数据分析的指南针--数据分析方法论（结合案例）
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数据分析思路需要以营销、管理等理论为指导，把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。进行专题分析时，如果方法论不正确或不合理，得到的分析结果就不可能正确。
数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析。与数据分析法不同，数据分析法是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等数据分析方法。数据分析方法主要从微观角度指导如何进行数据分析。
数据分析方法论好比服装设计图，它为我们的数据分析工作指引方向，数据分析法好比服装制作的技术，它为完成各个数据的分析提供技术保障与支持
| 空 | 数据分析 | 服装制作 |
|---|---|---|
| 方法论 | 5W2H、4P、逻辑树等 | 服装设计图 |
| 工具 | EXCEL、SPSS、SAS等 | 剪刀、缝纫机、电熨斗等 |
| 技术 | 交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等 | 裁剪、包缝、压烫等 |
只有在营销、管理等方法和理论的指导下，结合实际业务情况，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
数据分析方法论主要有以下几个作用：
1理顺分析思路，确保数据分析结构体系化。
2把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系。
3为后续数据分析的开展指引方向。
4确保数据分析结果的有效性及正确性。
在方法论的指导下，才能避免形成的报告主线不明，各部分分析逻辑不清。
营销方面的理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等，
管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
PEST分析法用于对宏观环境的分析。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治(Political)、经济(Economic)、技术(Technological)和社会(Social)这四大类影响企业的主要外部因素进行分析。
进行PEST分析需要掌握大量的、充分的相关研究资料，并且对所分析的企业有着深刻的认识，否则，此种分析很难进行下去。
各方面内容大致可包括：
| P-政治 | E-经济 | S-社会 | T-技术 |
|---|---|---|---|
| 政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、国防开支水平、政府补贴水平、民众对政治的参与度等 | 构成经济环境的关键指标有:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等 | 人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活力式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素 | 构成技术环境的关键指标有:新技木的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素 |
PEST分析法往往用于针对相对新兴的行业，分析其发展环境、进入条件是否成熟。运用领域主要包括企业战略规划、市场规划、企业经营发展、行业研究与发展规划、项目可行性分析等方面。分析时需要注意分析内容的相关性，不要盲目罗列内容，时刻注意分析的目的。
模型边界：
PEST分析法只考虑了宏观环境，故具有局限性，需要与SWOT方法等其他综合分析法结合使用
某公司进行数字化/智能化战略规划时，运用PEST模型对企业数字化/智能化外部环境洞察
模型拆解：
P:国家战略层面围绕数字经济发布了一系列重要政策和意见
创新驱动背景下，鼓励深化大数据、人工智能等技术研发并赋能实体经济
E:经济新常态下，创新成为新的驱动因素，数字经济优势逐渐显现
商业环境快速变化，市场竞争愈加激烈，企业面临生态、模式的重塑
S:拥有庞大的IT工程师红利；数字化赋能创新成为思想共识
多方参与数字经济建设，“政、产、研、学”等共同建设与发展
T:新一代数字技术的发展将推动社会进入全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智联时代
在职场中，有些人逻辑思路不太清晰，说话总是抓不住重点，讲了半天听不懂是在说什么，这就是缺乏逻辑训练。在所有逻辑思考方法中，5W2H分析法可以说是最容易学习和操作的方法之一。
5W2H分析方法又叫七问分析法，对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，有助于弥补考虑问题的疏漏，这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格7个方面对一个问题进行刻画研究
何事what(为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？)
何时when(何时? 什么时间完成? 什么时机最适宜?)
何地where(何处？在哪里做？从哪里入手？)
何因why(为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？)
何人who(谁? 由谁来承担? 谁来完成? 谁负责?)
2H是指再追问2个问题:
何做how to do(怎么做? 如何提高效率? 如何实施? 方法怎样?)
何价how much(多少? 做到什么程度? 数量如何? 质量水平如何? 费用产出如何?)
5W2H方法简单、方便，易于理解和使用，富有启发意义，广泛应用于企业营销、管理活动，对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏忽。
what:提供什么产品和服务? 产品和用户需求是否一致?
when:何时购买? 购买的周期多久?
where:用户在哪里购买? 用户在各个地区的构成怎样？
why:用户购买的目的是什么？用户为何购买我们的产品而不是竞品方的?产品在哪方面有优势吸引用户?
who:谁是我们的用户？用户有何特点? 是怎样的群体，用户画像?
how:用户购买支付方式是怎样的?
how much:用户购买花费的时间、金钱、交通等成本是多少？
如果现行的做法或产品经过七个问题的审核已无懈可击，便可认为这一做法或产品是可取的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。如果哪方面的答复有独创的优点，则可以扩大产品这方面的效用。
5W2H分析方法的局限性
该方法只适合比较简单的问题进行分析，不适合比较复杂的商业问题，因为复杂的问题是由很多个原因共同引起的，因此无法简单地进行归因。例如"销量为什么下降"就是由多个原因导致的，这时候就需要运用其他的分析方法
逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。是分析问题最常用的工具之一，它是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展，把复杂的问题简单化，（也就是一个拆解和细分成若干个子问题的过程，就像树枝展开一样。）通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成一个个容易处理的子问题。
逻辑树的作用主要是帮你理清自己的思路，避免进行重复和无关的思考。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确地把责任落实到个人。
要素化：把相同问题总结归纳成要素。
框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。
逻辑树分析法也有它的缺点，就是涉及的相关问题可能有疏漏，虽然可以用头脑风暴法把涉及的问题总结归纳出来，但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候，尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
4P营销理论产生于 20 世纪 60 年代的美国，它是随着营销组合理论的提出而出现的。营销组合实际上有几十个要素，这些要素可以概括为 4 类: 产品(Product) 、价格(Price) 、 渠道(Place ) 、促销(Promotion )。
产品(Product)：
从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。在设计和选择产品时要注意五种产品要素：产品的属性、品牌、服务、标签和包装。适合在网上销售的产品有偏日常的消费品、服务等五香的产品、标准化产品比较能吸引人注意、独特创新的产品等。
价格(Price)：
是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。制定一个好的价格将直接决定了营销的质量。企业往往为了达到维持企业生存、销售额最大化、获取最大利润、市场占有率最大化、应付和防止竞争的目标去制定价格。为了找到最适合的定价，应考虑需求因素、供给因素、竞争因素、社会因素等。企业可采取成本导向定价法、需求导向定价法、竞争导向定价法等方法。
渠道(Place )：
是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。分销渠道的类型大致可分为以下几类，直接渠道和间接渠道、长渠道和短渠道、宽渠道和窄渠道、单渠道和多渠道。网络上分销的渠道建设主要有三种方法：作为电子商务网站的供应商、通过第三方电子商务平台开展在线销售、企业独立网上商城系统。
促销(Promotion )：
是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为（比如让利、买一送一，营销现场气氛等等)促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。
**产品：**公司提供什么产品或服务？那个产品销量最好？与用户需求是否一致？购买产品的用户都是些什么人？
**价格：**公司销售收入怎样？增长？减少？用户接受的合理价格是多少？用户购买支付方式是怎样的？
**渠道：**公司在各地区有多少销售渠道？是否未覆盖到或覆盖率较低？用户通过何种渠道购买？用户在各个地区的构成怎样？公司的渠道政策是否有吸引力？
**促销：**投入多少促销资源？效果如何？投放多少宣传广告？效果如何？
根据这些确定的问题，可再将他们细分为数据分析指标。比如公司提供哪些产品与服务，就可用公司产品构成来表示。
网站分析的发展已经较为成熟，有一套成熟的分析指标。比如 IP、PV、页面停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数、流失率、关键字搜索、转化率、登录率，等等。遇到这么多指标，什么指标该采用？什么指标又不该采用，各指标之间有何联系，哪个指标先分析? 哪个指标后分析？我们需要梳理它们之间的逻辑关系，比如利用用户使用行为理论进行梳理。
用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为忠诚用户。
用户使用行为的完整过程如下：
利用用户使用行为理论，梳理网站分析的各关键指标之间的逻辑关系：
| 用户行为轨迹 | 用户的网站行为 | 网站分析指标 |
|---|---|---|
| 认知 | 网站访问 | IP、PV、人均页面访问量、访问来源 |
| 熟悉 | 网站浏览 | 平均停留时间、跳出率、页面偏好 |
| 熟悉 | 站内搜索 | 剪搜索访问次数占比 |
| 试用 | 交用户注册 | 用户注册数、注册转化率 |
| 使用 | 用户登录 | 登录用户数、人均登录、访问登录比 |
| 使用 | 用户订购 | 订购量、订购次数、内容、转化率 |
| 忠诚 | 用户粘性 | 回访者比率、访问深度 |
| 忠诚 | 用户流失 | 用户流失数、流失率 |
PEST分析理论主要用于行业分析。
4P分析理论主要用于公司整体经营情况分析。
逻辑树分析理论可用于业务问题专题分析。
用户行为理论的用途较单一，就是用于用户行为研究分析。
5W2H分析理论的用途相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。
这些方法论可以相互嵌套使用。例如用逻辑树分级法搭建分析框架，而下一层级的问题可以从4P的角度分析，也可以用5W2H法分解问题，需根据实际情况灵活选择使用。
