电商企业的销售效率和效果。

广告营销业务：广告收入连乘式

广告收入连乘式是一种描述广告营销业务中广告收入与各种过程指标之间关系的模型。它将广告收入分解为若干个相乘的因素，每一个因素都是影响广告收入的一个重要环节或活动。广告收入连乘式可以帮助我们了解广告收入的构成和影响因素，也可以帮助我们优化广告策略和提高广告效果。

广告收入连乘式通常包括以下四个因素：

平均页面访问量：平均页面访问量是指在一定时间内访问网站或应用的用户数量或次数。它反映了网站或应用的流量水平和用户规模。

广告展示率：广告展示率是指在一定时间内展示给用户的广告数量或次数。它反映了网站或应用上广告位的数量和位置。

点击率：点击率是指在一定时间内被用户点击的广告数量或次数占展示给用户的广告数量或次数的比例。它反映了广告的吸引力和有效性。

广告费用每点击：广告费用每点击是指广告主为每一次用户点击广告而支付给广告平台或媒体的费用。它反映了广告的价值和收益。

根据这四个因素，我们可以得到广告收入连乘式的公式如下：

广告收入 = 平均页面访问量 × 广告展示率 × 点击率 × 广告费用每点击

为了使用广告收入连乘式进行数据分析，我们需要收集和分析以下几类数据：

平均页面访问量：这是衡量网站或应用流量水平和用户规模的基本数据，可以反映网站或应用的受欢迎程度和潜在市场。我们可以通过分析平均页面访问量的变化趋势和原因，找出影响流量的因素，例

广告展示率：这是衡量网站或应用上广告位数量和位置的基本数据，可以反映网站或应用的广告资源和利用率。我们可以通过分析广告展示率的变化趋势和原因，找出影响广告展示的因素，例如广告位设置、广告类型、广告内容等，并采取相应的措施，例如增加或减少广告位、调整或优化广告位置、选择或创新广告形式等，从而提高广告展示率。

点击率：这是衡量广告吸引力和有效性的基本数据，可以反映广告对用户的影响程度和转化能力。我们可以通过分析点击率的变化趋势和原因，找出影响点击率的因素，例如用户需求、用户偏好、用户心理等，并采取相应的措施，例如调研或分析用户需求、定制或优化广告内容、测试或改进广告创意等，从而提高点击率。

广告费用每点击：这是衡量广告价值和收益的基本数据，可以反映广告对广告主和广告平台或媒体的利益程度和回报能力。我们可以通过分析广告费用每点击的变化趋势和原因，找出影响广告费用每点击的因素，例如市场竞争、广告效果、广告主预算等，并采取相应的措施，例如调整或优化广告定价、提高或保证广告质量、拓展或维护广告主关系等，从而提高广告费用每点击。

通过收集和分析这些数据，我们可以开启数据分析思路，从结果指标找出过程指标，从过程指标找出影响因素，从影响因素找出优化方案，从而提高广告营销业务的收入和效果。

增长业务：用户留存模型

用户留存模型是一种描述增长业务中用户在一定时间内使用产品或服务的持续性和稳定性的模型。它将用户分为不同的群体或阶段，并用一个表格或图形来表示每个群体或阶段的用户数量或比例。用户留存模型可以帮助我们了解用户在不同时间内的行为和需求，也可以帮助我们优化产品或服务的功能和质量。

用户留存模型通常包括以下几个概念：

用户：用户是指使用产品或服务的人或实体，可以根据不同的特征或行为进行分类或分组，例如新用户、老用户、活跃用户、沉默用户等。

留存：留存是指用户在一定时间内使用产品或服务的情况，可以用数量或比例来表示，例如日留存、周留存、月留存等。

留存率：留存率是指在一定时间内使用产品或服务的用户数量或比例占总用户数量或比例的比例，例如日留存率、周留存率、月留存率等。

留存曲线：留存曲线是一种图形化的用户留存模型，它将不同时间段内的留存率用一条曲线来表示，从而反映用户留存的变化趋势和规律。

留存矩阵：留存矩阵是一种表格化的用户留存模型，它将不同时间段内的留存率用一个矩阵来表示，从而反映用户在不同时间段内的相对位置和相对变化。

为了使用用户留存模型进行数据分析，我们需要收集和分析以下几类数据：

用户数量或比例：这是衡量每个群体或阶段的效果和转化率的基本数据，可以反映用户在不同时间内的数量或占比，以及从一个群体或阶段到另一个群体或阶段的变化情况。

用户行为：这是分析每个群体或阶段的原因和影响因素的重要数据，可以反映用户在不同时间内的行为特征和偏好，例如使用时长、使用频次、使用路径、使用功能等。