第一篇　數據分析的方法

數據分析已然成為當下最熱門的運營技能，大有“不會數據分析都不好意思和別人打招呼”之勢。回顧我十多年大數據工作中所經歷的行業，包括通信企業、智慧城市運營商、國內頂尖互聯網公司以及金融企業，他們都對數據分析有著較高和迫切的要求。特別是近些年參加行業論壇、互聯網分享會和開發數據分析培訓課程時，能感覺到大家對于數據分析有著很旺盛和迫切的需求，也能明顯感覺到大家對于數據分析有一些共性的疑問：

■　如何入門數據分析？

■　如何掌握有效的數據分析方法？

■　如何成為厲害的數據分析師？

■　數據分析一定要會Excel、SQL和Python？

我相信這些問題也代表了大多數讀者的疑問。事實上，學習數據分析有一套非常科學的方法。這個學習方法要求我們首先掌握一種數據分析的流程、思路和方法，并學習這個流程、思路和方法由哪些步驟組成，每個步驟用到了哪些分析技術，以及這些分析技術的適用場景是什么。在掌握這個數據分析流程、思路和方法的基礎上，我們再尋求一個合適的數據分析工具來實現和執行這些流程、思路和方法。

這種學習方法的好處有以下幾點。

第一，掌握一個科學的分析方法之后，再尋求一種合適的分析工具，可以讓我們分析數據的效率大幅度提升。

第二，避免出現本末倒置，也就是學完語言，學完算法，具備一定的編碼能力后，回到工作崗位中依然不知道從何下手，在學習技能和應用技能之間出現了巨大的斷層。出現斷層的原因就是我們雖然學習了工具，但是沒有掌握應用工具的思路和方法。

基于此，本篇為大家帶來一套有趣、有效、有料的數據分析方法。

首先，這套數據分析方法適用性非常廣，不僅適用于互聯網產品，也適用于線下業務，而且這套數據分析方法難度非常低，所應用的知識也只是大學期間統計學中的部分基礎內容，可謂“簡約但不簡單”。

其次，選擇Excel作為這套數據分析方法的落地工具，原因在于我國Excel普及率非常高，可以說99%的公司和個人都在使用Excel。并且，在Excel中實現這套數據分析方法，絕大多數情況下只需點點鼠標即可完成，極個別特殊場景才需要更高級的函數來輔助，所以特別適合產品、運營、市場、營銷、銷售、管理等從事業務運營的讀者，基本上可以做到3分鐘即了解，5分鐘即掌握，10分鐘即熟練。

最后，每個數據分析的方法都列舉了實際工作和工程應用案例，通過實際案例的拆解分析，讓讀者更有代入感和共鳴，盡可能降低學習與應用之間的門檻，真正做到即學即用。

數據分析的完整流程包括3個主要步驟，分別是：

■　尋找并準備數據：如何收集、處理與清洗數據；

■　從數據中尋找問題的答案：如何進行數據分析與建模；

■　用分析支撐決策：如何從數據中洞察業務并輸出結論。

先說說這個流程的特點：

閉環，從業務中來，到業務中去。數據分析的結果可以在閉環中落地執行，在執行中驗證效果，并執行新一輪的閉環分析。

通用，普適。從上述步驟的描述上看不出與任何行業、產品相關的詞匯，意味著這幾個步驟是行業通用和業務普適性的。既可以用這套分析方法分析電商產品的商品運營、供應鏈運營、渠道運營、品牌運營和用戶運營，也可以用這套分析方法分析內容產品的內容消費情況，以支撐內容的熱點運營、平臺運營、品牌運營等。

在詳細拆解每個步驟的內容前，我們先快速概覽一下這3個步驟的主要特點以及使用場景。

1．尋找并準備數據：如何收集、處理與清洗數據

尋找并準備數據，主要闡述數據預處理工作。正所謂磨刀不誤砍柴工，通過數據預處理，我們抹除臟數據、移除空白數據，將數據格式統一，目的是在提升數據質量的同時規范所有的數據指標，以方便后續分析，降低分析難度，提升分析速度。

例如，原始數據中日期格式是日-月-年，而我們的要求是年-月-日，兩者格式并不統一，必須通過數據預處理進行格式轉換。

例如，原始數據中存在空白值和特別大或特別小的值，不做預處理的話會導致分析結論出現偏差甚至錯誤，所以必須進行數據預處理。

在這個部分，我們用Excel進行數據預處理。

2．從數據中尋找問題的答案：如何進行數據分析

在數據預處理之后進入最主要的分析步驟，即從數據中尋找問題的答案。在這里將闡述5種數據分析的方法，即用描述性統計尋找數據整體和表象特點，用變化分析尋找數據分析的切入口，用指標體系來尋找變化的原因，用相關性分析判斷原因的影響程度，用趨勢預測來分析數據未來的發展趨勢。

這5把利器既可以按照順序使用，也可以拆解出來單獨使用，由此體現了這套數據分析方法的靈活性所在。

在這個部分，我們依舊用Excel來實現這5把分析利器的作用，而且只需要掌握Excel的基本操作即可，不需要VBA、函數等高級技能。

3．用分析支撐決策：如何從數據中洞察業務并輸出結論

通過上述數據分析武器尋找出來指標數據背后的原因以及發展趨勢之后，還需要進一步將結果從數據轉化為運營策略。在這里提出一種Business-Operation模型，借助Business-Operation模型將數據分析結果轉化為可落地的運營策略。

注意：數據報表和數據分析報告的技巧不在本書中展開，請同學們自行搜索學習。