| 内容整理自人人都是产品经理、数据分析不是个事儿，侵删

在这个大数据时代，数据对于各行各业都无比重要。在电商行业，更是如此，尤其是刚刚过去的双12、双11，产生了大量的数据。

如此庞大的数据，如何进行分析呢？在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

数据分析里也有技巧，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。接下来就分享常见的5种数据分析方法，分别是：公式法、对比法、象限法、二八法、漏斗法，常常多种结合一起使用。




所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

某产品销售额=销售量 X 产品单价

销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …

渠道销售量=点击用户数 X 下单率

点击用户数=曝光量 X 点击率

第一层：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低还是价格设置不合理？

第二层：找到销售量的影响因素。分析各渠道销售量，对比以往，是哪些过低了。

第三层：分析影响渠道销售量的因素。渠道销售量=点击用户数X 下单率。是点击用户数低了，还是下单量过低。如果是下单量过低，需要看一下该渠道的广告内容针对的人群和产品实际受众符合度高不高。

第四层：分析影响点击的因素。点击用户数=曝光量X点击率。是曝光量不够还是点击率太低，点击率低需要优化广告创意，曝光量则和投放的渠道有关。

通过对销售额的逐层拆解，细化评估以及分析的粒度。公式拆解法是针对问题的层级式解析，在拆解时，对因素层层分解，层层剥析。


#对比法

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

孤立的数据没有意义，有对比才有差异。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

比如用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。


#象限法

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。

象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

比如，上图是一个广告点击的四象限分布，高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。

#二八法/帕累托分析

二八法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。

而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。

二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。


#漏斗法

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

以上就是数据分析运用在实际生活中的一些简单模型，是不是非常具有实操性？当然，更深层次的数据科学知识，还有待大家继续深耕。

如果你对数据科学、数据分析感兴趣，并且想要快速上手，那么IBM数据科学应用工程师训练营推荐给你！

IBM 数据科学工程师训练营，将采用封闭式营地学习模式，由浙大教授将带领学生们一同完成数据科学训练，让你在最快时间取得 IBM 数据科学应用专业证书！