資料分析是對業務進行流程梳理、指標監控、問題診斷和效果評估，以便實現決策支持的行為。資料分析可以實現精細化管理，用數據驅動決策，資料分析師在團隊中的作用相當於軍師和智囊團。
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01資料分析的魅力
資訊化時代，人人都可以是資料分析師，形成資料分析思維，會潛移默化的給我們帶來很多正向影響。
1）從職業發展來看，形成資料分析思維會幫助你更全面的瞭解公司業務流程
在日常工作中，我們往往會侷限於工作的某個模組，比如業務人員會更瞭解產品、開發人員會更瞭解App、財務人員會更瞭解公司的經營情況。而資料分析師需要透過資料去定位問題，透過定位的問題去鎖定產生問題的環節，並進一步將監控的異常指標劃分到部門，給出可以解決問題的建設性意見。這一工作性質決定資料分析師會更瞭解公司的整個業務流程及經營情況，基於對公司業務流程的全面瞭解，才能做出有價值的分析報告，更有效的解決實際業務問題。
2）從生活習慣來看，形成資料分析思維會幫助你科學的分配時間、培養建模意識
在生活中，每個人都會遇到時間不夠用的情況，隨著年齡的增長，分散我們精力的事情越來越多，這一現象會更加的突出。形成資料分析思維可以幫助我們更科學的去分配時間，用資料去記錄時間成本和產出，分析有效時間和無效時間佔比，把事情劃分成重要緊急、重要不緊急、不重要緊急、不重要不緊急，從而科學合理的分配時間。
資料分析思維也會幫助我們培養建模意識，培養建模意識對我們來說是至關重要的，普通的人改變結果、優秀的人改變原因、頂級優秀的人改變模型。當然，並不是只有資料分析的工作會培養你的建模意識，只是資料分析師經常會需要用一些分析框架和模型去發現問題、解決問題，從而更容易培養出建模意識。
3）從個人素養來看，會幫助你提升商業洞察力、邏輯思維能力
資料分析思維會提升我們的商業洞察力，思考問題會習慣性的對應到商業模式畫布的四要素：給誰、給什麼、怎麼給、給的結果，更容易看到事務的本質。
資料分析思維也會提升我們的邏輯思維能力，主要是閉環和分類的思維模式帶來的正向影響。資料分析師在遇到問題的時候大多從問題是什麼、由什麼原因導致、如何解決這個過程去思考，閉環的思維模式會使邏輯更具條理性。同樣，分類思維模式也能提升邏輯思維能力，在遇到問題時，先分類、再按分類影響因素重要度算佔比、最後清晰的找到問題關鍵點所在，真正做到抓主要矛盾。
02資料分析師的能力要求
資訊化時代人人都可以是資料分析師，但並不是每個人都可以成為優秀的資料分析師，想成為一個優秀的資料分析師需要具備：知識、技能、能力。
知識主要包含Excel、SQL、統計學、視覺化工具、業務知識等等，知識是做資料分析的必備條件，擁有知識儲備才能很好的處理資料，為成為資料分析師奠定基礎。
技能主要包含問題界定與拆解、指標體系的理解、SQL/視覺化工具的熟練使用、報告呈現以及分析方法的應用，學好技能可以成為初級資料分析師，初級分析師的能力範疇是透過對資料的分析，給業務運營狀況做出診斷。
能力是指溝通表達能力、學習能力、邏輯思維能力、結構化思考能力等，能力是需要長期實踐積累和培養的，只能透過對學習知識和技能以及在工作中的實踐，慢慢的提升能力。能力達到一定水平可以成為高階的資料分析師，高階分析師的能力範疇是為業務發展定規劃，以及為業務決策定方向。
03資料分析師的三大技能項
資料分析師的三項必備技能是：懂業務、會拆解、重指標。
1）懂業務
懂業務從宏觀角度是要懂不同公司的商業模式，從微觀角度看是要懂不同公司的運轉模式。微觀層面，藉助商業模式畫布裡的給誰、給什麼、怎麼給、給的結果去理解懂業務。業務的本質是使用者和利潤，詳細來說業務是以使用者為中心，透過各種運營的手段，將產品和服務提供給使用者，同時獲取利潤的系統。對應到商業模式畫布的四要素：給誰（使用者）、給什麼（產品/服務）、怎麼給（運營/渠道）、給的結果（利潤=收入-成本）。
a.什麼是使用者？產品對應的目標群體和受眾，即目標使用者，目標使用者分為實際使用者和潛在使用者。基於假設的目標使用者做需求分析，做產品功能設計與開發，透過使用者分析重新定義目標使用者，基於更加精確的目標使用者需求迭代產品功能。
b.產品/服務的核心：解決需求，產品和服務是滿足使用者需求的一種形式。產品/服務的特點：核心需求穩定、迭代的成本週期高，產品/服務是相對標準化的，可複用。
c.什麼是運營？運營是為了幫助產品與使用者之間更好的建立和維繫關係。運營的特點：運營的種類非常豐富，可根據指標表現不斷迅速調整動作。運營包含使用者運營、內容運營、社群運營、渠道運營等。
d.什麼是利潤？利潤等於總收入減去總成本的差額。
綜述，什麼是懂業務，初級分析師能夠識別出該業務模式中四個要素分別是什麼，高階分析師能在具體的業務模式中能夠理解這四要素之間的關係是什麼。
2）會拆解
拆解是在分析時將事物拆分成各個組成成分的過程，拆解方法：同一維度直接相加、同一流程直接相乘、其他關係理邏輯/找公式。
a.同一維度直接相加，是指需要拆解的要素均處於同一緯度中，可以透過相加的方式將其拼起來。時間維度：新、老，性別維度：男、女，地區維度：東、西、南、北，位置維度：內部、外部等。
b.同一流程直接相乘，是指需要拆解的要素處於流程的某一環節當中，可透過對流程拆解的方式找到原因。
c.其他關係理邏輯，找公式，是指某些要素涉及多層巢狀關係（相加和相乘），需要先梳理清楚邏輯關係，確認變數之間的公式後再拆解，往往條件和結果之間並非同一維度或同一流程的單一關係。
案例：估算紐約的調音師數量
如何透過拆解來完成市場規模估算？
a.定位：明確需求
b.建模：關鍵要素拆解
c.計算：校準關鍵要素
d.驗證：不同方法交叉驗證
3）重指標
我們經常會聽到一些無法量化的抽象概念，比如說一個人很富有、很漂亮、頭髮很長，這些形容都無法讓我們清楚的知道有多富有、多漂亮、多長。資料分析一個重要的技能就是量化抽象概念，比如用工作時長量化累，用車產、房產量化富。
案例：如何評估學校中某社團的影響力？
方法：定義抽象概念，列舉相關指標，根據MECE原則重新梳理指標。
a.定義影響力，能夠觸達更多人，且改變更多人的能力，改變是指讓學員在該社團所在的專業領域獲得技能的提升
b.列舉相關指標，尋找能體現觸達、改變相關的指標
c.可以將上述列舉的指標按照內部、外部進行排列；按照影響的是運營/產品/使用者等維度進行排列。
最後呈現的結果：
透過統一標準來監控和評估業務結果成功或失敗的可量化的度量就是指標。如何讀懂指標？
a.理解指標的含義：有哪些常見的指標，確立指標口徑，針對某一指標達成一致的統計邏輯，可減少無效討論帶來的分歧。
b.知曉指標的分級：一級指標和二級指標，一級指標是最核心最關注的指標，二級指標是組成一級指標的指標。
c.看懂指標的波動：正常波動和異常波動。如何確定正常波動的閾值：自然波動範圍內，上下游幅度一致，歷史資料波動範圍內。如何解讀指標的異常波動？第一步，透過同環比來確認波動值，第二步，透過拆解尋找原因。
04資料分析師的分析框架
1)界定問題
什麼是問題，期待的狀況與現狀之間的落差，問題的三個要素有：理想態、現實態、落差。方法論：第一步，尋找理想態 — 明確目標、定義理想態；第二步，確認現實態 — 區分事實和觀點、用資料描述現狀；第三步，對比理想態與現實態，準確描述問題。
案例：餐廳的銷售額太低了
定義理想態：銷售額月均200萬以上，確認現實態：本月銷售額為160萬，比理想值低了20%，對比理想態與現實態：銷售額下降了20%。
2)問題拆解
從業務中得到對應的指標公式，進行拆解。
案例：餐廳的銷售額太低了
從線上銷售額（美團、餓了麼、其他）、線下銷售額去拆解分析。
3)提出假設
基於對業務的理解提出假設。
案例：餐廳的銷售額太低了
從線上銷售額（美團 — 曝光不足導致進店人數減少，優惠活動減少導致轉化率下降，新客佔比減少，吸引新客戶效果不佳）、線下銷售額 — 客流量減少，吃飯的使用者比較少。
4）分析驗證
常用方法：SQL、BI、Excel.
透過工具獲取真實資料去驗證每個假設是否成立。
5）結論呈現
先寫結論、再展開論證、給出建議。
案例：餐廳的銷售額太低了
結論：餐廳的總銷售額在上個季度出現了20%的下降，主要原因是拉新不夠導致進店新使用者太少，論證過程：論證結論用相應的資料支援，建議：增加線上促銷活動。
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