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5 種數(shù)據(jù)分析常用的思維方法!

發(fā)表時間: 2019-06-30 11:34:59 編輯:tansy

在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析思維是框架式的指引,實際分析問題時還是需要很多「技巧工具」的。就好比中學(xué)里你要解一元二次方式,可以用公式法、配方法、直接開平方法、因式分解法。數(shù)據(jù)分析里也有技巧,在一些通用的分析場景下可以快速使用,而且對未來構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型也有幫助。

  

  在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析思維是框架式的指引,實際分析問題時還是需要很多「技巧工具」的。就好比中學(xué)里你要解一元二次方式,可以用公式法、配方法、直接開平方法、因式分解法。數(shù)據(jù)分析里也有技巧,在一些通用的分析場景下可以快速使用,而且對未來構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型也有幫助。

  接下來就分享常見的5種數(shù)據(jù)分析方法,分別是:公式法、對比法、象限法,二八法,漏斗法,常常多種結(jié)合一起使用。注:主要偏思維層面的,基于業(yè)務(wù)問題對數(shù)據(jù)的探索性分析,不同于專業(yè)統(tǒng)計學(xué)中的數(shù)據(jù)處理方法。

  01 公式法

  所謂公式法就是針對某個指標(biāo),用公式層層分解該指標(biāo)的影響因素,這個我在指標(biāo)化思維中提到過。

  舉例:分析某產(chǎn)品的銷售額較低的原因,用公式法分解

  某產(chǎn)品銷售額=銷售量 X 產(chǎn)品單價

  銷售量=渠道A銷售量 + 渠道B銷售量 + 渠道C銷售量 + …

  渠道銷售量=點擊用戶數(shù) X 下單率

  點擊用戶數(shù)=曝光量 X 點擊率

  第一層:找到產(chǎn)品銷售額的影響因素。某產(chǎn)品銷售額=銷售量 X 產(chǎn)品單價。是銷量過低還是價格設(shè)置不合理?

  第二層:找到銷售量的影響因素。分析各渠道銷售量,對比以往,是哪些過低了。

  第三層:分析影響渠道銷售量的因素。渠道銷售量=點擊用戶數(shù)X 下單率。是點擊用戶數(shù)低了,還是下單量過低。如果是下單量過低,需要看一下該渠道的廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾符合度高不高。

  第四層:分析影響點擊的因素。點擊用戶數(shù) = 曝光量 X 點擊率。是曝光量不夠還是點擊率太低,點擊率低需要優(yōu)化廣告創(chuàng)意,曝光量則和投放的渠道有關(guān)。

  通過對銷售額的逐層拆解,細化評估以及分析的粒度。公式拆解法是針對問題的層級式解析,在拆解時,對因素層層分解,層層剝盡。

  02 對比法

  對比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進行比較,是最通用的方法。

  我們知道孤立的數(shù)據(jù)沒有意義,有對比才有差異。一些直接描述事物的變量,如長度、數(shù)量、高度、寬度等。通過對比得到比率數(shù)據(jù),增速、效率、效益等指標(biāo),這才是數(shù)據(jù)分析時常用的。

  比如用于在時間維度上的同比和環(huán)比、增長率、定基比,與競爭對手的對比、類別之間的對比、特征和屬性對比等。對比法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律,使用頻繁,經(jīng)常和其他方法搭配使用。

  下圖的AB公司銷售額對比,雖然A公司銷售額總體上漲且高于B公司,但是B公司的增速迅猛,高于A公司,即使后期增速下降了,最后的銷售額還是趕超。

  數(shù)據(jù)分析常用的思維方法

  03 象限法

  通過對兩種及以上維度的劃分,運用坐標(biāo)的方式表達出想要的價值。由價值直接轉(zhuǎn)變?yōu)椴呗?,從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅(qū)動的思維,常于產(chǎn)品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

  比如,下圖是一個廣告點擊的四象限分布,X 軸從左到右表示從低到高,Y 軸從下到上表示從低到高。

  數(shù)據(jù)常用的思維方法

  高點擊率高轉(zhuǎn)化的廣告,說明人群相對精準,是一個高效率的廣告。

  高點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告,說明點擊進來的人大多被廣告吸引了,轉(zhuǎn)化低說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾有些不符。

  高轉(zhuǎn)化低點擊的廣告,說明廣告內(nèi)容針對的人群和產(chǎn)品實際受眾符合程度較高,但需要優(yōu)化廣告內(nèi)容,吸引更多人點擊。

  低點擊率低轉(zhuǎn)化的廣告,可以放棄了。

  還有經(jīng)典的 RFM 模型,把客戶按最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額 (Monetary)三個維度分成八個象限。

  數(shù)據(jù)常用的思維方法

  數(shù)據(jù)常用的思維方法

  象限法的優(yōu)勢:

  1. 找到問題的共性原因

  通過象限分析法,將有相同特征的事件進行歸因分析,總結(jié)其中的共性原因。

  例如上面廣告的案例中,第一象限的事件可以提煉出有效的推廣渠道與推廣策略,第三和第四象限可以排除一些無效的推廣渠道。

  2. 建立分組優(yōu)化策略

  針對投放的象限分析法可以針對不同象限建立優(yōu)化策略,例如 RFM 客戶管理模型中按照象限將客戶分為重點發(fā)展客戶、重點保持客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶等不同類型。給重點發(fā)展客戶傾斜更多的資源,比如 VIP 服務(wù)、個性化服務(wù)、附加銷售等。給潛力客戶銷售價值更高的產(chǎn)品,或一些優(yōu)惠措施來吸引他們回歸。

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  04 二八法/帕累托分析

  二八法也可以叫帕累托法則,源于經(jīng)典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上 20% 的人掌握著 80% 的財富。而在數(shù)據(jù)分析中,則可以理解為 20% 的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了 80% 的效果需要圍繞這 20% 的數(shù)據(jù)進行挖掘。

  往往在使用二八法則的時候和排名有關(guān)系,排在前 20% 的才算是有效數(shù)據(jù)。二八法是抓重點分析,適用于任何行業(yè)。找到重點,發(fā)現(xiàn)其特征,然后可以思考如何讓其余的 80% 向這 20% 轉(zhuǎn)化,提高效果。

  一般地,會用在產(chǎn)品分類上,去測量并構(gòu)建 ABC 模型。比如某零售企業(yè)有 500 個 SKU 以及這些 SKU 對應(yīng)的銷售額,那么哪些 SKU 是重要的呢,這就是在業(yè)務(wù)運營中分清主次的問題。

  常見的做法是將產(chǎn)品 SKU 作為維度,并將對應(yīng)的銷售額作為基礎(chǔ)度量指標(biāo),將這些銷售額指標(biāo)從大到小排列,并計算截止當(dāng)前產(chǎn)品 SKU 的銷售額累計合計占總銷售額的百分比。

  百分比在 70% (含)以內(nèi),劃分為 A 類

  百分比在 70~90% (含)以內(nèi),劃分為 B 類

  百分比在 90~100% (含)以內(nèi),劃分為 C 類

  以上百分比也可以根據(jù)自己的實際情況調(diào)整

  ABC 分析模型,不光可以用來劃分產(chǎn)品和銷售額,還可以劃分客戶及客戶交易額等。比如給企業(yè)貢獻 80% 利潤的客戶是哪些,占比多少。假設(shè)有 20%,那么在資源有限的情況下,就知道要重點維護這 20% 類客戶。

  數(shù)據(jù)分析常用的思維方法

  05 漏斗法

  漏斗法即是漏斗圖,有點像倒金字塔,是一個流程化的思考方式,常用于像新用戶的開發(fā)、購物轉(zhuǎn)化率這些有變化和一定流程的分析中。

  數(shù)據(jù)常用的思維方法

  上圖是經(jīng)典的營銷漏斗,形象展示了從獲取用戶到最終轉(zhuǎn)化成購買這整個流程中的一個個子環(huán)節(jié)。相鄰環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率則就是指用數(shù)據(jù)指標(biāo)來量化每一個步驟的表現(xiàn)。所以整個漏斗模型就是先將整個購買流程拆分成一個個步驟,然后用轉(zhuǎn)化率來衡量每一個步驟的表現(xiàn),最后通過異常的數(shù)據(jù)指標(biāo)找出有問題的環(huán)節(jié),從而解決問題,優(yōu)化該步驟,最終達到提升整體購買轉(zhuǎn)化率的目的。

  整體漏斗模型的核心思想其實可以歸為分解和量化。比如分析電商的轉(zhuǎn)化,我們要做的就是監(jiān)控每個層級上的用戶轉(zhuǎn)化,尋找每個層級的可優(yōu)化點。對于沒有按照流程操作的用戶,專門繪制他們的轉(zhuǎn)化模型,縮短路徑提升用戶體驗。

  還有經(jīng)典的黑客增長模型,AARRR 模型,指 Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,即用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。這是產(chǎn)品運營中比較常見的一個模型,結(jié)合產(chǎn)品本身的特點以及產(chǎn)品的生命周期位置,來關(guān)注不同的數(shù)據(jù)指標(biāo),最終制定不同的運營策略。

  從下面這幅 AARRR 模型圖中,能夠比較明顯的看出來整個用戶的生命周期是呈現(xiàn)逐漸遞減趨勢的。通過拆解和量化整個用戶生命周期各環(huán)節(jié),可以進行數(shù)據(jù)的橫向和縱向?qū)Ρ龋瑥亩l(fā)現(xiàn)對應(yīng)的問題,最終進行不斷的優(yōu)化迭代。

  數(shù)據(jù)常用的思維方法

  不過,單一的漏斗分析是沒有用的,不能得出什么結(jié)果,要與其它相結(jié)合,如與歷史數(shù)據(jù)的對比等。

量化金融分析師AQF核心課程體系:

  1、《量化投資基礎(chǔ)》

  主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識,包括:基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

  2、《Python語言編程基礎(chǔ)》

  包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務(wù)實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。

  3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

  包含了最富盛名,最基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學(xué)習(xí)(隨機森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

  4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計》

  旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識,包括過濾器,進入信號,退出信號,倉位管理等詳細內(nèi)容,并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

  5、《量化實盤交易》

  旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點擊咨詢AQF相關(guān)問題

  

  掌握Python及量化投資技能,我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制;

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ),擁有量化交易實盤操作能力;

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計的基本框架,以及風(fēng)險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。

  

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