一個(gè)案例，看懂數據分析全流程-策劃方案

通過(guò)數據分析，人們可以確定趨勢、發(fā)現關(guān)系和預測未來(lái)趨勢，幫助做出更明智的決策和制定更有效的策略。本文講述數據分析全過(guò)程，希望對你有幫助。

經(jīng)常有新手同學(xué)問(wèn)：數據分析完整流程是什么樣的？今天用一個(gè)通俗的例子，讓大家看清楚數據分析全流程。通過(guò)對比，你也能發(fā)現：為啥你覺(jué)得自己沒(méi)有做過(guò)完整的數據分析。

某天，你的朋友老王對你說(shuō)：“還上啥班呀，你看你上班一個(gè)月才1萬(wàn)塊，還不如像我一樣賣(mài)手抓餅呢，比你上班掙得多多了！”你又吃驚，又好奇。賣(mài)手抓餅真的比上班掙得多多了？為了解答這個(gè)問(wèn)題，你得做個(gè)分析。前邊老王對你說(shuō)的話(huà)，用專(zhuān)業(yè)話(huà)說(shuō)叫：了解分析背景。

那么，怎么確認賣(mài)手抓餅和上班哪個(gè)掙得多呢？你可能直觀(guān)地想到：打工一個(gè)月多少錢(qián)是清楚的，賣(mài)手抓餅一個(gè)月賺多少錢(qián)不清楚。于是，你寫(xiě)下了如下圖對比表，然后開(kāi)始收集數據。這個(gè)動(dòng)作，用專(zhuān)業(yè)話(huà)說(shuō)叫：確定分析目標。

手抓餅攤子雖小，雜七雜八的東西卻挺多。

• 收入：賣(mài)餅子、火腿腸、雞柳、飲料……
• 成本：小推車(chē)、爐子、燃氣罐、醬汁、蔥花……

一個(gè)個(gè)數太過(guò)費事且很難數清楚。

因此，你決定化繁為簡(jiǎn)，抓最主要的成本和收入。你去老王的攤子上，了解到以下關(guān)鍵信息：

1、最基本的原味手抓餅：1個(gè)餅+1個(gè)蛋，賣(mài)5元

2、醬汁、蔥花都是小錢(qián)，主要成本是餅子、雞蛋、天然氣

3、火腿腸進(jìn)價(jià)2毛賣(mài)2元，雞柳進(jìn)價(jià)3毛賣(mài)3元，能貢獻大量利潤

4、其他的零零碎碎都是邊角料，聊勝于無(wú)

于是，你整理出下邊的邏輯圖與數據表，這一步，用專(zhuān)業(yè)話(huà)說(shuō)：建立分析模型。

做這步，可以開(kāi)始收集數據了。

1、收款用的是微信、支付寶，因此可以直接看當天入賬

2、消耗的餅、蛋、火腿腸、雞柳可以每日早晚盤(pán)點(diǎn)一次

3、消耗的煤氣沒(méi)法每日計算量，只能看兩次更換用了多少天，分攤進(jìn)去

這個(gè)過(guò)程，用專(zhuān)業(yè)話(huà)說(shuō)：數據采集。采集過(guò)程中，要注意剔除一些問(wèn)題，比如晚上打麻將輸了1000元，這跟小攤沒(méi)關(guān)系，因從微信收支里剔出去，這叫：數據清洗。

采集到細節數據后，可以計算每日的收支情況，如下表所示。這個(gè)過(guò)程叫：數據計算（俗稱(chēng)：取數）。取數的復雜程度，和數據計算的復雜度有直接關(guān)系，如果數據都像上邊這么簡(jiǎn)單，工作肯定輕松很多。

有詩(shī)云：“一杯茶、一支煙、一段SQL寫(xiě)一天”，就是在吐槽，數據計算太過(guò)復雜，導致得寫(xiě)幾百行SQL才能拿出來(lái)。

看到數據后，你會(huì )好奇：為啥老王收入這么不穩定？一天高一天低。具體了解每天以后，你發(fā)現：

1、下雨的日子，街上人少，收入下降（外部因素）

2、今天起晚了，沒(méi)搶到好位置，收入下降（內部因素）

3、今天發(fā)燒，不舒服，只干到夜里9點(diǎn)，早早收攤，收入下降（內部因素）

看起來(lái)，如果不記錄這些原因，是沒(méi)法深入分析的。于是你如下圖所示，對每一天老王的內部因素和外部因素做了記錄。這個(gè)動(dòng)作叫：增加分析維度（俗稱(chēng)：打標簽）。

有了分析維度，就能解釋為啥老王收入不穩定了，并且有了一定預測能力。比如你看到天氣預報，本月預計持續降雨2周，那老王的收入肯定保不住了。

綜合以上所有信息，經(jīng)過(guò)1個(gè)月以后，你終于完成了開(kāi)頭列出的分析目標，如下圖所示。

整體看起來(lái)，老王確實(shí)在數據統計月份，比你的打工工資高。但是經(jīng)過(guò)細致的分析，你了解了老王收入波動(dòng)的影響因素，可能會(huì )增加新的判斷維度。比如：

1、我能不能堅持一個(gè)月出攤28天

2、我能不能早上6點(diǎn)起來(lái)?yè)尯梦恢?/p>

3、我能不能發(fā)燒也堅持到夜里9點(diǎn)才扯

這個(gè)過(guò)程，用專(zhuān)業(yè)的話(huà)說(shuō)，叫：增加評估標準。

最后，你得出結論：雖然擺攤收入是高，但太耗體力，且穩定性差，所以拒絕接受擺攤的建議。這叫：得出分析結論。

以上就是數據分析全過(guò)程：

1、了解分析背景

2、明確分析目標

3、建立分析模型

4、數據采集、清洗、計算

5、增加分析維度與評估標準

6、得出分析結論與建議

之所以很多同學(xué)覺(jué)得：自己沒(méi)做過(guò)完整的分析，常見(jiàn)的原因是：

• 作為基層員工，只干第4步，不知道為啥取數，不知道數有啥用
• 沒(méi)有清晰的目標（第2步），取完數下不了結論，也沒(méi)有效建議
• 對業(yè)務(wù)不了解，不知道模型是啥（第3步）也不知哪些維度有用（第5步）
• 公司數據建設太差，缺少數據，數據質(zhì)量差，消耗大量精力（第4步）
• 業(yè)務(wù)部門(mén)不配合，自己領(lǐng)導懶得教，光讓“自己多想想”……