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数据分析的基本方法论
来源: 三生石   作者:陈新涛  日期:2018-9-3  类别:BI  主题:综合  编辑:Estelle
「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型,这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验,这里权且从个人的角度进行梳理,以资参考。

「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型,这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验,这里权且从个人的角度进行梳理,以资参考。


一. WHY:为什么要做数据分析

在目前讲解数据分析的文章里,大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时,会出现动作变形的情况。以终为始,才能保证不会跑偏。个人的理解上, 数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语:量化和业务。

首先讲下量化。量化是为了统一认知,并且确保路径可回溯,可复制。 统一认知后,才能保证不同层级,不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作,才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是,通过量化后的结果,许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化,用 A 方案和 B 方案,谁的效果会比较好和具体好多少,都是可被预测的。

要想做到量化,需要做到三点:建立量化体系,明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系

建立量化体系,主要是根据「指标设计方法」,设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」,最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据 PM 来担任完成。通过这种方式,我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架,保证日常分析可以做到「逐层拆解,不重不漏」

1.1.1 指标设计方法

讲到指标设计方法,大家可能觉得,之前听过了产品设计方法,程序开发方法,指标这种东西也有设计方法么?确实有,指标设计是一套以准确和易懂为准则,集合统计学和业务效果的方法论。

准确是指能够准确满足衡量目的,易懂是指标算法能直观显示好与坏,并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择,准确是第一位的。举个例子:当我们想衡量一个群体收入的差异性时,用方差还是用基尼系数?方差好懂,但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂,但能准确描述这个问题。

具体到指标设计,我们需要使用一些常用的统计学工具:



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以顾客质量分析为例:概况是我们看下顾客的平均支付金额,或者支付中位数,来了解顾客概况。如果我们想了解这批顾客的质量是都比较好,还是良莠不齐,则需要通过方差和标准差来描述。如果想知道更详细的内容,可以了解每个区间的用户数是多少,来做判断。

有一些 Tips 供大家参考:

  1. 比率指标:关注实际效果(下单转化率,光看下单数是没有用的)

  2. 伴生指标:既要看新客数也要看 CAC,确保数量的前提也要确保质量

  3. 防止坏指标:错误指标,虚荣指标,复杂指标

这里简单解释下每个 Tips 的目标。之所以采取比率指标和伴生指标,是因为能够明显反映业务的「效率」且能够有效防止因为追求单个指标而导致动作变形。如果说这辆车能跑十万公里,其实并不能表示这辆车的性能怎么样。只有「速率=路程/时间」,才能反映这辆车的效率。同时,如果片面追求速率,会导致汽车在设计时剑走偏锋,给驾驶者带来危险,因此需要再加个「故障率」或「事故率」等伴生指标来确保安全。


坏指标中的「虚荣指标」首次出现《精益数据分析》一书中,作者简单把「PV/UV」等指标都归为虚荣指标。刚开始时我颇为认可,但后续在实际的应用过程中,发现对于很多业务的监控,这些指标并避免不了。后续我便把「虚荣指标」更正为「把距离业务目标过远的环节定义为核心监控指标」。对于一个即时通讯 APP 来讲,下载次数,启动用户数,注册用户数需要监控,但不能作为核心监控的指标。更合适的应该是消息数或「进行过对话的用户数」。复杂指标往往是各种「指数」,用了很多指标各种加减乘除,这会导致此类指标在发生波动时,很难分析原因。

拥有对指标的定义权和解释权是个段位非常高的事情。这要求设计者深入了解业务和拥有极高的抽象能力。对于分析师来讲,拥有指标定义权将凸显出你在业务方的重要性。当然,这里并不是鼓励大家为了定义指标而定义指标。寻找业界已有量化方法并在公司内推广,也是件功德无量的事情。

举个美女外卖的「美女厨师率加权指导值」为例。为避免泄露商业机密,将这个原本用来衡量用户体验的指标换成「美女厨师率」,以下背景也稍作修改,大家领会精神即可。指标的背景是为了保证用户的用餐体验,美女外卖总部提出每个城市的商家必须配备一定比例的美女厨师。但城市提出异议:不同城市拥有的商家情况不一样,大型的商家厨师多,美女厨师率会相对较低,不能用统一的值来对比所有城市。因此总部便设计出来这么一个指导值:将全国商家进行分层,每个层次的商家得出全国平均值,然后各个城市对标平均值产出自身的对标值,即「美女厨师率加权指导值」。虽然在计算上稍微复杂点,但在实际应用的过程中,BD 们只需要知道总体的差距和每一层商家的差别,很容易针对性的落地和优化。

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1.1.2 建立指标体系

在根据「指标设计方法」上,如何建立起围绕业务的指标体系呢。核心是根据业务特征确定核心指标,在核心指标的基础上以不同的角度进行拆解。然后再慢慢补充其他业务的指标情况。

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拆解的时候,要做到按指标拆解而非维度。比如订单数,也可以拆解为各品类的订单数合计。这一点可以通过保持上下两层指标名称不一致来避免。拆解的过程依照金字塔方法论的「逐层拆解,不重不漏(MECE)」。若拆解出来或业务补充的指标过多,可借鉴数据仓库的「域」概念来管理这些指标,如上图的「交易域」,「商品域」和「用户域」。

在一个规范的指标体系中,已经涉及到元数据管理的领域了。包括针对指标命名的规范,数据存储和计算的管理等等。大家有兴趣地可以搜下相关文章,或阅读阿里巴巴新出的《阿里巴巴大数据实践之路》。下面截取一张来自云栖大会的,关于指标命名规范的 PPT 给大家:

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1.1.3 建设指标维度字典

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这里是转转公司早期部分的指标维度字典,(Bus Matrix),一定程度上解决了之前公司内对于指标定义不清或不统一的问题。现在这套东西已经产品化,可以在可视化产品中查看和显示了。

对于暂没能力产品化的公司,建议可由分析师们通过 Google Docs 或 Wiki 对一些关键和常用的指标进行统一的维护。

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对于维度总线矩阵,主要是在以维度建模的数据仓库,设计数据产品,多维度交叉分析时提供框架和基础。

1.2 明确量化重点

每个阶段,都应该明确当前的业务重点。量化体系需要根据业务阶段,更改量化重点及方式。这同时意味着,有更细节的指标及更大的监控和推广力度。

比如外卖行业早期,经历了看重订单数,到订单额,到新客数+补贴率,到新客数+资金使用效率(交易完成进度/费用完成进度)的历程。我们可以看到,随着战争的阶段不断升级和变化,从不计成本打下市场份额,到看中订单质量,到存量市场争得差不多了,开始考虑新客数量,同时控制补贴力度,到战争趋于常态化,开始控制整体补贴额度,靠拼效率来战胜对手。每个阶段,都需要根据不同的战场情况来判断当前重点,从而围绕该重点建立一套360度无死角的分析监控体系。

1.3 确保数据准确性

在数据准确性这个话题里,数据产品已经有成熟的数据质量管理方法,涉及了数据源,指标计算和数据呈现等各个环节的监控。本文主要从分析师的角度阐述确保准确性的方法,数据产品相关的就先不赘述了。

  1. 采取可信来源:多来源交叉确认,采用新来源时需格外小心

  2. 确认加工方式:指标定义和加工算法

  3. Double Check:量级,计算逻辑和业务常识

这里着重讲下 Double Check 的技巧,这些技巧可以让很多管理层或投资人在不了解业务的前提下,就能判断出来数据是否有问题。

量级 Check:每个数据有它的大概范围,比如 DAU,WAU 和 MAU。

计算逻辑 Check:一般对于整体部分型的分数,比如市场份额,那么它必须满足:1,取值最大不能超过1;2,各部分加和应为1;3,两数字加和后,和应该在中间范围内。

业务常识 Check:根据其他常用数字推算出该业务范围。如果有人跟你说某某社交 APP DAU 过亿,你大概知道是否在吹牛,因为日活过亿的 APP 就那么几个。对于 DAU/MAU,各个行业都有响应的范围值,淘宝为:34.6%,天猫15.5%,京东15.8%。

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1.4 站在业务方的角度

除了「量化」之外,另外一个重点词语是「业务」。只有解决业务问题分析才能创造价值。价值包括个人价值和公司价值。对于公司来讲,你提高了收入水平或者降低了业务成本,对于个人来讲,你知道怎么去利用数据解决业务问题,这对个人的能力成长和职业生涯都有非常大的帮助。

如何站在业务方的角度思考问题呢,总结起来就是八个字「忧其所虑,给其所欲」。这里不仅适用于分析师这个岗位,在所有以供需为主要关系的交互过程里,精准理解对方需求对于供给方都是最重要的。比如 PM 对于用户,分析师对于业务方,下级对于上级。

在具体的落地过程中,主要是在这以下几个环节

  1. 沟通充分

  2. 结论简明

  3. 提供信息量及可落地建议

  4. 寻求反馈

在沟通上,确定业务方想要分析什么,提出更合理专业的衡量和分析方式,同时做好节点同步,切忌一条路走到黑。在分析业务需求上,跟很多产品需求分析方法论是类似的,需要明确所要数据背后的含义。举例来讲,业务方说要看「页面停留时长」,但他实际想要的,可能是想衡量用户质量,那么「留存率」「目标转化率」才是更合适的指标。

在阐述分析结果上,要记得结论先行,逐层讲解,再提供论据。论据上,图 > 表 > 文字。因为业务方或管理层时间都是有限的,洋洋洒洒一大篇邮件,未看先晕,谁都没心思看你到底分析了啥。需要做到,在邮件最前面,用 1-3 句话先把结论给出来,即使需求方不看后续内容都可以了解你报告 80% 的内容。

在「提供信息量及可落地建议」上,先要明白什么叫信息量:提供了对方不知道的信息。太阳明天从东方升起不算信息量,从西方升起才是。在分析的过程中,一定要从专业的角度,从已知边界向未知边界进军,力求角度新颖论证扎实,并且根据分析内容给出可落地的建议。举个简单例子:

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这里先跟大家分享下怎么看这种榜单:

  1. 看整体排行:看哪些 APP 排在前方是出乎你意料之外的

  2. 分行业看排行:看行业里排行及其变动

  3. 看增长率:哪些 APP 增长比较快

  4. 看使用时长等其他指标

这里我试着抛出几个问题:

  1. 新浪新闻竟然比腾讯新闻还高?今日头条竟然比一点资讯低?

  2. 秒拍竟然比快手高?

  3. 百度地图在榜单上比高德高,为什么去年俞永福还敢宣称活跃终端数第一位?

  4. QQ 的时长已经连续两个季度月活出现下降了,是否意味着什么?

  5. 按增长率排序,最快的王者荣耀,其次是今日头条,快手,高德地图。高德既然还算增长得较快的 APP?

数据分析的定义,还有国外一本商务分析的书籍的定义作为注脚:

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三. HOW:怎么进行数据分析

任何数据分析都是「细分,对比,溯源」这三种行为的不断交叉。最常见的细分对比维度是时间,我们通过时间进行周月同比,发现数据异常后,再进行维度或流程上的细分,一步步拆解找到问题所在。如果找到了某个维度的问题,则需要溯源到业务端或现实端,确认问题产生的源头。如果多次细分对比下来仍然没有确认问题,则需要溯源到业务日志或用户访谈来更进一步摸清楚情况。

3.1 细分

以下内容在上篇大数据与用户研究中略有提及,这里再做一个总结。在细分方式上,主要有以下三种方式

  1. 横切:根据某个维度对指标进行切分及交叉分析

  2. 纵切:以时间变化为轴,切分指标上下游

  3. 内切:根据某个模型从目标内部进行划分

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横切上,以转转举例,我们对维度和指标做做了分类和交叉,当某一类的指标出现问题时,我们便知道该从什么维度进行分析。在进行横切分析时,经常需要多个维度交叉着使用。这在数据分析术语上叫:交叉多维分析。这也是刚才讲的「维度总线矩阵」看到的各维度交叉情况了。

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纵切上,有目的有路径,则用漏斗分析。无目的有路径,则用轨迹分析。无目的无路径,则用日志分析。

漏斗分析分为长漏斗和短漏斗。长漏斗的特征是涉及环节较多,时间周期较长。常用的长漏斗有渠道归因模型,AARRR,用户生命周期漏斗等等。短漏斗是有明确的目的,时间短,如订单转化漏斗和注册漏斗。在轨迹分析里,桑基图是一种常用的方式。常见于各页面的流转关系,电商中各品类的转移关系等等。日志分析,则通过直接浏览用户前后端日志,来分析用户的每一个动作。

各种手段的细分往往交叉着使用,如订单漏斗纵切完可以接着横切,看看是哪个维度的转化率导致的问题。

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内切上,主要是根据现有市面上常见的分析模型,RFM,Cohort 和 Segment等方式进行分析。RFM 即最近购买时间,频率及金额三个指标综合来判定用户忠诚度及粘性。Cohort,即同期群分析,是通过对不同时期进入平台的新用户分群分析,来区分不同新用户的质量,如留存率或目标转化率等。Segment 通过若干个条件对用户分层,然后针对不同用户进行分层分析和运营,如用户活跃度分层等等。

3.2 对比

对比主要分为以下几种:

  1. 横切对比:根据细分中的横切维度进行对比,如城市和品类

  2. 纵切对比:与细分中的纵切维护进行对比,如漏斗不同阶段的转化率

  3. 目标对比:常见于目标管理,如完成率等

  4. 时间对比:日环比,周月同比;7天滑动平均值对比,7天内极值对比

时间对比严格来说属于横切对比。但因为时间这个维度在数据分析和产品中极为重要,所以单拎出来说。横切对比中,有个比较著名的数据应用方式即是「「排行榜」。通过这种简单粗暴的方式,来驱动人们完成目标,或者占领人们的认知。前者有销售完成排行榜。后者有品类售卖畅销榜。

3.3 溯源

经过反复的细分对比后,基本可以确认问题所在了。这时候就需要和业务方确认是否因为某些业务动作导致的数据异常,包括新版本上线,或者活动策略优化等等。

如果仍然没有头绪,那么只能从最细颗粒度查起了,如

  1. 用户日志分析

  2. 用户访谈

  3. 外在环境了解,如外部活动,政策经济条件变化等等

3.4 衍生模型

在「细分对比」的基础上,可以衍生出来很多模型。这些模型的意义是能够帮你快速判断一个事情的关键要素,并做到不重不漏。这里列举几个以供参考:

  1. Why-How-What

  2. 5W1H

  3. 5Why

  4. 4P 模型(产品,价格,渠道,宣传)

  5. SWOT 模型(优势,劣势,机会,威胁)

  6. PEST 模型(政治,经济,社会,科技)

  7. 波士顿矩阵

举个例子,最近京东和美团外卖可能会发现送货时长延长,针对物流相关的客诉增加,从 PEST 模型就可以分析出来是否在政治上出了问题。而当你在竞品做比对分析时,SWOT 或者 4P 模型能够给你提供不同的角度。

四. 数据分析如何落地

以上讲的都偏「道术技」中的「术」部分,下面则通过汇总以上内容,和实际工作进行结合,落地成「技」部分。

4.1 数据分析流程和场景

根据不同的流程和场景,会有些不同的注意点和「术」的应用

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4.2 数据分析常见谬误

  1. 控制变量谬误:在做 A/B 测试时没有控制好变量,导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时,两个指标没有可比性。

  2. 样本谬误:在做抽样分析时,选取的样本不够随机或不够有代表性。举例来讲,互联网圈的人会发现身边的人几乎不用「今日头条」,为什么这 APP 还能有这么大浏览量?有个类似的概念,叫 幸存者偏差

  3. 定义谬误:在看某些报告或者公开数据时,经常会有人鱼目混珠。「网站访问量过亿」,是指的访问用户数还是访问页面数?

  4. 比率谬误:比率型或比例型的指标出现的谬误以至于可以单独拎出来将。一个是每次谈论此类型指标时,都需要明确分子和分母是什么。另一方面,在讨论变化的百分比时,需要注意到基数是多少。有些人即使工资只涨 10% ,那也可能是 150万…

  5. 因果相关谬误:会误把相关当因果,忽略中介变量。比如,有人发现雪糕的销量和河溪溺死的儿童数量呈明显相关,就下令削减雪糕销量。其实可能只是因为这两者都是发生在天气炎热的夏天。天气炎热,购买雪糕的人就越多,而去河里游泳的人也显著增多。

  6. 辛普森悖论:简单来说,就是在两个相差较多的分组数据相加时,在分组比较中都占优势的一方,会在总评中反而是失势的一方。

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最后以几句话作为总结,也是本文的核心思想:

  1. 数据准确性是第一位的

  2. 站在业务方的角度思考问题:忧其所虑,予其所欲

  3. 定义「变」与「不变」

  4. 细分,对比,溯源


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