时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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你是不是觉得,平时做的日、周、月、季、年报没啥用?每天麻木地更新,发出来也没人看,需要数的时候还是临时取数? 答:因为光有数据,没用配解读数据的方法! 数字要读出含义才有价值——结构分析法,就是解读数据的一种简单、快捷的方法,也是数据分析师的祖传手艺,今天我们系统讲解一下。 一、从人见人厌的平均数说起人们天生讨厌平均数,总觉得用平均数很扯淡,有种:“我和姚明平均身高,有毛用”的感觉。 但是反问:为啥平均数这么不好用,但是大家还喜欢用呢? 因为:方便。 举个最简单的例子: 已知1:客户需要5万件产品。 已知2:生产线平均每天生产5千件。 问:需要生产几天? 答:10天。 虽然可能实际上是一天4879件,但是无所谓,这点偏差并不影响整体决策;用平均数来计算数量,安排人力物力,分配资源预计进度,都是很方便的;特别是在供应链一侧,生产能力、物资消耗、配送时间,是相对固定的,波动不大,因此非常好用。 但在营销侧,情况就变了。 营销侧更流行二八法则:
这种情况非常普遍,因此,当业务数据很均衡、稳定的时候,可以直接上平均数;当业务数据分布差异巨大的时候,就得看分布结构了,这就是结构分析法的起源:去平均化,发现内部问题(如下图): 二、结构分析法如何做结构分析法的做法: 第一步:明确对象——要观察结构的目标,是用户、商品、渠道、产品……选好目标。 第二步:找到指标——比如已选定观察用户,再定清楚,要观察的是用户的付费、活跃、注册时间、区域分析……哪个指标;这里特备要杜绝面面俱到,整的太复杂,不但提取数据很麻烦,看数据的人也没心思看。最好抓核心指标。 第三步:分层观察——一讲到观察,做数据的同学们习惯性想到箱型图。没错,箱型图是观察结构的方法——但是业务部门看不懂呀!想要解放人力,方法越直观越好;因此推荐用下边两种分法,一眼就看明白。 第四步:总结形态——还拿用户结构举例,我们的用户是大R型,还是大DAU型;直接决定了后续运营方向:是继续大量淘沙,还是小火慢炖,服务好大多数人。 同时,如果已经有业务上的标杆,标杆的结构,可以作为判断依据。
这种简单直接的判断,对于提高日常报表使用率,非常有用! 三、结构分析法如何用使用场景1:快速理解陌生的用户/商品/渠道情况。
都是只用几个指标,能快速反推整体情况,发现问题,这样的工作效率非常高。 使用场景2:监测用户/商品/渠道健康度变化
这样有了明确的标准,就不会因为短期波动而纠结,集中精力办大事。 使用场景3:监测重大政策上线效果
这样能利用常规报表,快速锁定问题点,后续也不用拖一堆无关维度出来交叉交叉再交叉,应急的时候响应速度更快。 以上工作完全可以靠常规报表搞掂,不需要临时取数,不需要额外占用数据分析师的时间,因此非常好使唤。 四、小结类似的方法,还有矩阵分析法、趋势分析法、漏斗分析法。 这些方法的共同点,就是:用一组有逻辑的指标,树立清晰的标杆,长期监控业务变化,从而快速得出结论;这些方法再和报表结合,就能极大提升工作效率;业务部门能定位到问题,数据分析师能解放工作量,这样才能做更深入的分析。 有趣的是,现在市面上流行的做法: 问:你要怎么分析DAU下降30%呀? 答:从基本特征、来源渠道,DOU/DNU等等维度拆拆拆,肯定能拆到某两个柱子差异好大,就是它了。 这样的做法是很有问题的。
这样只会增加大量无效劳动,让业务养成“不看报表,只打电话”的坏习惯。
每天忙着处理这种琐碎问题,啥深入分析,啥建模都别想了。 所以想解放精力,就得把监测体系建好,多利用这种短平快的小方法,多利用固定指标体系和查找机制,这样才能高效率运转。 下一篇我们分享一套监测体系的做法,敬请期待哦。 小插曲我在参加2020年度作者评选,希望喜欢我的文章的朋友都能来支持我一下~ 点击下方链接进入我的个人参选页面靠推广赚钱的软件,点击红心即可为我投票。 每人最多可投3票,投票即有机会获得百918事件用5s危机公关万惊喜礼品&起点学院千元豪礼哦! 投票传送门: #专栏作家#接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。 本文于。, ,基于CC0协议。 ![]() |
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关键词:1年, 初级, 结构分析法,