“四位一体”数据分析方法论详解
2020-12-31 14:02:21 阅读(134) 评论(0)
在互联网时代,所有的用户行为都会留下脚印,这些脚印在前端是用户行为,在后端是业务逻辑。在日常数据运营中,一方面,由于日常报告中显示的信息量过大,日常运营商难以把握重点;另一方面,由于缺乏有效整合各部门的信息,难以形成完整的数据链,进而缺乏关键业务逻辑数据的支持点。针对日常数据运营的问题,企业一方面需要梳理组织结构,有效组织数据运营的各个环节和流程,另一方面需要一套有效的方法体系来指导企业的日常运营分析行为,即提出的数据运营方法论——“点、线、面、体、四位一体方法论”。1、这里指的是业务痛点或高点,可以进一步理解为业务发展的异常点或高级发展点、未来业务发展的关键点和BOSS的关注点。就数据而言,它反映在业务发展趋势中的波峰、波谷和数据离散点上。点是我们在数据操作中首先要注意的地方,是整个数据操作分析的起点和基础点,也是“点、线、面、体”四位一体方法论中最基本的元素,是整个数据操作过程的扩展点。例如,在网站或应用程序分析的过程中,我们发现有一天的访问者数量明显低于正常水平,那么是什么导致了这个异常点呢?另一个例子是当月的销量,某一天的销量明显低于其他原因?这一点是我们数据操作的切入点。发现点的关键在于统计整理数据,形成规范,找出规律和切入点。例如,我关注流量指标,通过FineBI提取每个时间段的流量数据,前端制作dashboard界面,使用时间和查询控件进行自助查询。二、线两点成一线,把业务中的异常点与我们的日常运营目标有效结合起来,就能形成清晰的数据运营分析线。此外,在数据运行数据积累过程中,随着时间的推移,也可以形成自己的“时间序列曲线”,从而在分析过程中实现数据的时间价值。线分析是实现数据与数据关联的过程,是看趋势的过程,是实现数据时间价值和串联识别价值的过程。另一方面,线分析是维度分析的基础,是思考问题的开始。这个过程就像数据库中数据上下钻取和OLAP分析的过程。理解线的分析,一方面,通过对运营目标的分析,反思影响该目标的指标权重的影响。简单地说,哪些因素会对销售产生巨大的影响,那么该指标的权重就越大,需要得到很好的控制。另一方面,例如,分析流量在某一天下降对月度销售的影响,从流量下降到目标结果的影响。一是从结果上分析影响因素,二是从过程上预测对关注目标的影响。在数据分析操作中,“线”分析体现在分析模型的建立和各指标的关联上。例如,在下图中,我用FineBI建立了这样一个dashboard。右侧的数据与区域相关。区域可以多层钻取,右侧的数据与区域指标相连。面部一条直线和一条直线外的一点,形成面部。此时,在“直线”分析的基础上,考虑了外部影响因素的“点”,形成了对目标分析的更详细的考虑。表面分析考虑一线和多点。表面比较点和线更多的是辐射的影响和考虑。在点和线分析和集成的基础上,引入了对操作场景的考虑,并将不同数据操作过程的场景化。简言之,一个场景代表一个方面。理解分析方法应考虑应用场景和各方影响因素。因为“面”,所以有数据的角色化和场景化。同样的销售分析也受到一些内部因素的影响,如营销强度和人员分布。但在市场环境中也会受到同行或同一产业链的辐射影响。部分企业将市场环境因素纳入分析监测。例如,一家涂料制造商位于房地产建材行业,并将房地产行业的分析纳入全局分析。四、体多面成体。如果表面是考虑影响商店和目标结果的因素,那么身体是从多个角度,可以从“旁观者”的角度看整个分析“身体”,更强调整体观点,是对整个分析系统的认知,是对点、线、表面的综合整合,是完成的数据操作系统。点、线、面、提“四位一体”的方法论是一个渐进的过程,是一个从简单到复杂的操作业务场景分析,从局部到全局的过程,是一种利用数据操作的思维方式。
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