【笔记】1 数据分析一般流程

分析步骤

1. 确定：第一步是了解问题。
2. 分解：数据分析总的来说就是分解问题和数据，使其成为更小的组成部分。
3. 评估：对前2步了解到的情况做出各种结论。
4. 决策：把结论重新组合在一起，作出（建议）一个决策。

1 确定

客户是分析结果的服务对象。客户可能是上司或甚至就是你本人。
客户将根据你的分析作决策，所以应尽量从他那里多了解一些信息，才能确定问题。
需要更多更精确地摸清客户的心思，才能拟定一个能够解决问题的分析方案。
优秀的数据分析师帮助客户思考自己的问题；他们不会等着客户告诉他们该做什么。
问题也是机会，向客户指出如何发现机会的数据分析师则能让客户赢得竞争优势。
例如：

• 想出提高销量的方法

可以从客户那里得到一些言论，这些是重要的基准假设。
但这些假设可能会让人误入歧途。
例如：

• 客户认为少女消费者手头宽裕，向她们推销保湿霜可以提高销量。

心智模型

你对外界的假设和你确信的观点。

务必尽量明确你的心智模型。
统计模型取决于心智模型。
心智模型应该包含你不了解的因素。这种“反查”方法会揭示出未知信息。
错误的心智模型注定会得到错误的答案。一旦数据有违假设，要立即回头重新详加思考。

明确分析的目的，梳理分析思路和框架。
任何需求都不是凭空出现的，一定是因为业务出了某些问题。
不论得到什么结果，只要没达到对方的期望，这次分析任务都不是成功的。因为你没有理解对方真实的需求，即洞察到分析需求背后的业务问题本质。

2 分解

把从客户那里了解到的问题和手头的数据放在一起，把这些问题分解为颗粒级的小问题。
我们无法直接回答大问题，但可以通过回答分解出来的小问题来得到大问题的答案。
尝试分解最重要因子的最好起步方法是找出高效的比较因子。
进行有效的比较，是数据分析的核心。
例如：

• 广告费和社会网络费怎样随着时间变化而相对变化？
• 10月份的总销量与目标销量相比如何？
• 1月份的总销量与2月份的总销量相比如何？
• 单价的降低与总销量的变化一致吗？
  一定要保存原始数据，避免任何数据处理。

3 评估

评估分解组块的关键就是比较。
让自己介入分析，即作出自己明确的假设，并且以自己的信用为自己的结论打赌。
在撰写最终报告的时候，一定要提到自己，这样客户才知道结论的出处。
例如：

• 观察数据发现2月份销量与9月份销量相比略有上升，但尚属持平 → 降价无益于销量

提取有用的内容，图表化展示结果。

4 决策

将设想和判断以合适的格式整合起来，供客户拮取。
确保自己的意见传达到位，提交给客户的报告要以得到客户理解、鼓励客户以数据为基础做出明确的决策为重点。

误区

1. 为了分析而分析
   任何的分析，都要清楚分析的目的。

2. 脱离业务，崇尚“工具万能论”
   7分业务，3分工具。

3. 迷信高级分析
   数据分析要快速准确解决问题，不要盲目追求高级分析。

参考资料

[1] 米尔顿（Milton, M.）. 深入浅出数据分析[M]. 李芳, 译. 北京: 电子工业出版社, 2010: 1-36.