中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

在數據驅動的商業環境中，構建有效的數據分析體系對于企業決策至關重要。本文將詳細闡述如何從明確目標、指標拆解、業務舉措量化追蹤到結果落地與經驗積累，分步驟構建一套完整的數據分析體系。

做數據，不見得需要都體系，但想讓數據對業務有用，做出有價值的分析，就一定需要一套體系，不能零敲碎打。數據分析體系可以把大家從機械、重復、瑣碎的取數中解脫出來，讓大家在晉升/面試時拿到更多籌碼。

如何構建數據分析體系？

一、分層級的目標

在搭建分析體系的時候，應先明確：

1、本次分析為XX層級服務

2、本次分析聚焦XXX業務

3、本次分析的目標是什么

有了明確的目標，才好開展工作，避免大海撈針。

常見的公司級/部門級/個人任務級目標如下圖所示。接受任務時，根據對方的部門+身份等級，初步判斷他的目標。

有了目標，才能輸出對數據的好壞判斷。常見的標準形式有4種（如下圖）：

在對待目標態度上，新手和高手有明顯區別。

• 新人：缺少目標意識，甚至認為能有全天下唯一的絕對值
• 中級：會問業務“目標是啥”，但只被動接受，不會主動引導
• 高級：主動提示目標可以如何設，提示目標缺失/目標含糊的風險

有些數據部門領導，還會主動從財報/行業報告/同行交流中，收集行業信息，作為本司業務的參考標準?？傊鲃映鰮?，才能避免后續工作盲目。

二、有效的指標/維度拆解

目標一般都是業務的結果。僅有結果無法做深入分析，還得補充過程指標和分類維度，便于從細節處挖掘數據含義，這就是搭建數據分析體系第二步。

這里，新手和高手也有明顯區別：

• 新人：只會機械背誦AARRR，RFM，UV*轉化率*客單價
• 中級：會根據具體業務流程定過程指標，但只會用現成的維度
• 高級：會考慮關聯指標，會根據業務需求靈活打標簽

比如討論收入問題，至少有5個關聯指標得連起來看，避免虛假繁榮。

還是收入問題，有沒有靈活打標能力，差異更明顯，如下圖：

三、業務舉措量化追蹤

完成1,2步，可以對業務走勢進行監控，下一步是解釋指標變動原因，并給出優化建議。這是數據分析從單純看書到落地的最重要環節。

這里，新手們往往忙于做數字本身拆解（如下圖），輸出結果雖然名為：歸因，實際上只是純數字計算。

業務想知道的是：

1、到底是內部還是外部問題

2、到底是投入不足還是方法不對

3、到底要繼續優化還是換個方法

僅靠拆解數字本身，一個都回答不了。

中級水平，開始有能力按照X→Y的格式，先把可能影響因素列出來，并且特別關注業務能主動采取的行動，這樣起碼能對“是否業務做了有效”走出判斷，從而進一步建議業務，要改進措施，還是保持措施加大力度即可（如下圖）。

注意！上圖舉例的，是典型的單因素判斷。

多因素重疊時，問題會很復雜。

而且，有些大廠分工過度細致，導致每個部門獨立負責的改進點非常小。

經常出現：單個改進做ABtest，顯示有1%的效果，但是上線了10個改進后，發現整體只漲了2%的奇葩問題。

若干瑣碎的小X，被一個影響更大的X覆蓋掉，是很常見的事。

高級水平，核心要構建分析邏輯，處理復雜的假設。并且可以根據管理層的意圖，靈活地設置分析邏輯。

比如同樣是面臨大環境不好，管理層想擱置爭議，團結各部門抵制外部壓力；還是想打壓內部甩鍋的傾向，督促他們反思，需要的分析邏輯是不一樣的（如下圖）。

這一步需要很長時間積累。對于剛渡過新手期同學，能從業務行為中提煉出X→Y邏輯是關鍵，之后可以逐步2維度，3維度乃至多維度分析。

四、結果落地與經驗積累

輸出分析結論后，要跟進落地，這樣檢驗結論正確性，積累經驗，形成閉環。但是，在落地問題上，新手常常犯一個錯誤，就是：認為一定要業務聽他的，才算落地。

實際上，正如同做AB測試要通過隨機分組構造反事實一樣：

你認為A方案正確，業務用了，成功了

你認為B方案不正確，業務用了，失敗了

正反兩面，都能驗證自己的結論。

同樣，高手的分析結論，往往是：

1、建議采取A措施，預判結果是……

2、如果不采取任何措施，預判結果是……

3、如果采取B措施，預判是……

只要自己能預判成功，都是經驗積累。

某次項目中，陳老師給客戶的預判如下圖，客戶選擇了：不做改變，結果不幸被我猜中。有趣的是，客戶反而覺得我的判斷更準了，信任更高^^

綜上，建立數據分析體系，需要四個環節

1、分層級目標管理

2、有效指標/維度拆解

3、業務舉措量化跟蹤

4、結果落地與經驗積累

看似簡單，但每個環節，都有新手和高手之分，要努力鍛煉才行。