分析思维 第三篇:数据分析的三板斧

令狐冲在华山学艺时,虽然勤学苦练,但是终不得法,在机缘巧合之下,得到风清扬老前辈的真传,练成独孤九剑之后,才名震江湖。虽然笑傲江湖的故事情节是虚构的,但从令狐冲蜕变的过程可以看出,练武需要秘籍。数据分析也有一本传世秘籍,只有六字,这就是《数据化管理》中提到的六字箴言、数据分析的三板斧:对比、细分、溯源,具体来说:

  • (1)对比就是成对的比较,分为横向对比和纵向对比,横比是指和“他人”比较,比如,两家公司的离职率;纵比是指按照时间维度,和“自己”比较,比如,一家公司去年和今天的离职率。
  • (2)细分是指分维度、降低粒度来分析数据,分维度是指增加维度,比如,离职率按照部门维度来分析;降低粒度是指降低数据聚合的程度,比如,离职率不按年份,而按照月份来统计。
  • (3)溯源是指在对比、细分锁定到具体维度和粒度之后,依然没有结论,那就需要查看原始数据,洞察数据,从数据中寻找灵感。

无对比,不分析

数据放在那里,是没有意义的,只有比较起来,才体现出数据分析的价值。无对比,不分析,对比在数据分析中地位,不言而喻。对比其实很简单,就是把A和B比较,但是,没有可对比性的对比一定是耍流氓。数据没有可对比性,就没有数据分析。指标的可对比性,可以从四个“一致”原则来评估:

  • 对象一致:比较的对象一致
  • 时间属性一致:指标的时间属性一致
  • 定义和算法一致:对分析对象的定义和计算方法一致
  • 数据源一致:统计的数据样本一致

有时,指标的值不重要,是否具有可比性才是关键,这四个一致性原则分别是指:

1. 对象一致是可比的最基本原则,番茄的销量和猪的销量是不可比的,这其实就是因为比较的对象不一致。

2. 时间属性比较特殊,对象所在的季节、月份等时间属性要有可比性,例如,一家便利店冬季雪糕的销量,和夏季没有可比性,因为对象的时间属性不同,但做销量的同比是可以的。

3. 对象的定义和算法要一致,举个例子,青年的定义:

  • 中国国家统计局:15-34周岁
  • 中国共青团:14-28周岁

当统计青年人数占总人数的比例时,中国国家统计局和中国共青团的做出的指标,肯定是不同的。

4. 所作的分析中,数据源不同,数据的可比性就会大打折扣。

 

在做对比分析时,要记住三个“要”:对比要可比、差异要显著、描述要全面。

  • 对比要可比:对比分析要有可比性
  • 差异要显著:组间差异要显著,组内差异要细微,常用的显著性检验有T检验和方差分析;
  • 描述要全面:当刻画一组数据时,不仅要描述这组数据的一般水平(均值),还要考虑到这组数据的波动水平。如果波动很大,一般水平对数据总体的代表性就会很差。只考虑一般水平而不考虑波动和差异,会使数据的可信度大大缩水。

 

细分,增加分析的深度

细分体现在增加维度和降低粒度上。一个维度是数据表的一列,通常情况下,维度是指定性数据,例如,产品提供的服务的类型、用户分布的地域等。在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。例如,新用户的留存率,通过增加获客来源的维度,可以监控各个来源的新用户的留存率,把有限的经费使用到真正可以带来有效转化的地方。

粒度是数据的聚合程度,最细节的数据是不会聚合的原始数据。举个例子,每日数据是原始数据,其粒度是日,数据的数量巨大,而每周的统计数据是对日数据的聚合,其粒度是周,数据的数量变成原来的1/7。

通过增加维度和降低粒度来细分数据,深挖数据,揭示数据中潜藏的规律。

 

溯源,从原始数据中获得洞察

溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析得数据是二手的,还是一手的。一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的。由此得出的分析结果可能有失偏驳。

 

数据分析方法

基本的数据分析方法,主要有以下4个,每一个方法都包含非常丰富的内容,下面简单介绍它们的显著特征。

1. 对比分析

对比分析中,通常以时间和空间两个维度选择参照物,自我比较,从“历史”到“现在”,形成时间序列,叫做纵向对比;时间属性相同,与别的事物比较,空间不同,叫做横向对比。

2. 分类分析

研究对象通常是由不同的分组,每个分组的属性可能是不同的,一个分组也叫一个类别。如果能把所有的个体按照其特点和属性分类,使类内的差异小、具有共性;使类间的差异大、具有个性,那么分析的工作就是面向这几个类别,而不是大量的个体。分类分析的价值就是用类别代替个体,找到个性所在。

3. 分布分析

当对比的对象不是一个数值,而是一组数据值时,需要考察数据的集中和离散趋势。

4. 相关分析

相关分析研究的是事物之间的联系,相关分析的价值,在于把关联量化。发现相关性可以帮助你预测未来,而发现因果关系意味着你可以改变世界。

 

参考文档:

“对比,细分,溯源”@caoz

作者悦光阴
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posted @ 2018-09-18 14:11  悦光阴  阅读(2243)  评论(2编辑  收藏  举报