2.1　數據分析的基礎流程

在介紹數據分析的方法之前，我們要先講清楚數據分析的基礎流程，具體如下。

（1）發現問題

·發現問題是指數據人員知道數據可能有問題，可以分為兩種情形。

·知道有明確問題。通過現有數據系統或者業務反饋，就能知道哪些數據有問題，比如日常監測數據，有異常數據時報警。

·日常分析數據，對于核心指標進行分析，經過細分、對比、趨勢的分析，認為指標是可以改進的。

·接到業務需求。

·重要指標沒有達成KPI，或者希望繼續提升。2.4.1節的案例就屬于這種情況。

·沒有明確問題。當產品經理級別上升的時候，會經常碰到沒有明確需求的情況，業務部門或者公司高層只是提出希望業務得到提升、找到新業務方向這樣的需求。2.4.2節的案例就屬于這種情況。

解決這類問題需要相對高階的能力，因為此時沒有明確方向，需要產品經理用數據探索出方向和策略，這也是筆者日常收到咨詢最多的問題類型。

（2）定位問題

發現問題后，需要定位問題到底出在哪一步，這個時候，就要用到將在2.3節中介紹的以下數據分析方法：

·全鏈路分析，有助于發現每個環節的問題；

·組成因子分解，有助于發現不同部門、不同項目的問題；

·影響因子分析，有助于發現是哪個重要的因素造成了影響；

·枚舉法，有助于快速發現重要客戶、商品、流量等問題對整體的影響。

（3）分析問題

分析問題時用到的方法論和定位問題這步是一樣的，不過需要綜合使用多種分析方式，在2.4.1節的案例中會講解這部分。

注意，基礎的數據分析方法包括細分、趨勢、對比，這些方法雖然本章不會講，但是讀者要具備這些入門知識。

（4）提出有價值的數據結論

這一步提出解決方案。

因為對每一種數據分析方式的講解都會涉及不同的案例，以便讓讀者理解其實際價值，所以為了讓讀者清楚，下面先系統介紹什么是有價值的結論，然后再詳細講解數據分析方法，最后用兩個案例介紹本章知識點的綜合應用。