《活用数据——驱动业务的数分析实战》读书笔记 （思维篇）

前言

        数据分析新手最为头疼的两个问题就是： 这么想？ 怎么做？。本书基于企业营销环节的业务需求从这两个环节入手，帮助数据分析新手破局！
        以下是本书行文框架：

第一章、明确分析问题

黄金思维圈法则的应用： Why ——> What ——> How

1、Why：为什么分析

1.1、识别机会

        企业面临的第一难题：市场机会在哪里？，可以通过量化分析，在消费者尚未被满足的需求里，发现市场的空白，收获一片蓝海！

1.2、规避风险

        企业面临的第二难题： 如何规避风险？ 通过数据分析，可以提前预见市场的变化以帮助企业做好预防措施，以至于在危机真正来临时，才能做到游刃有余、处变不惊！

1.3、问题诊断

        企业面临的第三难题：如何进行问题诊断？ 当企业出现问题后，可以通过数据分析，找到问题的根源所在，从而改正错误，挽回损失。

1.4、小祝的个人想法

        为什么进行分析？数据分析的价值体现在三个方面：提高利润、降低损失与减少风险。有时候可以从这三个方面去思考为什么进行分析呢？

2、What： 分析什么

        市场营销的定义： 是指企业在现有营销环境下，根据目标消费者的需求，利用现有的资源和能力，比竞争对手更快捷、更有效地想消费者提供产品和服务，实现企业盈利以及可持续发展的生产和经营活动。

2.1、战略分析

        分析企业所处的宏观环境、市场环境和竞争环境，结合SWOT分析法，可选择正确的战略方向，确定自己所要从事的生产和经营活动。这是支持企业营销业务的第一项分析内容。

2.2、用户偏好分析

        留住老用户，开拓新用户。从用户的需求出发，走进用户的内心，这是支持企业营销业务的第二项分析内容。

2.3、STP分析

        明确企业提供产品的对象“目标消费者”，是支持企业营销业务的第三项分析内容。

• S：Segmentation 细分市场
• T： Targeting 从吸引力和竞争力选择目标市场
• P： Positioning 根据目标市场的需求，明确市场定位并提供相应的营销组合

2.4、品牌建设分析

        让消费者选择自己，就要打造自己的品牌，是建立有效市场间隔、获取产品溢价的关键所在。这是支持企业营销业务的第四项分析内容。

2.5、营销组合分析

        面对竞争对手，提供的服务要比对手更快捷、有效。需要做好组合营销：算好规模、搞好产品、定好价格、选好渠道、做好促销；实现人力物力财力等资源的优化配置。支持企业营销业务的第五项分析内容。

3、How ： 如何分析

数据分析是实现研究目的与研究内容的闭环

1. 如何将研究目的分解为研究内容？——>开启分析思路
   学会提问、熟悉模型、掌握结构化思维
2. 如何用研究内容实现研究目的？——>打开分析视角
   对比视角、相关视角、分类视角、描述视角

第二章、开启分析思路

        分析思路是从研究目的到研究内容的分解过程，是对需求的细化。

1、学会提问

        提问是开启分析思路的一把金钥匙，作为数据分析师，要学会换位思考，舍身处境的从对方的角度出发，思考对方所关注的点，而这些点就可组成你的分析框架。
【案例1】轻松撰写投资项目分析报告

        提问法，能够帮助我们发散思维，但是无法做到MECE原则，即：不重不漏。要想做到不重不漏，熟悉模型和掌握结构化思维便派上了用场。

2、熟悉模型

        模型是经过岁月积淀和检验的成熟的分析思路。能够帮助我们更快更有效的思考。
【案例2】构建某地产公司客户满意度指标体系

        RATER指数模型是全美最权威的客服研究机构——美国论坛公司投资百名调研人员用近十年的时间研究后所推出的指标体系，被众多企业广泛使用，经受了实践的检验。
        常用的分析模型还有AARRR模型，波士顿五力模型、SWOT模型、SMART模型等等

3、结构化思维

3.1、结构与时间思维

【案例3】如何做用户偏好分析
        用户偏好体现在用户行为上，调研内容取决于你如何描述用户的行为，分解为以下两个问题：

1. 购买过程中用户有哪些行为？
   "过程"指事物的发展阶段，所以从时间线索进行的提问。可以应用用户行为五阶段理论
   

2. 你从哪些方面来描述用户的行为？
   “方面”体现了事物的构成要素，所以他是从结构线索进行提问的。5W2H分析法就是从结构线索反应事物的构成要素。
   

3.2、演绎思维

        由共性原理（或者假设）推演出个性结论的方法。一般分为标准式和常见式。

3.2.1、标准式

1. 大前提： 已知的共性原理或假设
2. 小前提：关于对所研究对象的个性情况的描述，小前提与大前提相关
3. 结论： 从大前提推出的研究对象的具体判断
   例如：
   大前提：我国通常认为60岁及以上为老年人；
   小前提：他已经68岁了；
   结论：他是一个老年人

3.2.2、常见式 ——4W模式

1. 描述现象：目前发生了什么事？
   What’s going on?
2. 分析原因：这件事情为何发生？
   Why did this happen?
3. 判断趋势：未来发展如何？
   What lies ahead?
4. 提出对策：如何应对？
   Which course of action should I take?

3.3、总要性思维

        企业的资源是有限的，无法做到面面俱到，应该将有限的资源花在刀刃上，而刀刃正是消费者最关注的需求。因此，从纷繁复杂中找到重点，对企业来说事半功倍。

第三章、打开分析视角

1、对比视角

1.1、对比的类型

• 按照参照物：纵向对比与横向对比
  纵向对比：对比过去和现在，形成时间序列
  横向对比：对比别人和自己，形成截面数据

• 按照对比指标性质： 频数统计与均值分析
  分类型数据：频数统计
  数值型数据：均值分析

• 同比与环比
  同比与环比都属于纵向对比，都属于描述变化趋势，但是采用的基期不一样：
  同比：与历史同时期比较，就是与不同年份的同一时期作比较
  环比：与上一统计段比较就是与前一个相邻的时期作比较

1.2、对比的可信度

        在使用对比视角的时候，注意对比的可信度，并不是所有的事物之间都有可对比性。

• 时间上可比性
  在不同的分析场景，对时间的要求不一样。例如零售业，对比周期通常为周，因为工作日和周末销量存在明显不同

• 空间上可比性
  对比的群体要一致

• 数量上的可比性
  对比指标要定量，而不是定性的描述；
  对比指标要同量纲

2、相关视角

        相关视角探索的是事物间的某种联系，这种联系可能是因果关系，也可能是共存关系。企业可以利用相关视角开展规模预测和精准营销。

2.1、规模预测

        寻找影响目标变量的因素，然后建立回归模型，便可预测目标变量的值。

2.2、精准营销

        要开展精准营销，就要搞清楚用户特征和用户偏好之间的关系，判断两个因素之间是否有相关性，例如性别与颜色喜好，若性别对颜色的喜好会产生影响，则可以根据性别判断顾客的颜色喜好。

• 数值型变量用相关系数进行判断；
• 类别型变量使用方差分析；

3、分类视角

3.1、分类的步骤与方法

3、描述视角

3.1、离中趋势与集中趋势

• 离中趋势刻画事物的变异程度， 例如：标准差、极值、方差
• 集中趋势描述事物的一般是水平， 例如：平均数、众数、中位数

3.2、个体波动的研究价值

        在描述事物整体的特征可以帮助人们快速的掌握事物的一些概况，但是对个体波动的研究也必不可少。他可以帮助企业进行问题的诊断，还可以帮助企业找出欺诈行为。

4、如何在业务应用中选择分析视角