讲真，你会做饭就能学会数据分析（内含分析框架）
处在消费者瞬息万变的大数据时代，数据分析能力正在成为一种越来越重要的能力。提高数据分析能力，并有意识地将数据思维运用到工作和生活中，无疑将助你稳步提高职业竞争力。so，赶紧学起来吧～
本文为《数据分析，企业的贤内助》的章节读书笔记，重点为数据分析的过程。
引子
我们都有在饭店就餐的经历。客户点菜下单后，交给厨师烹饪。厨师的工作有5步：下单、备料、切配、烹饪、打荷。类似地，数据分析师的工作也有5步，即设计方案、数据采集、数据处理、数据分析和数据呈现。
文章篇幅略长，内容有些干，请备好水耐心阅读。
01 数据分析的过程
与厨师烹饪的过程类似，分析师要基于需求（目的）分析，把分析目的分解为分析内容。这里的需求即客户做数据分析的目的。
数据分析的过程包括界定需求（分析目的）、梳理分析思路（分解目的）和应用分析方法实现分析目的三步。
其关系如下：
图1.数据分析的过程
02 数据分析实战
1.界定分析目的
2.梳理分析思路
梳理分析思路可从时间维度和空间维度两个维度考虑。时间维度思考研究对象可以分为几个阶段，每个阶段有什么特点；而空间维度则需要思考两个问题：研究对象包括几个方面，每个方面具体有哪些表现。
案例1.春节团聚幸福的代价
【原文摘录】按时间维度，春节团聚有年前准备、年中庆祝两个时间点，由此再梳理相应的内容。
图2.1.春节团聚幸福的代价
【拓展思考】由ERG需求理论来看，回家的幸福感源于我们对情感关系和总结回顾自我成长的需求。
案例2.分析企业成功的要素
【原文摘录】从空间维度，可将企业运营分为生产、营销、管理、财务等多个方面，然后在这些方面分析企业的关键成功因素（图2）。
图2.2 企业关键成功要素
【拓展思考】从时间维度来看，企业的生命周期可分为四个阶段：起步期、发展期、扩张期和成熟期。每个阶段有自己的使命和任务，具体可参考《企业发展的四个阶段》［1］。
实际应用中，我们常常将时间和空间这两条线索交织在一起考虑分析内容。
案例3.做用户行为分析，你会想到分析哪些内容？我们可以把它分解为两个问题。
【问题】用户在购买和使用产品的过程中具体有哪些行为？（时间维度）
【工具】行为轨迹。按照营销学大师菲利普科特勒理论，用户的行为轨迹分为5个阶段，即产生需求、信息收集；方案比选、购买决策；购后行为。其中购后行为包括使用习惯、使用体验、满意度、忠诚度。
【问题】你会从哪些方面对用户行为进行描述？（空间维度）
【工具】用户行为构成。利用5W2H法，可以将用户行为可以描述为：谁（who）在什么时间（when）、什么地方（where）、买了什么东西（what），产生需求的动机是什么（why），花多少钱、买多少（how much），具体是如何购买的，是网购还是去了实体店（how）。以网络游戏行业为例，
图2.3 5W2H法分析用户行为的思路
【问题】如何将时间和空间的两个维度做交叉分析呢？
【方法】将用户行为5阶段和7要素结合，就构建了用户行为分析的研究体系。仍然以网络游戏行业为例，
图2.4 综合分析法
3.应用分析方法
基础分析方法包括对比、分类（细分）、分布、相关这4种。
对比分析时间和空间两个维度选择参照物。考虑时间，就是纵向对比，与自己比，由古至今，形成时间序列；考虑空间，就是横向对比，与别人比，由此及彼，形成截面数据。考虑到只从单一维度对比并不全面，因此我们也会同时考虑时间和空间两个维度，进行综合对比，形成平行数据。
分类分析的价值在于，用类别代替个体，使复杂的事情简单化。
分布分析用于研究一组数值的集中和离散趋势。
相关分析研究的是事物间的某种联系，最常见的联系就是因果分析。
应用场景1：投资分析
图3.1 投资分析思路
应用场景：战略分析
图3.2 战略分析思路
04 数据分析框架
数据分析的框架包括分析目的、分析思路、分析方法和分析应用四个步骤。具体参考如下：
图4.数据分析框架
04 延伸思考
以营销分析为例。
营销分析的内容有用户行为、4P营销和营销效果。方法有聚类分析、KANO模型、PSM模型、定标比超分析、品牌知觉图分析、方差分析、对应分析、漏斗分析和AIDA模型。
【延伸思考】
大家想想，这些方法分别是由哪些基础方法衍生出来的呢？改天再具体谈谈各种方法及应用场景。
作者 drawme
关键字：数据, 产品经理, 分析
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