光环大数据培训分析 从设计到数据入门经验总结

四. 应用

 

 

我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。我希望能够借助本文和你分享下如何建立起比较专业的数据分析思路——数据产品经理本身也应该可以是优秀的数据分析师。

 

1. 三部曲——建立分析框架

 

• 建立分析框架：了解业务、以及业务想要什么（目标）。

• 提交数据需求:  根据你的访谈、梳理，得到业务流程、业务愿景以及目标，那么就可以和需求方共同确认“看什么”以及“怎么看”。好的数据产品经理或者数据分析师，永远不是坐等需求方提出他要看什么度量和维度，而是要引导对方看更合适的东西以回答他关于目标是否达成的问题。

• 进行数据分析：使用多种维度，进行总体的、细分的、多维的分析，当发现问题时，能够使用这些维度的组合帮助用户找到影响原因。

 

 

一切都基于你有多了解业务：

 

下图是几年前的老图了，左侧是业务流程图（业务流程图怎么画），右侧是概念中的数字体系示意（可视化是为了更好和需求方沟通）。

 

 

 

PPT里因为存在具体业务的案例，不便分享，到此为止吧。如果有时间的话，我还是会编脱离具体业务的案例的……这就是写博客的苦逼之处，工作中都是工作的案例，为了写篇博客，还得自己再编一套有板有眼的故事……

 

2. 三部曲——提交数据需求

 

 

 故意放了张你可能看不清楚的图（o(╯□╰)o），所以别问我要大图了，谢谢~

 

左侧就是度量分类和度量，从标注了颜色底色开始的就是维度了，标了颜色的也即此指标需要被计算到所需的维度，灰色的表示不需要，黄色和绿色（以及上面的数字1、2），表示优先级不同，黄色的当然是高优先级了。比如黄色上我写的数字应该是1,也即第一优先级。

 

实际上，依据不同的场景，当然可以有很多简化，比如无需标注优先级之类的。

 

此外，还需要单独提供维度和度量的详细口径定义说明表格，这时最好和分析师一起，详细进行确认。

 

3. 三部曲——进行数据分析

 你提的需求不管是做成报表、还是做成具体可视化的界面，总之如果已经开发出来了，就来玩魔方吧。只是报表有可能你得导出来在EXCEL里玩魔方。（即使是可视化的界面，也依赖于对方设计得是否易用）

 

 

 

最简单的分析是逐级钻取，如：

 

 

复杂的则需要多维交叉：

 

比如，当分析某个APP的Active users, 当我已经锁定某个省份有问题的时候，我们既可以继续钻取到城市去明晓细节，又可以交叉到品牌，看不同省份间品牌偏好的问题。比如是否小城市中安卓品牌的人更加活跃。

 

 

 

 

 

五. 留点作业：要记得思考哦

1. Detail页面的设计师被追责，怎么应对？

 

某日，负责搜索结果页（LIST）的设计师来找商品详情页（Detail），他好容易做了LIST页面的改版，而且结果也确实喜人，从List页面到Detailye页面的转化率确实提升了（比如原来100万的人来到List页面，只有40万继续点击到Detail,改版后，变成了50万）。但是不幸的是，总体从L到订单的转化率却没有提升，反而下降了。

 

 

 
请问，如果你是Detail的分析师，如何和List的分析师一起想办法分析什么原因？

 

2. 挂羊头卖狗肉的Banner，怎么用数据证明其反而有害无益？

 

有时为了爆眼球效应，你的老板会要求你做个华而不实的banner,比如明明活动页（Landing Page）里都是一些屌丝产品，却偏偏在banner上用屌丝的价格放一些高大上的产品图片。想要吸引人点击进去。而确实点击效果很好！过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。现在，除了用道德说辞说服老板不要这么做，还有别的方式吗？

 

 

 

 

六. 最后，唠叨几句

最后，分享给各位的心得是：

 

 

 

• 你现在也知道，数据本身需要经过分析师的定义、数据源系统的采集、数据开发的开发以及展现设计，任何一个环节，可能会产出错误的数据，所以数据本身未必100%靠谱。

• 此外，数据的解读，需要保持谨慎批判之心。比如同样是小明语文得了59分，如果你不了解上下文以及历史趋势的话，会认为小明没考好，有的人甚至会得出小明语文不好的结论。而要是了解他上个季度每次语文考试都只有30多分，又会得出小明虽然语文不好但是明显进步了。而要是了解到这个班级平均分数只有49分，你又会觉得小明简直太赞了！所以，单纯的一个数字本身没有任何意义，要窥一斑，更要知全貌。

• 此外，数据会被有心计的故意利用，而向你呈现部分事实（他不是在弯曲事实，而是只呈现对他有利的一面），数据本身有那么多维度以及层次，导致解读的方式完全可以被利用。

 

所以，要记得我本文的最后提点：

 

 

 

对于产品经理和分析师来讲，最针对的是我们基于对于业务的深入理解而产生的直觉。不要盲目被数据拉着走。只有有较好的直觉，我们才能有更合理的假设，有了这个合理的假设，才能够更好解读数据以及提数据的需求。而不是在各种数据的海洋里玩数据的游戏而浪费时间。

 

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