1.資料分析的戰略思維

1.1 資料分析的目標

對於企業來講，資料分析的可以輔助企業優化流程，降低成本，提高營業額，往往我們把這類資料分析定義為商業資料分析。商商業資料分析的本質在於創造商業價值 ，驅動

企業業務增長。

1.2 資料分析的作用

通過企業或者平臺為目標使用者群提供產品或服務，而使用者在使用產品或服務過程中產生的互動、交易，都可以作為資料採集下來。根據這些資料洞察，通過分析的手段反推客戶

的需求，創造更多符合需求的增值產品和服務，重新投入使用者的使用，從而形成形成一個完整的業務閉環。這樣的完整業務邏輯，可以真正意義上驅動業務的增長。

1.3 資料分析進化論

階段1：觀察資料當前發生了什麼？

階段2：理解為什麼發生？

階段3：預測未來會發生什麼？

階段4：商業決策

1.4 資料分析的 EOI 框架

Empower助力--核心任務

Optimize優化--戰略性任務

Innovate創新--風險任務

把公司業務專案分為三類：核心任務，戰略任務，風險任務。以谷歌為例，谷歌的核心任務是搜尋、SEM、廣告，這是已經被證明的商業模型，並已經持續從中獲得很多利

潤。谷歌的戰略性任務（在2010年左右）是安卓平臺，為了避免蘋果或其他廠商佔領，所以要花時間、花精力去做，但商業模式未必成型。風險任務對於創新來說是十分重要

的，比如谷歌眼鏡、自動駕駛汽車等等。

資料分析專案對這三類任務的目標也不同，對核心任務來講，資料分析是助力（E），幫助公司更好的盈利，提高盈利效率； 對戰略任務來說是優化（O），如何能夠輔助戰略

型任務找到方向和盈利點；對於風險任務，則是共同創業（I），努力驗證創新專案的重要性 。

2.資料分析的3大思路

2.1 資料分析的基本步驟

第一步，要先挖掘業務含義，理解資料分析的背景、前提以及想要關聯的業務場景結果是什麼。

第二步，需要制定分析計劃，如何對場景拆分，如何推斷。

第三步，從分析計劃中拆分出需要的資料，真正落地分析本身。

第四步，從資料結果中，判斷提煉出商務洞察。

第五步，根據資料結果洞察，最終產出商業決策。

2.2 內外因素分解法

根據內外因素分解法，我們可以從四個角度依次去分析可能的影響因素。

內部可控因素

外部可控因素

內部不可控因素

外部不可控因素

2.3 DOSS 思路

DOSS 思路是從一個具體問題拆分到整體影響，從單一的解決方案找到一個規模化解決方案的方式。快速規模化有效的增長解決方案，DOSS 是一個有效的途徑。

具體問題

整體影響

單一回答

規模化方案

3.資料分析的8種方法

3.1 數字和趨勢

3.2 維度分解

3.3 使用者分群

3.4 轉化漏斗

絕大部分商業變現的流程，都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的資料分析手段之一，無論是註冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到後還原使用者

轉化的路徑，分析每一個轉化節點的效率。

其中，我們往往關注三個要點：

第一，從開始到結尾，整體的轉化效率是多少？

第二，每一步的轉化率是多少？

第三，哪一步流失最多，原因在什麼地方？流失的使用者符合哪些特徵？

3.5 行為軌跡

3.6 留存分析

3.7 A/B 測試

3.8.數學建模