数据分析思维

Why&What¹

数据分析是为了驱动决策赋能业务。在数据分析过程中需要对目标进行拆解量化，如何拆解量化目标便是数据分析思维。
在任务拆解过程中使用的软件、统计模型、分析方法等为分析工具和手段，如何在恰当的场景合理的使用这些工具、模型、方法、手段，便是数据分析思维。

数据分析的基本步骤:
挖掘业务含义->制定分析计划->拆分查询数据->提炼业务洞察->产出商业决策

工具

方法

1. 业务

• 流程法
  • 漏斗分析
  • AARRR
  • 访问路径分析
  • 客户生命周期
  • 价值链分析法
  • 闭环思维
  • DOSS 思路
• 结构法
  • 层次分析法
  • 杜邦分析法
  • OSM 分析法
  • EOI 框架
    • 助力（核心任务）
    • 优化（战略任务）
    • 创新（风险任务）
• 象限法
  • RFM 模型
  • 紧急重要象限
  • SWOT 分析法
  • KANO 模型
• 比较法
  • 时间对比分析
  • 空间对比分析
  • 维度细分对比
• 分布法
  • 二八分析法
  • 四分位分析法
  • 六四格玛分析法
  • MECE分析法
• 主观法
  • 专家评定
  • 沙盘推演

2. 统计

• 采样
  • ABTest
• 相关性分析
  • 主成分分析
  • 卡方、皮尔逊、斯皮尔曼相关系数
• 预测模型
  • 经验公式/概率模型/机器学习/神经网络
    • 贝叶斯
  • 分类/回归预测
    • 分类 聚类
    • 回归 多元线性回归、逻辑回归
  • 有/无监督学习
    • 聚类
      • 无监督 K-means 基于欧式距离
      • 有监督 SVM、K-NN

指标²

指标的作用是“度量”业务，可以从三个角度对指标进行拆解：
指标 = 维度（角度） + 汇总方式（方法） + 量度（目标）

1. 游戏

• 常规指标
  • 用户规模
    • DAU 日活、WAU 周活、MAU 月活
    • 付费用户数
  • 留存率 反应产品的联系程度
    • 次留、7留、30留存率
  • 渗透率，子功能模块的使用
  • 转化率，针对某个连贯路径
• 商业化指标
  • ARPU 一个时间段内的用户平均收入
  • CPM 千次曝光成本、CPC
  • ROI 投资回报率
• 用户流失分析
  • 用户回流率，回流率稳定拐点定义回流周期

2. 电商

• 整体数据分发效率
  • 日活 DAU
  • 留存
  • 渗透
  • CTR，反应用户点击欲望
    • CTR = 点击 UV / 曝光 UV
    • 点击 UV，每天多少用户点击进入页面
    • 曝光 UV，每天多少用户看到页面
  • 人均访问页面数
    • 人均访问页面数 = 总访问页面数 PV / 总访问 UV
    • 总访问页面数 PV，点击所有页面的次数总和
    • 总访问 UV，点击所有页面的人数总和
• 北极星指标 ³
  • GMV 交易额，反向指标：退货率
  • 客单价 ARPU
  • 最小存货单位 SKU
  • 点击通过率 CTR

3. 金融风控-信用

• ToC/ToB 芝麻信用
  • 授信模型
    • 坏账率、违约概率 P
      • 违约概率 P= 身份特质 * w1 + 行为偏好 * w2 + 履约能力 * w3 + 信用历史 * w4 + 人脉关系 * w5
    • 信用分数 score
      • score = （1-P）* A + B，AB 使用 score区间倒推

• 身份特质
  • 所在公司、职业类型
  • 消费稳定度、地址稳定天数
  • 最近一年使用手机号码数、手机号稳定天数
• 行为偏好
  • 消费区域个数
  • 最近1年支付活跃场景数
  • 最近1年品类消费总金额
• 履约能力
  • 最近1年理财产品总收益
  • 最近月支付总金额
  • 最近月消费总金额
• 信用历史
  • 最近1、2、6月主动查询金融机构数
  • 最近1、2 年 M1、M3 状态
• 人脉关系
  • 近1年人脉圈稳定度
  • 社交影响力指数
  • 信用环境指数

相关资料

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