描述现状类的分析该怎么做？

编者按：数据分析师一开始会专注于最基本的数据分析需求，但有时会产生数字需求；如何深化这种简单的需求，充分发挥数据分析师的价值？作者详细分析了这篇文章。让我们看看。 描述本的数据分析需求是描述业务问题的现状。 常见的问题类型有： 产品经理：某个功能的数据性能如何？ 活动操作:活动数据怎么样？ 渠道运营：新渠道排水人数。 新的数据分析师往往从这种数据分析需求开始。 新手很容易把这个问题变成取数需求。 最后，给出一堆数据：点击率、保留率和转化率。 业务方最后问，这些数据能得出什么结论？ 那么，我们能更深入地发挥数据分析师的价值吗？ 今天就来分享一下数据分析过程中的是什么，或者说描述现状，该怎么办。 1、描述现状不仅仅是取数 首先，描述现状的基础是指标。 提取指标数据，反映实际业务状况；但描述现状绝对不仅仅是列出一堆数据，只列出数据，没有结论，这是新人最喜欢的错误。 原因很简单，新人也知道好的分析要有结论；但作为新人，不懂生意，不懂得下结论。 新分析师看到第二天的留存率是30%，想着说什么好？留存率低吗？还是留存率高？ 他们对业务知之甚少，写高或写低都不好，谨慎的学生此时倾向于不下结论。 先按照取数要求做，等一段时间熟悉业务，但很容易被贴上不懂业务的标签；在别人眼里，你是个写作者SQL工具人，逐渐成为取数机。 二、描述现状，不能主观判断 还有一种数据分析师，胆子大，敢于写结论。 他们不局限于数字，会根据自己的业务理解得出结论。 可惜方法不对，容易出问题。 小白正在做广告分析，发现广告曝光点击率为2%。 小白心想:点击率只有2%，100人中只有2人会点击。这个数据一定很低，对吧？所以直接得出结论，曝光点击率只有2%，我觉得点击率低。 我认为这是致命的，类似于我觉得和我觉得；这种分析结果很容易与业务撕裂，主要关注的是曝光点击率2%是否低。 而且数据分析师往往会输，业务方连问几个问题都受不了。 为什么2%的点击率很低？你知道广告的平均点击率吗？你知道行业的平均水平吗？ 在这种情况下，小白被贴上了不专业的标签。 在别人眼里，你是个不严谨的人，没有数据分析师的基本能力。 你知道，数据分析师靠专业生存。如果公司的业务方不相信你的结论，你很难在这家公司混得好。 三、描述现状的正确做法 不能下结论，不能乱下结论。 如何在不了解业务的情况下快速给出高质量的分析结果？ 以生活为例。 每个人都应该有体检经验。在血常规体检报告中，白细胞、红细胞、血小板等都有具体值，看起来特别准确。 简单取数就是给这样的数据。 但只有这个数据似乎没用，你知道红细胞的数量是2.5.能得出什么结论？ 没有医学知识的人一般不敢乱判断。 幸运的是，这份报告后面会有一列，叫做参考值。 例如，红细胞数量参考值3.5-5.5；现在的数据是2.5.正常范围为3.5-5.5.对比一下，得出结论:红细胞少。 这样一个没有医学知识的人，也能很快解释数据代表的含义。 与之前的案例相比，我们从数据到结论有了更确定的参考标准。 通过以上案例，总结标准描述现状的过程。 第一步是提取指标数据的具体值。 第二步，标准是什么，参考标准是什么。 第三步，结论是什么，综合现状和标准，得出结论。 只有现状数据 标准可以得出是什么结论。 因此，在编写数据分析报告时，正确的方法是用户流失率达到32%，比去年同期高出5个百分点。 数据 标准=结论分析过程，结构很简单，但是如何确定标准呢？ 第一类常见标准是通过数据客观得出的，如比例、环比、历史最高、历史最低等。 第二类是业务制定，如KPI目标，老板的期望等等。 假如一个营销活动在上线前就设定了活动目标，那么这个标准就可以直接使用。 如果不太清楚，只是想做一个活动来增加销售，那么你可以使用第一类标准。 严格的逻辑是数据分析师的基础 根据这种结构描述现状，业务方也可能不承认。 比如你用同比，业务方认为去年同期有特殊事件，所以用去年同期的数据比较结果不合理，最好用环比。 遇到这样的问题，也不会动摇数据分析师的专业基础。 数据分析师必须知道他们的价值。 除非在头脑风暴会议上——创造性的想法是商业学生应该做的，否则我们提供的结论不能是天马行空的猜想。 数据分析师应该提供一个逻辑关系非常清晰的结论，这个结论必须是相同的；因为数据是确定的，标准是确定的，所以结论必须是确定的。 业务方可以质疑你为什么在论证过程中选择这个指标，为什么选择这个标准，但业务方不能质疑你的逻辑问题。 如果你看到2%的广告点击率，你会觉得点击率很低。如果你只依靠自己的主观判断，很难预测你以后给出的结论是否可靠。 换句话说，你的结论准确性是不可控的。 一个严格的分析师，他的逻辑是清晰的，所以结论是可信的；只要每个人都认为没有问题，最终的结论就可以被接受。 五、总结 描述现状，解决业务现状是什么的问题，是最基本的数据分析需求。 虽然这种分析很简单，但它可以反映分析师的基本技能；本分析将使用上述指标思维、比较思维和逻辑思维。 如果你做了更多的这样的需求，你应该磨练一颗只讲事实和逻辑的心，而不是走向取数机和我认为2%低两个极端。 希望本文能帮助新的数据分析师，下一期准备谈原因搜索，欢迎关注。 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。