数据分析思维分析犯法和业务知识——分析方法（一）

分析方法

5W2H分析方法

是什么？

• 5W

  • what(是什么)
  • when（何时）
  • where(何地)
  • why(为什么)
  • who(是谁)

• 2H

  • how(怎么做)
  • how much(多少钱)

有什么用？

• 能解决简单的问题

如何用？

• 实例一

  • 如何设计一款产品

    • what(是什么)：这是什么产品
    • when(何时)：什么时候需要上线
    • where(何地)：在哪里发布这些产品
    • why(为什么)：用户为什么需要它
    • who(是谁)：这是给谁设计的
    • how(怎么做)：这个产品需要怎么运作
    • how much(多少钱)：这个产品有付费功能吗？价格是多少？

• 实例二

  • 设计一款APP的调查问卷，如何设计问卷上的问题

    • what(是什么)：你用这款APP做什么事情
    • when(何时)：你通常在什么时间使用这款APP
    • where（何地）：你会在什么场景使用这款APP
    • why(为什么)：你为什么会使用这款APP
    • who(是谁)：如果你觉得你喜欢这个产品，你会推荐给谁
    • how(怎么做)：你觉得我们需要加入什么功能才是比较新颖的
    • how much(多少钱)：如果你认为这个APP对你有帮助，你会画多少钱去购买APP里的服务

注意事项

• 在复杂的商业问题面前不起作用，因为原因有多个

逻辑树分析法

是什么？

• 把复杂问题拆解成若干个简单的子问题，然后像树枝那样逐步展开

有什么用？

• 使复杂的问题简单化

如何用？

• 调音师数量（费米问题）

  • 全部钢琴调音师一年的总工作时间

    • 有多少架钢琴

      • 总共有多少人
      • 有钢琴的人占的比例

    • 钢琴每年要调几次音

      • 一年一次

    • 调一次需要多长时间

      • 2小时

  • /

  • 一位调音师每年工作时间

    • 一年50个星期
    • 一周工作5天
    • 每天工作8小时

注意事项

• 逻辑分析方法在解决业务问题时，经常不是单独存在的，会融合其它分析方法里面，辅助解决问题

行业分析方法

是什么？

• PEST分析方法

  • 政策（policy）

    • 国家政策
    • 法律

  • 经济(economy)

    • 国民收入
    • 消费者的收入水平

  • 社会(society)

    • 地区人口、年龄
    • 购买习惯
    • 教育水平

  • 技术(technology)

    • 外部技术对公司发展的影响

有什么用？

如何用？

注意事项

多维度拆解分析方法

是什么？

• 维度=角度
• 拆解=维度1+维度2+维度3

有什么用？

• 辛普森悖论

  • 考察数据整体和考察数据的不同部分会得到相反的结论

  • 实例——选择看病的医院

    • A医院收治1000例患者，900例存活

      • A医院100例重症，20例存活
      • A医院900例轻症，20人死亡

    • B医院收治1000例患者，800例存活

      • B医院400例重症，200例存活
      • B医院600例轻症，全部存活

如何用？

• 从指标构成来拆解

  • 店铺的销售额

    • 新用户销售额

      • 新用户的销售额=新用户数转化率新用户客单价

    • 老用户的销售额

      • 老用户销售额=老用户数复购率老用户客单价

• 从业务流程来拆解

  • 推广效果（按指标构成拆解）

    • 按地域细分

      • 一线城市的用户对公司产品更感兴趣

    • 按性别细分

      • 男性用户更感兴趣

    • 按照渠道细分

      • 渠道A用户数最多

      • 渠道B的接近A

      • 渠道C最少

      • 哪个渠道的质量更高

        • 按照业务流程拆解

          • 看到渠道广告
          • 被广告吸引进入店铺
          • 在店铺选择感兴趣的商品
          • 选择好商品，最终决定购买

注意事项

• 考察数据时只看数据整体可能注意不到数据内部构成的差异，导致辛普森悖论

按业务流程拆解后发现虽然渠道A带来的用户多，但是购买人数却低于渠道B带来的用户数，所以渠道B的用户质量更高