曾經(jīng)有人問過我，什么是數(shù)據(jù)分析思維?如果分析思維是一種結(jié)構(gòu)化的體現(xiàn)，那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎(chǔ)上再加一個(gè)準(zhǔn)則：

不是我覺得，而是數(shù)據(jù)證明

這是一道分水嶺，“我覺得”是一種直覺化經(jīng)驗(yàn)化的思維，工作不可能處處依賴自己的直覺，公司發(fā)展更不可能依賴于此。數(shù)據(jù)證明則是數(shù)據(jù)分析的最直接體現(xiàn)，它依托于數(shù)據(jù)導(dǎo)向型的思維，而不是技巧，前者是指導(dǎo)，后者只是應(yīng)用。

作為個(gè)人，應(yīng)該如何建立數(shù)據(jù)分析思維呢?

建立你的指標(biāo)體系

在我們談?wù)撝笜?biāo)之前，先將時(shí)間倒推幾十年，現(xiàn)代管理學(xué)之父彼得·德魯克說過一句很經(jīng)典的話：

如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。

所謂衡量，就是需要統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來定義和評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就是指標(biāo)。假設(shè)隔壁老王開了一家水果鋪?zhàn)樱銌査刻焐庠趺礃樱梢曰卮鹳u的不錯(cuò)，很好，最近不景氣。這些都是很虛的詞，因?yàn)樗J(rèn)為賣的不錯(cuò)也許是賣了50個(gè)，而你認(rèn)為的賣的不錯(cuò)，是賣了100。

這就是“我覺得”造成的認(rèn)知陷阱。將案例放到公司時(shí)，會(huì)遇到更多的問題：若有一位運(yùn)營和你說，產(chǎn)品表現(xiàn)不錯(cuò)，因?yàn)槊刻於加泻芏嗳嗽u(píng)價(jià)和稱贊，還給你看了幾個(gè)截圖。而另外一位運(yùn)營說，產(chǎn)品有些問題，推的活動(dòng)商品賣的不好，你應(yīng)該相信誰呢?

其實(shí)誰都很難相信，這些眾口異詞的判斷都是因?yàn)槿狈?shù)據(jù)分析思維造成的。

老王想要描述生意，他應(yīng)該使用銷量，這就是他的指標(biāo)，互聯(lián)網(wǎng)想要描述產(chǎn)品，也應(yīng)該使用活躍率、使用率、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。

如果你不能用指標(biāo)描述業(yè)務(wù)，那么你就不能有效增長它。

了解和使用指標(biāo)是數(shù)據(jù)分析思維的***步，接下來你需要建立指標(biāo)體系，孤立的指標(biāo)發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的價(jià)值。和分析思維一樣，指標(biāo)也能結(jié)構(gòu)化，也應(yīng)該用結(jié)構(gòu)化。

我們看一下互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，一個(gè)用戶從開始使用到離開，都會(huì)經(jīng)歷這些環(huán)節(jié)步驟。電商APP還是內(nèi)容平臺(tái)，都是雷同的。想一想，你會(huì)需要用到哪些指標(biāo)?

而下面這張圖，解釋了什么是指標(biāo)化，這就是有無數(shù)據(jù)分析思維的差異，也是典型的數(shù)據(jù)化運(yùn)營，有空可以再深入講這塊。

指標(biāo)體系沒有放之四海而皆準(zhǔn)的模板，不同業(yè)務(wù)形態(tài)有不同的指標(biāo)體系。移動(dòng)APP和網(wǎng)站不一樣，SaaS和電子商務(wù)不一樣，低頻消費(fèi)和高頻消費(fèi)不一樣。好比一款婚慶相關(guān)的APP，不需要考慮復(fù)購率指標(biāo);互聯(lián)網(wǎng)金融，必須要風(fēng)控指標(biāo);電子商務(wù)，賣家和買家的指標(biāo)各不一樣。

這些需要不同行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)知識(shí)去學(xué)習(xí)掌握，那有沒有通用的技巧和注意事項(xiàng)呢?

好指標(biāo)與壞指標(biāo)

不是所有的指標(biāo)都是好的。這是初出茅廬者常犯的錯(cuò)誤。我們繼續(xù)回到老王的水果鋪?zhàn)樱瑏硭伎家幌拢N量這個(gè)指標(biāo)究竟是不是好的?

最近物價(jià)上漲，老王順應(yīng)調(diào)高了水果價(jià)格，又不敢漲的提高，雖然水果銷量沒有大變化，但老王發(fā)現(xiàn)一個(gè)月下來沒賺多少，私房錢都不夠存。

老王這個(gè)月的各類水果銷量有2000，但***還是虧本了，仔細(xì)研究后發(fā)現(xiàn)，雖然銷量高，但是水果庫存也高，每個(gè)月都有幾百單位的水果滯銷***過期虧本。

這兩個(gè)例子都能說明只看銷量是一件多不靠譜的事情。銷量是一個(gè)衡量指標(biāo)，但不是好指標(biāo)。老王這種個(gè)體經(jīng)營戶，應(yīng)該以水果鋪?zhàn)拥睦麧櫈楹诵囊亍?/p>

好指標(biāo)應(yīng)該是核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)。雖然指標(biāo)很重要，但是有些指標(biāo)需要更重要。就像銷量和利潤，用戶數(shù)和活躍用戶數(shù)，后者都比前者重要。

核心指標(biāo)不只是寫在周報(bào)的數(shù)字，而是整個(gè)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)乃至研發(fā)團(tuán)隊(duì)都統(tǒng)一努力的目標(biāo)。

核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)和公司發(fā)展關(guān)聯(lián)，是公司在一個(gè)階段內(nèi)的重點(diǎn)方向。記住是一個(gè)階段，不同時(shí)期的核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)不一樣。不同業(yè)務(wù)的核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)也不一樣。

互聯(lián)網(wǎng)公司常見的核心指標(biāo)是用戶數(shù)和活躍率，用戶數(shù)代表市場(chǎng)的體量和占有，活躍率代表產(chǎn)品的健康度，但這是發(fā)展階段的核心指標(biāo)。在產(chǎn)品1.0期間，我們應(yīng)把注意力放到打磨產(chǎn)品上，在大推廣前提高產(chǎn)品質(zhì)量，這時(shí)留存率是一個(gè)核心指標(biāo)。而在有一定用戶基數(shù)的產(chǎn)品后期，商業(yè)化比活躍重要，我們會(huì)關(guān)注錢相關(guān)的指標(biāo)，比如廣告點(diǎn)擊率、利潤率等。

核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)一般是公司整體的目標(biāo)，若從個(gè)人的崗位職責(zé)看，也可以找到自己的核心指標(biāo)。比如內(nèi)容運(yùn)營可以關(guān)注閱讀數(shù)和閱讀時(shí)長。

核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)一定能給公司和個(gè)人帶來***優(yōu)勢(shì)和利益，記得二八法則么?20%的指標(biāo)一定能帶來80%的效果，這20%的指標(biāo)就是核心。

另外一方面，好的指標(biāo)還有一個(gè)特性，它應(yīng)該是比率或者比例。

拿活躍用戶數(shù)說明就懂了，我們活躍用戶有10萬，這能說明什么呢?這說明不了什么。如果產(chǎn)品本身有***別的注冊(cè)用戶，那么10萬用戶說明非常不健康，產(chǎn)品在衰退期。如果產(chǎn)品只擁有四五十萬用戶，那么說明產(chǎn)品的粘性很高。

正因?yàn)閱渭兊幕钴S用戶數(shù)沒有多大意義，所以運(yùn)營和產(chǎn)品會(huì)更關(guān)注活躍率。這個(gè)指標(biāo)就是一個(gè)比率，將活躍用戶數(shù)除以總用戶數(shù)所得。所以在設(shè)立指標(biāo)時(shí)，我們都盡量想它能不能是比率。

壞指標(biāo)有哪些呢?

其一是虛榮指標(biāo)，它沒有任何的實(shí)際意義。

產(chǎn)品在應(yīng)用商店有幾十萬的曝光量，有意義嗎?沒有，我需要的是實(shí)際下載。下載了意義大嗎?也不大，我希望用戶注冊(cè)成功。曝光量和下載量都是虛榮指標(biāo)，只是虛榮程度不一樣。

新媒體都追求微信公眾號(hào)閱讀數(shù)，如果靠閱讀數(shù)做廣告，那么閱讀數(shù)有意義，如果靠圖文賣商品，那么更應(yīng)該關(guān)注轉(zhuǎn)化率和商品銷量，畢竟一個(gè)夸張的標(biāo)題就能帶來很高的閱讀量，此時(shí)的閱讀量是虛榮指標(biāo)。可惜很多老板還是孜孜不倦的追求10W+，哪怕刷量。

虛榮指標(biāo)是沒有意義的指標(biāo)，往往它會(huì)很好看，能夠粉飾運(yùn)營和產(chǎn)品的工作績效，但我們要避免使用。

第二個(gè)壞指標(biāo)是后驗(yàn)性指標(biāo)，它往往只能反應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的事情。

比如我有一個(gè)流失用戶的定義：三個(gè)月沒有打開APP就算做流失。那么運(yùn)營每天統(tǒng)計(jì)的流失用戶數(shù)，都是很久沒有打開過的，以時(shí)效性看，已經(jīng)發(fā)生很久了，也很難通過措施挽回。我知道曾經(jīng)因?yàn)槟硞€(gè)不好的運(yùn)營手段傷害了用戶，可是還有用嗎?

活動(dòng)運(yùn)營的ROI(投資回報(bào)率)也是后驗(yàn)性指標(biāo)，一個(gè)活動(dòng)付出成本后才能知道其收益。可是成本已經(jīng)支出，活動(dòng)的好與壞也注定了。活動(dòng)周期長，還能有調(diào)整余地。活動(dòng)短期的話，這指標(biāo)只能用作復(fù)盤，但不能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

第三個(gè)壞指標(biāo)是復(fù)雜性指標(biāo)，它將數(shù)據(jù)分析陷于一堆指標(biāo)造成的陷阱中。

指標(biāo)能細(xì)分和拆解，比如活躍率可以細(xì)分成日活躍率、周活躍率、月活躍率、老用戶活躍率等。數(shù)據(jù)分析應(yīng)該根據(jù)具體的情況選擇指標(biāo)，如果是天氣類工具，可以選擇日活躍率，如果是社交APP，可以選擇周活躍率，更低頻的產(chǎn)品則是月活躍率。

每個(gè)產(chǎn)品都有適合它的幾個(gè)指標(biāo)，不要一股腦的裝一堆指標(biāo)上去，當(dāng)你準(zhǔn)備了二三十個(gè)指標(biāo)用于分析，會(huì)發(fā)現(xiàn)無從下手。

指標(biāo)結(jié)構(gòu)

既然指標(biāo)太多太復(fù)雜不好，那么應(yīng)該如何正確的選擇指標(biāo)呢?

和分析思維的金字塔結(jié)構(gòu)一樣，指標(biāo)也有固有結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)樹狀。指標(biāo)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建核心是以業(yè)務(wù)流程為思路，以結(jié)構(gòu)為導(dǎo)向。

假設(shè)你是內(nèi)容運(yùn)營，需要對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)做一個(gè)分析，提高內(nèi)容相關(guān)數(shù)據(jù)，你會(huì)怎么做呢?

我們把金字塔思維轉(zhuǎn)換一下，就成了數(shù)據(jù)分析方法了。

從內(nèi)容運(yùn)營的流程開始，它是：內(nèi)容收集—內(nèi)容編輯發(fā)布—用戶瀏覽—用戶點(diǎn)擊—用戶閱讀—用戶評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)—繼續(xù)下一篇瀏覽。

這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的流程，每個(gè)流程都有指標(biāo)可以建立。內(nèi)容收集可以建立熱點(diǎn)指數(shù)，看哪一篇內(nèi)容比較火。用戶瀏覽用戶點(diǎn)擊則是標(biāo)準(zhǔn)的PV和UV統(tǒng)計(jì)，用戶閱讀是閱讀時(shí)長。

從流程的角度搭建指標(biāo)框架，可以全面的囊括用戶相關(guān)數(shù)據(jù)，無有遺漏。

這套框架列舉的指標(biāo)，依舊要遵循指標(biāo)原則：需要有核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)。移除虛榮指標(biāo)，適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行刪減，不要為添加指標(biāo)而添加指標(biāo)。

維度分析法

當(dāng)你有了指標(biāo)，可以著手進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析大體可以分三類，***類是利用維度分析數(shù)據(jù)，第二類是使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)如數(shù)據(jù)分布假設(shè)檢驗(yàn)，***一類是使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們先了解一下維度分析法。

維度是描述對(duì)象的參數(shù)，在具體分析中，我們可以把它認(rèn)為是分析事物的角度。銷量是一種角度、活躍率是一種角度，時(shí)間也是一種角度，所以它們都能算維度。

當(dāng)我們有了維度后，就能夠通過不同的維度組合，形成數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型不是一個(gè)高深的概念，它就是一個(gè)數(shù)據(jù)立方體。

上圖就是三個(gè)維度組成的數(shù)據(jù)模型/數(shù)據(jù)立方體。分別是產(chǎn)品類型、時(shí)間、地區(qū)。我們既能獲得電子產(chǎn)品在上海地區(qū)的2010二季度的銷量，也能知道書籍在江蘇地區(qū)的2010一季度銷量。

數(shù)據(jù)模型將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的形式有序的組織起來。我們之前談到的指標(biāo)，都可以作為維度使用。下面是范例：

• 將用戶類型、活躍度、時(shí)間三個(gè)維度組合，觀察不同用戶群體在產(chǎn)品上的使用情況，是否A群體使用的時(shí)長更明顯?
• 將商品類型、訂單金額、地區(qū)三個(gè)維度組合，觀察不同地區(qū)的不同商品是否存在銷量差異?

數(shù)據(jù)模型可以從不同的角度和層面來觀察數(shù)據(jù)，這樣提高了分析的靈活性，滿足不同的分析需求、這個(gè)過程叫做OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)。當(dāng)然它涉及到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)倉庫等，我們不用詳細(xì)知道。

數(shù)據(jù)模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片。

選取就是將維度繼續(xù)細(xì)分。比如浙江省細(xì)分成杭州市、溫州市、寧波市等，2010年一季度變成1月、2月、3月。上卷則是鉆取的相反概念，將維度聚合，比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度。切片是選中特定的維度，比如只選上海維度、或者只選2010年一季度維度。因?yàn)閿?shù)據(jù)立方體是多維的，但我們觀察和比較數(shù)據(jù)只能在二維、即表格中進(jìn)行。

上圖的樹狀結(jié)構(gòu)代表鉆取(source和time的細(xì)分)，然后通過對(duì)Route的air切片獲得具體數(shù)據(jù)。

聰明的你可能已經(jīng)想到，我們常用的數(shù)據(jù)透視表就是一種維度分析，將需要分析的維度放到行列組合進(jìn)行求和、計(jì)數(shù)、平均值等計(jì)算。放一張?jiān)?jīng)用到的案例圖片：用城市維度和工作年限維度，計(jì)算平均工資。

除了Excel、BI、R、Python都能用維度分析法。BI是相對(duì)最簡便的。

談到維度法，想要強(qiáng)調(diào)的是分析的核心思維之一：對(duì)比，不同維度的對(duì)比，這大概是對(duì)新人快速提高的***捷徑之一。比如過去和現(xiàn)在的時(shí)間趨勢(shì)對(duì)比，比如不同地區(qū)維度的對(duì)比，比如產(chǎn)品類型的區(qū)別對(duì)比，比如不同用戶的群體對(duì)比。單一的數(shù)據(jù)沒有分析意義，只有多個(gè)數(shù)據(jù)組合才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的***價(jià)值。

我想要分析公司的利潤，利潤 = 銷售額 – 成本。那么找出銷售額涉及的指標(biāo)/維度，比如產(chǎn)品類型、地區(qū)、用戶群體等，通過不斷的組合和拆解，找出有問題或者表現(xiàn)良好的原因。成本也是同理。

這就是正確的數(shù)據(jù)分析思維。總結(jié)一下吧：我們通過業(yè)務(wù)建立和篩選出指標(biāo)，將指標(biāo)作為維度，利用維度進(jìn)行分析。

指標(biāo)和維度有什么區(qū)別?

維度是說明和觀察事物的角度，指標(biāo)是衡量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。維度是一個(gè)更大的范圍，不只是數(shù)據(jù)，比如時(shí)間維度和城市維度，我們就無法用指標(biāo)表示，而指標(biāo)(留存率、跳出率、瀏覽時(shí)間等)卻可以成為維度。通俗理解：維度>指標(biāo)。

到這里，大家已經(jīng)有一個(gè)數(shù)據(jù)分析的思維框架了。之所以是框架，因?yàn)檫€缺少具體的技巧，比如如何驗(yàn)證某一個(gè)維度是影響數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，比如如何用機(jī)器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù)，這些涉及到數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，以后再講解。

這里我想強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)分析并不是一個(gè)結(jié)果，只是過程。還記得“如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它”這句話嗎?數(shù)據(jù)分析的最終目的就是增長業(yè)務(wù)。如果數(shù)據(jù)分析需要績效指標(biāo)，一定不會(huì)是分析的對(duì)錯(cuò)，而是最終數(shù)據(jù)提升的結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析是需要反饋的，當(dāng)我分析出某項(xiàng)要素左右業(yè)務(wù)結(jié)果，那么就去驗(yàn)證它。告訴運(yùn)營和產(chǎn)品人員，看看改進(jìn)后的數(shù)據(jù)怎么樣，一切以結(jié)果為準(zhǔn)。如果結(jié)果并沒有改善，那么就應(yīng)該反思分析過程了。

這也是數(shù)據(jù)分析的要素，結(jié)果作導(dǎo)向。分析若只是當(dāng)一份報(bào)告呈現(xiàn)上去，后續(xù)沒有任何跟進(jìn)、改進(jìn)的措施，那么數(shù)據(jù)分析等與零。

業(yè)務(wù)指導(dǎo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。這才是不二法門。

案例

你是淘寶的數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在需要你預(yù)估雙十一的銷量，你不能獲得雙十一當(dāng)天和之前的所有數(shù)據(jù)。只能獲得11月12日開始的數(shù)據(jù)，你應(yīng)該如何預(yù)估?

因?yàn)槭情_放題，所以沒有固定答案。

大家的回答分為兩類：

• 一類是通過后續(xù)雙十一的銷量，判斷16年，缺點(diǎn)是需要等一年，優(yōu)點(diǎn)是簡單到不像話。
• 二類是通過11月12日之后的銷量數(shù)據(jù)，往前預(yù)估，期間會(huì)考慮一些權(quán)重。缺點(diǎn)是雙十一屬于波峰，預(yù)估難道大，優(yōu)點(diǎn)是可操作性好。

因?yàn)轭}目主要看的是分析思維，目的是找出可能的思路，所以有沒有其他的方法呢?

我們嘗試把思維放開，因?yàn)殇N量能反應(yīng)商品，有沒有其他維度?我們可能會(huì)想到：退換貨率、和商品評(píng)價(jià)率。因?yàn)殡p十一的商品只能在12日后退換貨和收貨后評(píng)價(jià)，我們就能根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)平日的平均比率，以及雙十一商品的后續(xù)退換和評(píng)價(jià)總數(shù)，預(yù)估賣出總量。退換貨率肯定會(huì)虛高一些(畢竟雙十一退貨不少)，那么商品評(píng)價(jià)率更準(zhǔn)確。

還有其他方法么?當(dāng)然有，比如會(huì)有不少人用螞蟻花唄支付雙十一，那么后續(xù)還款的比率能不能預(yù)估?

如果再將思路放開呢?雖然我不知道淘寶當(dāng)天的數(shù)據(jù)，但是可以尋求外部數(shù)據(jù)，比如京東，京東的雙十一銷量是多少，是平時(shí)的多少倍，那么就用這個(gè)倍數(shù)去預(yù)估淘寶的。

整體的分析結(jié)構(gòu)就分為：

外部數(shù)據(jù)：

• 京東等其他平臺(tái)雙十一銷量

內(nèi)部數(shù)據(jù)：

• 商品數(shù)據(jù)：商品評(píng)價(jià)率、退換貨率、商品銷量
• 支付數(shù)據(jù)：螞蟻花唄支付比率等