數(shù)據(jù)分析思路包括：

1、預(yù)測(cè)的思路——發(fā)現(xiàn)走勢(shì)

預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)分析具有極其重要的作用。通過對(duì)現(xiàn)有和歷史數(shù)據(jù)的綜合分析，我們能夠減少對(duì)未來的不確定性，實(shí)現(xiàn)合理規(guī)劃和理性決策。預(yù)測(cè)分析的核心在基于現(xiàn)有和歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。在此過程中，有三個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)需要注意：一是數(shù)據(jù)在時(shí)間上的連續(xù)性，二是數(shù)據(jù)的數(shù)量，三是數(shù)據(jù)的全面性。數(shù)據(jù)在時(shí)間上越連續(xù)，數(shù)據(jù)的數(shù)量越多，數(shù)據(jù)的全面性越好，預(yù)測(cè)結(jié)果也就越精準(zhǔn)。預(yù)測(cè)分析的方法有多種，如定性預(yù)測(cè)法、數(shù)學(xué)模型法、模擬模型法等。

2、交叉的思路——理清關(guān)系

交叉分析（又稱立體分析）是一種深入透徹、由淺入深的分析方法，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要找到變量之間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征、找到異常數(shù)據(jù)，此時(shí)就需要使用交叉分析法。簡(jiǎn)單的交叉分析法是建立在縱向分析法和橫向分析法的基礎(chǔ)上，從數(shù)據(jù)交叉的點(diǎn)出發(fā)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。總而言之，通過數(shù)據(jù)交叉分析的思路，可以：（1）理清數(shù)據(jù)間的關(guān)系；（2）快速分析每個(gè)交叉點(diǎn)的值； （3）方便地對(duì)數(shù)值進(jìn)行求和計(jì)算；（4）將注意力集中在目標(biāo)數(shù)據(jù)項(xiàng)上。

3、假設(shè)的思路——驗(yàn)證結(jié)論

在一些情況下，如果要查找問題的原因，可以使用假設(shè)檢驗(yàn)分析方法。根據(jù)一定的假設(shè)條件來判斷樣本與總體的差異。比如偵探片就經(jīng)常使用這種方法，先假設(shè)再論證。類比數(shù)據(jù)分析就是先假設(shè)某種原因?qū)е铝瞬缓玫慕Y(jié)果，然后用數(shù)據(jù)來證明。假設(shè)論證法是工作中常用的方法，可以快速提高你的業(yè)務(wù)思考能力。

基本思路：數(shù)據(jù)分析的實(shí)際運(yùn)用時(shí)，會(huì)遇到這樣的情況，目標(biāo)分析對(duì)象的樣本數(shù)量太大或者是無法獲取全面，只能通過樣本分析總體情況。

檢驗(yàn)方法：在前期假設(shè)分析過程中，我們已經(jīng)確定了原假設(shè)和備選假設(shè)。接下來需要選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法來驗(yàn)證哪個(gè)假設(shè)是客觀正確的。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和特點(diǎn)，我們可以選擇T檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等方法進(jìn)行驗(yàn)證。其中T檢驗(yàn)和Z檢驗(yàn)是比較常用的方法，同時(shí)我們也可以利用Excel工具方便地進(jìn)行分析。

4、對(duì)比的思路——判斷好壞

對(duì)比分析主要是指將兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，是一種挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的思維，能夠和任何技巧結(jié)合，一次合格的分析一定要用到N次對(duì)比。常見的對(duì)比方法分為以下幾種：

時(shí)間對(duì)比：數(shù)據(jù)對(duì)比可以在時(shí)間的角度進(jìn)行對(duì)比，主要包括同比、環(huán)比及連續(xù)時(shí)間段的對(duì)比。

空間對(duì)比：在空間的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，可以判斷出不同空間的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，從而找出表現(xiàn)最好或最差的空間，再進(jìn)一步推導(dǎo)出結(jié)論。

項(xiàng)目對(duì)比：項(xiàng)目對(duì)比可以分析不同項(xiàng)目之間的差異，如不同銷售人員的業(yè)績(jī)、不同子公司的利潤(rùn)、不同年齡段的消費(fèi)水平。

橫向?qū)Ρ龋焊鶕?jù)細(xì)分中的橫切維度進(jìn)行對(duì)比，如城市和品類

縱向?qū)Ρ龋号c細(xì)分中的縱切維護(hù)進(jìn)行對(duì)比，如漏斗不同階段的轉(zhuǎn)化率

目標(biāo)對(duì)比：常見于目標(biāo)管理，如完成率等

5、分組的思路——萬物歸宗

數(shù)據(jù)分析不僅關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)值大小和性質(zhì)，還需深入研究數(shù)據(jù)的內(nèi)在屬性。在這種情況下，分組思維是必不可少的。分組是指按照一定的標(biāo)準(zhǔn)將數(shù)據(jù)劃分為不同的組，每個(gè)組具有共同的特點(diǎn)，并且組與組之間存在明顯的差異。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，可以將大量且雜亂的數(shù)據(jù)按照一定的邏輯分類，便于進(jìn)行組間對(duì)比，發(fā)現(xiàn)不同組之間的屬性特征，以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析。數(shù)據(jù)分組的思路有以下3 個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)需要注意。

確認(rèn)分組依據(jù)：數(shù)據(jù)分組的首要任務(wù)在于確定合適的分組依據(jù)。同一組數(shù)據(jù)可以根據(jù)不同的分組方式進(jìn)行劃分，關(guān)鍵是分組的目的是否明確、是否對(duì)分析具有實(shí)際價(jià)值。選擇何種分組依據(jù)將直接影響著后續(xù)的數(shù)據(jù)分析過程和結(jié)果。

確定組距與組數(shù)：確定了分組依據(jù)之后，我們就可以開始進(jìn)行數(shù)據(jù)分組了。將一份數(shù)據(jù)分為幾組的決定，取決于組距和組數(shù)的設(shè)置。組距是指一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值的差值。根據(jù)各組數(shù)據(jù)的組距是否相等，又可以分為等距數(shù)組和異距數(shù)組。

按規(guī)劃對(duì)數(shù)據(jù)分組：確定好了分組依據(jù)、組距和組數(shù)之后，我們可以開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。分組之后，為了明確每個(gè)數(shù)據(jù)組的特征并不遺漏重要信息，可以在每個(gè)組中標(biāo)注組距值、最大值、最小值、平均值等數(shù)據(jù)。

6、概率的思路——查看比例

概率思維的本質(zhì)，是通過觀察和分析歷史的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)事物背后發(fā)展的規(guī)律，從不確定性中找到確定性，把局部的隨機(jī)性轉(zhuǎn)變?yōu)檎w上的確定性，以提升未來成功的概率。

互斥事件的概率：當(dāng)事件A和事件B只會(huì)發(fā)生其中一種事件時(shí)，這兩種稱為互斥事件，互斥事件的概率相加為100%。

相互事件的概率：互斥事件的概率分析往往比較簡(jiǎn)單。然而現(xiàn)實(shí)生活中，很多事件是相互關(guān)聯(lián)和影響的;

7、平均的思路——指標(biāo)為王

關(guān)注數(shù)據(jù)的平均數(shù)是數(shù)據(jù)分析中的重要方法。通過使用平均數(shù)指標(biāo)，我們可以了解數(shù)據(jù)的整體情況，并比較各項(xiàng)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。下圖展示了常用的平均數(shù)指標(biāo)，包括算數(shù)平均數(shù)、幾何平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)。這些指標(biāo)為我們提供了不同的角度來理解數(shù)據(jù)。

算數(shù)平均數(shù)是最重要的指標(biāo)，它代表了整體的綜合水平，其計(jì)算方公式為:算數(shù)平均數(shù)=數(shù)據(jù)總值/數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù)。

幾何平均數(shù)是對(duì)各數(shù)據(jù)變量的連乘積開設(shè)數(shù)次方根，它的用途是對(duì)比率或指數(shù)進(jìn)行平均計(jì)算，或者計(jì)算事件的平均發(fā)展速度。當(dāng)事件總量等于所有階段或所有項(xiàng)目數(shù)量的連乘積總和時(shí)，分析事件各階段或各項(xiàng)目的普遍水平，就要使用幾何平均數(shù)，而非算數(shù)平均數(shù)。

中位數(shù)和眾數(shù)是常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，通過計(jì)算中位數(shù)和眾數(shù)，我們可以更全面地了解數(shù)據(jù)的特征和分布情況。

8、指標(biāo)綜合的思路——客觀評(píng)價(jià)

在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)比分析、概率分析和平均分析等常用方法往往在處理簡(jiǎn)單問題時(shí)效果顯著。然而，當(dāng)我們面對(duì)復(fù)雜情況時(shí)，這些方法可能無法完全適用。因此，使用綜合指標(biāo)的思路能夠突破簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析的限制，對(duì)復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行更深入的分析。綜合指標(biāo)的核心思路是將對(duì)象的不同表現(xiàn)作為項(xiàng)目列出，并根據(jù)一定的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)這些項(xiàng)目進(jìn)行打分。最后，將所有項(xiàng)目的分?jǐn)?shù)綜合起來進(jìn)行綜合分析，以判斷對(duì)象的數(shù)據(jù)表現(xiàn)。這樣的方法能夠?qū)?duì)象的多個(gè)方面因素綜合考慮，從而實(shí)現(xiàn)全面、客觀的評(píng)價(jià)。下面是綜合指標(biāo)的使用步驟，通過學(xué)習(xí)這些步驟，我們可以更好地理解指標(biāo)綜合法的精髓。

確定分析目標(biāo)：明確要評(píng)價(jià)的對(duì)象或現(xiàn)象，以及評(píng)價(jià)的目標(biāo)和需求。

確定評(píng)價(jià)項(xiàng)目：列出能夠全面反映對(duì)象表現(xiàn)的相關(guān)項(xiàng)目，并確保這些項(xiàng)目具有可比性。

設(shè)定評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)：為每個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目制定一套明確的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，用于評(píng)估對(duì)象在每個(gè)項(xiàng)目上的表現(xiàn)。

評(píng)估對(duì)象表現(xiàn)：根據(jù)實(shí)際情況，對(duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估，并按照評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)給出相應(yīng)的得分。

權(quán)重分配：根據(jù)評(píng)估項(xiàng)目的重要性，給予不同項(xiàng)目適當(dāng)?shù)臋?quán)重，以便更準(zhǔn)確地反映對(duì)象的整體表現(xiàn)。

綜合分析：將所有項(xiàng)目的得分按照權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的綜合分?jǐn)?shù)。

9、杜邦分析的思路——追根溯源

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，若想深入挖掘問題的根本原因、澄清各要素之間的關(guān)聯(lián)，建議采用杜邦分析的思路。杜邦分析法最早由美國杜邦公司提出，該方法主要用于評(píng)估公司的盈利能力和股東回報(bào)水平，形成了一個(gè)從財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的經(jīng)典手段。通過財(cái)務(wù)指標(biāo)，杜邦分析法能夠系統(tǒng)地評(píng)估企業(yè)的盈利水平，各指標(biāo)之間呈現(xiàn)著清晰而有序的邏輯結(jié)構(gòu)。

杜邦分析的核心在于通過結(jié)構(gòu)化的相關(guān)因素，準(zhǔn)確呈現(xiàn)企業(yè)的權(quán)益凈利率，并通過加減乘除等運(yùn)算符號(hào)展示這些因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，幫助企業(yè)管理層更加清晰地理解權(quán)益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤(rùn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、債務(wù)比率之間的相互關(guān)系。下圖展示了其結(jié)構(gòu)：

10、漏斗分析的思路——找到癥結(jié)

漏斗思維是通過確定關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進(jìn)而完成一套流程式分析的思路，在各行各業(yè)都有相應(yīng)的應(yīng)用，如注冊(cè)轉(zhuǎn)化率的分析、用戶瀏覽路徑的分析、流量監(jiān)控等。以用戶轉(zhuǎn)化率的分析為例，一個(gè)網(wǎng)頁從展示到下單運(yùn)用結(jié)構(gòu)化思維分析下來實(shí)際有五個(gè)關(guān)鍵步驟：曝光度、點(diǎn)擊數(shù)、咨詢、訂單、交易完成等。

11、象限分析的思路——具有全局觀

象限法是通過對(duì)兩種及以上維度的劃分，運(yùn)用坐標(biāo)的方式，人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從而傳遞數(shù)據(jù)價(jià)值，將之轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?。象限法是一種策略驅(qū)動(dòng)的思維，常應(yīng)用在產(chǎn)品分析、市場(chǎng)分析、客戶管理、商品管理等場(chǎng)景，像RFM模型、波士頓矩陣都是象限法思維。下面這個(gè)RFM模型就是利用象限法，把客戶按最近一次消費(fèi)(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額 (Monetary)三個(gè)維度分成八個(gè)象限。

更多分析思路

現(xiàn)狀分析：現(xiàn)狀分析可以告訴你業(yè)務(wù)在過去發(fā)生了什么，具體體現(xiàn)在兩個(gè)方面。 第一，告訴你現(xiàn)階段的整體運(yùn)營(yíng)情況，通過各個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的表現(xiàn)情況來衡量企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，掌握企業(yè)目前的發(fā)展趨勢(shì)。 第二，告訴你企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的構(gòu)成，通常公司的業(yè)務(wù)并不是單一 的，而是由很多分支業(yè)務(wù)構(gòu)成的，通過現(xiàn)狀分析可以讓你了解企業(yè)各項(xiàng) 分支業(yè)務(wù)的發(fā)展及變動(dòng)情況，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況有更深入的了解。 現(xiàn)狀分析一般通過日常報(bào)表來實(shí)現(xiàn)，如日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)等形式。

原因分析：原因分析可以告訴你某一現(xiàn)狀為什么會(huì)存在。 經(jīng)過現(xiàn)狀分析，我們對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況有了基本了解，知道哪些指 標(biāo)呈上升趨勢(shì)，哪些指標(biāo)呈下降趨勢(shì)，或者是哪些業(yè)務(wù)做得好，哪些做得不好。但是我們還不知道那些做得好的業(yè)務(wù)為什么會(huì)做得好，做得差的業(yè)務(wù)的原因又是什么？找原因的過程就是原因分析。原因分析一般通過專題分析來完成，根據(jù)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況選擇針對(duì)某一現(xiàn)狀進(jìn)行原因分析。

移動(dòng)平均：移動(dòng)平均就是對(duì)一系列變化的數(shù)據(jù)按照指定的數(shù)據(jù)數(shù)量依次求取平均，并以此作為 數(shù)據(jù)變化的趨勢(shì)供分析人員參考。移動(dòng)平均在生活中也不乏見，氣象意義上的四季界定就是 移動(dòng)平均最好的應(yīng)用。

抽樣分析：抽樣分析以數(shù)據(jù)源區(qū)域?yàn)榭傮w，從而為其創(chuàng)建一個(gè)樣本。當(dāng)總體太大而不能進(jìn) 行處理或繪制時(shí)，可以選用具有代表性的樣本。如果確認(rèn)數(shù)據(jù)源區(qū)域中的數(shù)據(jù)是周期性的， 還可以對(duì)一個(gè)周期中特定時(shí)間段中的數(shù)值進(jìn)行采樣。也可以采用隨機(jī)抽樣，滿足用戶保證抽 樣的代表性的要求。

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