16.3 一个基本的方法论

下面要介绍的这个基本的方法论虽然看上去很简单,但是要转化成分析师自己习惯性的思考方式却并不是件容易的事情,很多分析师在工作中会不自觉地犯很多错误,其实就是违背了本方法论中的一两个具体环节。这个基本的数据分析方法论就是:做假设、定标准、做比较、看趋势、观全局、辨真伪、下结论。

上述方法论是有先后次序的,而且是逐步递进的。

在数据分析商业实践中,很多分析需求都是可以通过上述方法论的引导来有效完成的,尤其是对于数据分析的初学者和入门者来说,更是要有意识地遵照上述方法论来学习,在实践中养成良好的思维习惯。

下面将对上述方法论的各环节做具体阐述:

❑做假设。所谓做假设,就是搞清楚分析的目的是什么。任何一个数据分析一定是有明确目的的,或者验证某个判断,或者找出有效区分的阀值,或者给出一个效果总结等,不管怎样,都应该有明确的目的。但是很多分析师在分析过程中,会迷失方向,忘记初衷,如果是这样,分析结论的质量就可想而知了。所以,优秀的分析师一定要自始至终明确分析目的,坚持分析目的,并毫不动摇。

❑定标准。所谓定标准,就是指在分析中要统一数据口径,明确对比的有效性和可比性。数据口径不统一,就没有分析的基础。定标准,就是要求数据分析师在分析之前要想清楚,如何才能保证比较的合理性。比如说,淡季和旺季的销量,本来就没有可比性。如果拿其中一个销量来作为标准,肯定是不太合理的。

❑做比较。世界上的万事万物都是相互依存的,任何判断和结论也都是相对的、可比较的。没有比较,就没有结论。通常在数据分析商业实践中的比较包括:跟目标(KPI)的比较、跟时间的比较(同比、环比等)、跟不同部门(竞争对手)的比较、跟活动前后的比较、产品使用与否的比较等,不一而足。

❑看趋势。看趋势是一个有效的通用总结点,也是一个重要的思考方向。通过以往数据的分布和趋势图,可以发现事物的发展走向,而这个走向将会是一个很重要的分析结论。

❑观全局。数据从来就不是孤立的,如果我们只是关注冰山一角,得到的结论往往是错误的。所以,观全局就是要求数据分析师将眼光放远点,眼界扩大点。举个例子,虽然本月的促销商品销量提升明显,但是如果非促销商品的销量下降明显,并且总销量没有提升,总流量也没有提升,本月的促销还能说是成功的吗?

❑辨真伪。数据分析师要不断发现数据中呈现的现象,更要找出现象背后的真实原因,找出真正的数据关系,否则就是误导。举例来说,设计师对网站的注册页面进行了优化,上线之后注册量显著提升,这个明显的数据表现是否能说明这次的注册页面优化的效果是成功的呢?且慢下结论,如果我们进一步检查网站同期的大型运营活动,发现页面优化上线的时间正好与网站促销活动的时间一致,那么还能得出前面的页面优化效果明显这个结论吗?

❑下结论。数据分析的最终产出物就是结论,这个结论要符合前期的分析目的,要经过上述各环节的严谨论证,要能够对业务方、决策方、需求方有实际的帮助,这才能体现出它的价值。