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兩個案例：廁紙使用情況摸底和銷售分析；4個步驟：確定大小維度、分析指標(biāo)，然后添刪改查；簡單聊聊如何設(shè)計數(shù)據(jù)分析。

最近工作中，做了一些數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作，結(jié)合幾次經(jīng)驗說說作為一個low的產(chǎn)品經(jīng)理，怎樣設(shè)計數(shù)據(jù)分析方案。

一、數(shù)據(jù)分析的用途

目前，我能想到的用途有：摸底調(diào)研，產(chǎn)品優(yōu)化。換句話說就是了解過去，放眼未來。

二 、設(shè)計數(shù)據(jù)分析方案的方法

在明確數(shù)據(jù)分析目的的前提下，我會按照『四步走』的思路設(shè)計數(shù)據(jù)分析的方案。即確定三大維度、大維度拆解成小維度，小維度的分析指標(biāo)，添刪改查。

• 確定三大維度：任何數(shù)據(jù)分析問題我都會先拆解成三個大維度：物，人，物+人，拿資訊流來說，物就是資訊，人就是分析對象（用戶/作者等），物+人就是資訊和對象之間發(fā)生的交互。
• 大維度拆解成小維度：結(jié)合目標(biāo)，分別從物，人，物+人的角度去看，你想了解哪些情況。還說資訊流，物的角度比如：資訊的質(zhì)量分布，時效性分布，來源評估等，人的角度比如有：有多少用戶，用戶的活躍情況，用戶的統(tǒng)計特性分布，用戶什么時候來（來不是看，來了不一定看，看即點擊，是和資訊發(fā)生了交互）等；物加人的角度比如：不同類別的用戶愛看什么類別的資訊，用戶在某類資訊下的轉(zhuǎn)化和核心數(shù)據(jù)表現(xiàn)等。
• 小維度的分析指標(biāo)：要想得到這個維度下的結(jié)論，你需要看哪些統(tǒng)計指標(biāo)；
• 添刪改查：根據(jù)你的目標(biāo)，結(jié)合實際資源，對上述的維度和指標(biāo)進行篩選，修改，補充。

三、舉例說明

舉例1：

對公司廁所的使用情況進行摸底

1.確定三個大維度：馬桶，職員（還有清潔工，維修工和訪客，主要使用的是職員），馬桶+職員

2. 大維度拆解成小維度：

• 馬桶：馬桶的數(shù)量及樓層分布；馬桶的使用壽命分布；馬桶常見故障問題。
• 職員：職員的統(tǒng)計特征。
• 馬桶+職員：職員每天使用馬桶的流量分布；員工單次使用馬桶的時間分布。

3. 小維度的指標(biāo)：

• 馬桶的數(shù)量及其分布：樓層、男馬桶數(shù)量、女馬桶數(shù)量；馬桶使用壽命分布：馬桶使用壽命，樓層，男馬桶數(shù)量、女馬桶數(shù)量；馬桶常見故障分布：故障原因，男馬桶故障次數(shù)，女馬桶故障次數(shù)。
• 職員的統(tǒng)計特征：職員id，職員年齡，職員性別，職員平均在公司時間（工作日）；
• 職員每天使用馬桶的流量分布：日期，時間段（每隔15min？），男馬桶使用個數(shù)，女馬桶使用個數(shù)；員工單次使用馬桶的時間分布：職員id，職員年齡，職員性別，日期，職員單次使用時間，使用時間長度。

4. 添刪改查

針對上述的分析，對數(shù)據(jù)進行一些修正，例如，上述的分析中男馬桶和女馬桶的類型是不一樣的（捂臉，別問我怎么知道），是否有必要進行細(xì)化。還有上述只給出了統(tǒng)計指標(biāo)，但并沒有給出統(tǒng)計方法和統(tǒng)計時間等。

舉例2：

我在小區(qū)門口開了個小賣部，想分析一下近一個月內(nèi)各商品的銷售情況，以決定明天的進貨量（假設(shè)我每個月進一次貨）。

1.確定三個大維度：這里也就是商品，顧客，商品+顧客。

2.大維度拆解成小維度

A.商品：

• 一個月內(nèi)商品的周轉(zhuǎn)情況(進了多少貨，賣出了多少)；
• 一個月內(nèi)，不同商品的盈利情況；
• 此外，我還想從局部看下每天的盈利分布是怎樣的。（總體+局部）

B.顧客：

• 顧客的人口統(tǒng)計特征分布（顧客都是些什么人）；
• 單顧客創(chuàng)造的營業(yè)額、利潤分布（顧客花多少錢，我能賺多少）；
• 單天客流量及訪問時間段的分布（大家都什么時候來）；

C.商品+顧客：

• 不同屬性的用戶，購買每類產(chǎn)品（零食，生鮮，日用品等）的轉(zhuǎn)化，購買數(shù)量及分布（不同類別的人都最愛買什么）;
• 不同（統(tǒng)計特征）屬性的用戶，不同商品類別帶來的營業(yè)額、利潤及其分布（不同類別的人都愛買什么，哪類人可以給我?guī)碜罡呃麧櫍?/li>
• 利潤最高的用戶，不同類別下購買時段的分布（利潤最高的用戶，都是什么時候來買東西）。
• 利潤最高的用戶，購買商品的分布（利潤最高的用戶，都愛買什么）。

3. 小維度的指標(biāo)

A.商品：

• a&b的統(tǒng)計指標(biāo)：商品ID，商品名稱，商品單價，商品大?。ㄌ卮?大/中/小四檔），總進貨量，總銷售量，總營業(yè)額，總成本，總凈利潤；統(tǒng)計時間：近一個月，按月統(tǒng)計。
• c的統(tǒng)計指標(biāo)：商品ID，商品名（篩選后），日期，銷售量，營業(yè)額，凈利潤；統(tǒng)計時間：近一個月，按天統(tǒng)計。

B.顧客：

• a&b的統(tǒng)計指標(biāo)：顧客ID，性別，年齡，身份，月訪問次數(shù)，月購買次數(shù)，月營業(yè)額，月利潤；統(tǒng)計時間，近一個月，按月統(tǒng)計。
• c的統(tǒng)計指標(biāo)：顧客ID，日期，訪問時間段，訪問次數(shù)；統(tǒng)計時間，近一周，按天統(tǒng)計。

C.顧客&商品：

• a&b的統(tǒng)計指標(biāo)：用戶屬性類別，商品類別，月訪問次數(shù)，月購買數(shù)量，月營業(yè)額，月利潤；統(tǒng)計時間：近一個月，按月統(tǒng)計。
• c的統(tǒng)計指標(biāo)：用戶屬性類別，商品類別，日期，購買時間段，購買次數(shù)；統(tǒng)計時間，近一周，按天統(tǒng)計。
• d的統(tǒng)計指標(biāo)：用戶屬性類別，商品類別，商品名稱，購買次數(shù)。統(tǒng)計時間，近一個月，按月統(tǒng)計。

4. 添刪改查

根據(jù)實際需求，投入產(chǎn)出比，優(yōu)先級等，對上述的維度進行篩選和修改；

根據(jù)業(yè)務(wù)需求，對上述維度進行補充。

例如：上述分析第三部分主要分析了高利潤用戶的特性和習(xí)慣，但對未購買的用戶，購買次數(shù)多但利潤不高的用戶分析較少。更好地滿足高利潤用戶的需求，轉(zhuǎn)化低（無）貢獻的用戶是兩種不同的思路。

總結(jié)

上述數(shù)據(jù)如果能夠結(jié)合模型和機器學(xué)習(xí)等智能分析手段，可以分析出更多更有價值的內(nèi)容。

例如不同商品間的關(guān)聯(lián)性（喜歡買A,B的人，都會喜歡買C），如不同類別用戶之間的特性，大量購買XXX保健品的用戶，一個月后都會大量購買嬰兒產(chǎn)品（XXX保健品為孕期的常用保健品），如時間和氣候?qū)ι唐返挠绊懀琗XX季節(jié)，XXXX天氣下，XXX和XXX商品的銷量會激增。

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