文章目錄

• 1 單指標分析方法
• • 1.1 周期性分析法
  • 1.2 結(jié)構(gòu)分析法
  • 1.3 分層分析法
• 2 多指標分析方法
• • 2.1 矩陣分析法
  • 2.2 指標拆解法
  • 2.3 漏斗分析法

本文來源，為接地氣的陳老師的知識星球，以及付同學(xué)的觀看筆記。

1 單指標分析方法

顧名思義，用單個數(shù)據(jù)指標進行數(shù)據(jù)分析
適應(yīng)場景：接觸新任務(wù)，不了解數(shù)據(jù)情況，不了解業(yè)務(wù)形態(tài)
優(yōu)先看KPI指標（收入/成本等）關(guān)鍵指標，再看細節(jié)

1.1 周期性分析法

收入的產(chǎn)生，一般有周期性，有自然周期、生命周期和主動行為周期。

自然周期：春夏秋冬、工作日/節(jié)假日，由此可分為淡旺季等
生命周期：新產(chǎn)品上市、推廣、熱銷、下架，可分析在此期間核心指標的變化
主動行為周期：上個新活動，持續(xù)影響多少天

使用周期分析法可以識別這種期性波動導(dǎo)致的數(shù)據(jù)變化。識別周期是看清正常走勢、評估問題的起點。
尋找周期性要從大到小找出業(yè)務(wù)發(fā)展的周期性規(guī)律：

先看最大、最關(guān)鍵的收入指標，從月到日，逐步縮小范圍。在日期上，標注會影響整體收入的重大舉措（促銷/政策）。區(qū)分新老，新地區(qū)、新產(chǎn)品、新用戶關(guān)注其生命周期。
指標異常時，先看是否是正常周期變化，剔除周期因素后，才是真正的問題。

1.2 結(jié)構(gòu)分析法

結(jié)構(gòu)分析法：通過觀察內(nèi)部結(jié)構(gòu)，來分析指標走勢的方法。
通過周期分析知道指標是怎么變化的，通過看內(nèi)部結(jié)構(gòu)可以知道它為什么這么變化，即：總收入 = A部分收入 + B部分收入 + C部分收入。
通過結(jié)構(gòu)分析法，能直觀地看到收入/成本構(gòu)成，從而對收入/成本變化進行解讀，進一步發(fā)現(xiàn)問題。
案例：

只看整體業(yè)績可以看出業(yè)績是在下降的，但是不能看出來是如何下降的。
而對業(yè)務(wù)進行細分，分成實體店、電商平臺和小程序商城，可以看出，實體店從3月開始是一直在跌的，這導(dǎo)致整體業(yè)績下滑。
有兩種典型的結(jié)構(gòu)變化：

1.一般認為同漲同跌，代表動力在外（大環(huán)境、整體政策…）
2.有漲有跌，則是某些部分有問題，某些部分有機會

結(jié)構(gòu)性分析法應(yīng)用場景：

1.定年度計劃時，按照結(jié)果拆解目標，下放到城市；
2.監(jiān)控指標走勢時，先看整體變化，再看哪個部分引起的變化。
結(jié)構(gòu)分析法的關(guān)鍵是要做好清晰的結(jié)構(gòu)分類，這樣才能快速鎖定問題
經(jīng)典的分類維度：人（用戶年齡/性別）、貨（商品大類/細類）、場（區(qū)域/城市/推廣渠道）

1.3 分層分析法

分層分析法就是要暴露出個體差異?？梢岳枚硕蛇M行分層。在數(shù)據(jù)差異非常大的時候，可以利用平均數(shù)倍數(shù)分層。
作用：

在制定策略時，考慮做大優(yōu)秀個體/降低差勁個體；在實地執(zhí)行時，關(guān)注優(yōu)秀是否流失，差勁是否闖禍；在經(jīng)營分析時，通過優(yōu)秀/差勁個體結(jié)構(gòu)變化，解讀數(shù)據(jù)。從廣大的子個體中找到能力最優(yōu)秀/最差勁的個人

分層分析法的關(guān)鍵：

1.對個體做分層，找關(guān)鍵指標（收入/成本）
2.分層過程中，關(guān)注極端個案，關(guān)注平均值差異
3.跟蹤分析結(jié)果是否穩(wěn)定，與業(yè)務(wù)討論是否值得進一步深挖

2 多指標分析方法

使用多指標分析法，可以綜合收入與成本兩個指標，評價業(yè)務(wù)，并了解收入/成本是怎么產(chǎn)生的，給出業(yè)務(wù)建議。
從單指標變成多指標，要先做矩陣分析，綜合評價好/壞，先拆解過程，再看細節(jié)。

2.1 矩陣分析法

矩陣分析法就是把兩個獨立出現(xiàn)的事交叉組合：

1.用兩個相關(guān)度較低的指標描述一個事務(wù)；
2.將兩個指標進行交叉分類，區(qū)分事物類型；
3.用圖形（散點圖）表示分類結(jié)果。

1.兩個指標，至多會產(chǎn)生四個組合。

如，高、帥：
高 + 帥、矮 + 帥、高 + 丑、矮 + 丑

2.制作矩陣：

1.明確對象與評價指標，準備數(shù)據(jù)；
2.計算平均值，進行分類；

3.做出散點圖，觀察數(shù)據(jù)形態(tài)；

4.給每個分類命名，找出業(yè)務(wù)含義，利用矩陣提建議；

矩陣分析法自帶標準，可以對大部分業(yè)務(wù)進行評價，結(jié)論清晰，業(yè)務(wù)指向明確，適合向業(yè)務(wù)提建議。
矩陣分析法的關(guān)鍵：

1.清晰評估對象，選相關(guān)度低但重要的指標；
2.重點專注左上、右下的特殊區(qū)域，了解背后業(yè)務(wù)問題；
3.持續(xù)跟蹤業(yè)務(wù)表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了效果的業(yè)務(wù)動作，檢測變化。
個別樣本太突出，剩下樣本指標太過接近時不適合用矩陣分析法，應(yīng)用分層分析法。

2.2 指標拆解法

指標拆解法是將一個大指標（通常是收入、成本這種關(guān)鍵指標）拆成若干個新的、有業(yè)務(wù)含義的子指標，通過解讀子指標來分析問題的方法。拆解一個指標，能解讀出更多信息。

指標拆解與結(jié)構(gòu)分析的區(qū)別：

指標拆解是將一個指標拆解成兩個新的指標；
結(jié)構(gòu)分析
是將一個指標的結(jié)構(gòu)進行拆解，如總消費=食物消費+飲料消費，但是指標還是消費，并沒有改變。
每個拆解后的指標，對應(yīng)一個業(yè)務(wù)動作。拆解后看哪個指標低了，則讓相應(yīng)的業(yè)務(wù)部門跟進。

指標分解的關(guān)鍵：

1.分解指標不是盲目的分解，而是分解成有業(yè)務(wù)含義、業(yè)務(wù)部門容易執(zhí)行的指標；
2.最常見的分解：一個數(shù)量指標 * 一個質(zhì)量指標

2.3 漏斗分析法

漏斗是對一個連續(xù)的操作步驟的形象稱呼
如：

網(wǎng)上買東西：廣告頁->詳情頁->購物車->支付頁->付款成功
每增加一個步驟，即會流失一些用戶，因此形如漏斗

漏斗分析法：

對整個流程中，每個環(huán)節(jié)參與人數(shù)、流失人數(shù)、上下環(huán)節(jié)之間轉(zhuǎn)化人數(shù)進行計算，從而發(fā)現(xiàn)流程問題的方法。

影響漏斗轉(zhuǎn)化的兩類因素：

局部變量和全局變量，局部變量一般影響的是轉(zhuǎn)化漏斗開頭的位置。

漏斗分析的作用：

1.漏斗分析可以找出哪里差，之后補哪里，從最弱的開始一直補過去，結(jié)合每個步驟的業(yè)務(wù)含義，提出最優(yōu)化建議。
2.利用漏斗分析可以挑選出更好的產(chǎn)品，有時候優(yōu)化方式不是頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳而是顛覆式的整體改變，因此，可以在多個轉(zhuǎn)化方案之間進行比較，直接挑選效果更好的方案。
案例：

可以直接看最終轉(zhuǎn)化率，A、B都不合格，其中B的問題發(fā)生在事件末端。
3.對比多個版本，觀察效果，很可能短期內(nèi)業(yè)務(wù)能力有上限，怎么改也就那樣，給每個轉(zhuǎn)化流程圈定能力上下限，判斷是否穩(wěn)定，就非常重要。漏斗的上下差別越小，說明越穩(wěn)定，越值得信任。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的九大数据分析方法-单指标分析方法与多指标分析方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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