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資料分析四步驟

確定

開始分析之前需要拿到足夠的背景信息,更重要的是要和對方一起明確你們共同想要解決的問題/想要驗證的假設,更更重要的是確定交付的內容、形式、期限以及可用資源。

 

  1. 未明確確定自己的問題或標的就進行資料分析就如同為定下目的地就上路旅行一樣。

    當然你可能會碰到一些有意思的現象,有時還可能盼著能兜來兜去地撞上點好東西,但是,誰會說你將有所發現。

     

  2. 分析師常常不夠註重自己要解決的問題,他們拋給別人一些信息,藉此推卸自己解決問題和建議決策的義務。

     

  3. 客戶將根據你的分析作決策,你需要儘量多從他那裡瞭解一些信息,才能確定問題。

    你需要摸清對方的心思,才能擬定一個能夠解決問題的分析方案。

    對客戶的瞭解越深,你的分析越有可能派上用場。

分解

1. 將大問題劃分為小問題

你需要將問題劃分為可管理、可解決的組塊。你無法直接回答大問題,但是通過回答從大問題分解出來的小問題,你就能找到大問題的答案。

 

2. 將資料分解為更小的組塊

圖表不會按照你的意願去設定,你必須自己提煉出所需要精確答案的相關因子及量化值。

 

首先,將原始資料轉化為彙總資料。

然後,找到感興趣的比較物件分解彙總資料。

進行有效的比較是資料分析的核心。

定性的資料,比如那些背景信息,你也需要進行分解和提取,然後得到一些基礎假設,用以分析定量資料。

 

評估

認真審視之前分解出來的組塊。

審視過程最關鍵的是,比較。

價格的比較,群體的比較,銷量的比較,競爭者的比較,營銷方案的比較。

然後,你需要堵上自己的信譽,基於比較做出一些假設,然後逐步檢驗自己的假設。

這個過程,你的心智模型就參與到了這些資料中,通過你的解讀賦予資料意義。

比如,你基於一些資料得出的結論,圖表,你可以註明是你的判斷。

 

決策

客戶將根據你的分析作決策。

你提交給客戶的報告要以得到客戶理解、鼓勵客戶以資料位基礎作出明智的決策為重點。

 

你的報告應當【簡練】【專業】【直接了當】

報告應該說清楚對方的需求,你依據哪些信息得到哪些結論,給出建議。

資料要能體現市場的情況。

心智模型

你對外界的假設和你確信的觀點就是你的心智模型。

心智模型決定你的觀察結果,是你觀察現實的棱鏡。

 

你無法看到一切,因此你的大腦必須做出選擇,以便集中註意力。

如果你瞭解自己的心智模型,那麼你發現重點、開發最相關最有用的統計模型的可能性越大。

 

你的統計模型取決於你的心智模型,如果用了錯誤的心智模型,分析就會胎死腹中。

 

心智模型應當包括你不瞭解的因素

只要能明確不確定因素,你就會小心防範並想辦法填補知識空白,繼而提出更好的建議。

考慮不確定因素及盲點會讓人感覺不爽,但回報顯著。

 

原始資料

要儲存原始資料,並習慣拿處理後的資料和原始資料進行比較

在密集的資料中兜圈子很容易讓人“迷路”,要是你迷失了標的,忘記了假設,只要集中註意力完成該完成的資料處理就能扭轉局勢,優秀的資料分析的根本在於密切關註需要瞭解的資料。

 

 

為一個化妝品公司分析資料,發現廣告投入減少,社交網絡營銷投入增加,但是銷量卻沒有達到預期,即時降價也沒能影響銷量。給出的建議是重新提高廣告投入,看看是否有效果。 後來看到一則新聞,得知該品牌的該產品在少女消費者群體中已接近飽和,增加廣告投入沒有太大價值。收集更多資料,重新分析後發現新的消費群體,老年男子用該產品做剃鬚後保養。給出的建議是推出針對老年男子須後保養的產品並推廣。

 

中間經歷了【心智模型轉變】->【查看不確定範圍】->【重新收集信息再分析】

 

EX: 您希望銷量提高多少?您覺得我們怎樣才能辦到呢?您覺得銷量提高多少是可行的?標的銷量合理麽?競爭對手銷量如何?廣告和社交網絡投入是怎麼考慮的?【知道什麼】

 

EX:您對我們的標的客戶瞭解麽?標的客戶唯一麽?銷售渠道如何?【不知道什麼】

 

在分析過程中得到了一些錯誤的、不完整的信息,導致你給出的建議不符合實際。

 

 

資料分析是為了更好地決策:開始你需要明確你要解決的問題,最後要給出你的專業建議

 

所有的資料分析師最終都會被打造成能做出更好決策的人才,你要學的就是在浩如煙海的資料中洞察先機,作出更好決策。

 

總結

1. 分析之前要明確問題和範圍,要找你的客戶參與進來

2. 分析最重要的是分解,分解問題也分解資料,

3. 評估最重要的是比較,找到最有價值的比較

4. 評估的過程,你開始把自己已有的知識加入到其中,堵上自己的信譽

5. 分析之後一定要給決策,不要只是呈現一些結論

6. 覺察你的心智模型,因為它會對你的分析過程形成深刻影響

7. 時刻反思有哪些你預設的前提假設其實是未知或不確定的    

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