做数据十年，第一次见这么棒的数据分析方法

        许多同学都很疑惑：数据分析的方法究竟是什么？ 网络上关于数据分析的介绍，大部分都是从营销学的书籍中抄来的。 有的是从书本上抄来的，像是相关性分析、回归分析之类的。 可是，当他真正开始分析的时候，他却是一脸懵逼：我是应该把这个问题改一改，还是改一改？
        要真正了解、掌握资料分析的方法，就不能再像以前那样，用铁锤去敲钉子了。 在工作中，对数据进行分析，必须与业务密切相关，为业务需要提供服务。 所以了解了商业需求，找到了解决的办法，就可以了解到不同的数据分析方式的作用和使用方式。
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一、6大类典型的业务需求
        一个完整的业务活动，分为六个步骤：了解现状→设定目标→制定计划→监控走势→诊断问题→复盘结果。 在每个阶段，业务掌握的信息，想解决的问题是不一样的，因此对数据的需求会不一样。 如果是从制定年度经营计划开始，数据分析师就参与到工作中，那么就会完整地经历这6个步骤。
二、了解现状的方法
        了解现状阶段，更多是系统地呈现数据指标，让业务看清楚情况。 数据指标体系本身有3种结构：并列式、流程式、总分式。杜邦分析：两家同类企业的对比，UJM方法：比较两种不同的途径，RFM法：两种不同用户群的对比，所以，在理解现状的时候，不能只想着列出一大堆的指标，而应该考虑的是：选择哪一个来做比较，才能更好地找出业务之间的区别，激发业务部门的思维。
三、设定目标的方法
        在制定目标的过程中，企业很可能希望理解：在没有任何变化的情况下，企业会变成什么样子？当一个资源的输入被添加/删除时，企业将会如何发展？当一项商业实践发生变化时，企业将会如何发展？
        这是一个很重要的问题。 在对自然发展趋势进行预测时，通常采用时间序列分析法。 在对资源输入进行调整的情况下，可以将因果回归纳入考虑。 由于各部门的投入与输出之间存在着一定的函数关系，因此，利用这些数据可以对其进行拟合，进而对调整的结果进行仿真。
        如果商业实践将发生变化，那么首先要考虑的是：企业是否已经采用了类似的测量方法。 对于已经存在的类似实践，可参照类似实践中的输入输出进行推断。 没有做过手术的人，必须要做实验，否则没有实验数据，一切都是空谈。
四、制定计划的方法
        在制定计划阶段，很有可能业务想把一个大目标拆解下去，落实到具体执行工作中。此时可以使用OGSM方法，这是一套标准的把定性目标落实为定量目标，把定量目标拆解为执行步骤，再监控执行的方法。
        就像是设定目标一样，在制定计划的时候，很有可能是根据自己的经验来制定的。如果规划太过草率，就会出现：实施安排不合理，人员流动频繁，缺乏后备方案，从而造成实施过程中出现问题。有了这些信息，数据分析人员就可以更好地监控未来的走势。
五、监控走势的方法
        在趋势监测阶段，主要的工作就是要看企业的发展情况，以及有没有反常的波动。所以，有必要用数据分析的手段来判定企业的运作状况。这时有五种方法可以使用：周期分析，输入输出分析，结构分析，层次分析，矩阵分析。在对趋势进行监测的过程中，可以将这些普通的方法与监测指标结合起来，形成一个监测数据看板，当发现了主要指标的异常之后，就可以从整体上对数据进行详细的检查，找出问题的原因，这样就能大大地提高发现问题的效率。
六、问题诊断的方法
        商业假设的存在与否是诊断问题的最重要因素。如果是一片空白，那就必须建立一棵分析的逻辑树，一层一层地找出问题。如果企业有清晰的假定，则以通过排除的方法来确认该假设的正确性，如果企业已经有了相应的对策，那么就可以进行试验，来检验这个计划的可行性。
        然而，当提到“问题诊断”这个词的时候，所有人的第一反应都是：“建立逻辑树”。但想要建立一个完整的逻辑树，所需要的时间和精力实在是太多了，而且许多假设都是从外界搜集来的。所以在诊断问题的过程中，尽量首先找到商业假设，然后迅速地输出结果。验证业务假设的时候，是否做实验是最关键的区别：如果根本无法进行试验，那就只能用标杆分析（比较好/不好的人）和流程诊断（找出商业流程中最糟糕的地方）来得出结论。如果可以进行试验，但是不能取样，那就只能进行改善前后的对比分析。若能进行试验，并能进行取样试验，则可利用统计的方法，来验证试验的有效性。
七、结果复盘的方法
        如果前面五个步骤都做到了，那么复盘起来就很简单了。对照目标，实际差距，做出评判：究竟干的好还是不好，调用工艺监测数据，查看运行中的问题
调用故障诊断资料，查看故障产生的原因和结果，这种将各种成果结合在一起的回顾，是很完整的，既有结论，也有经验。
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