“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果你不能理解就不能控制它，不能控制也就不能改变它。
做数据分析经常会遇到一个问题：
从一堆海量数据，不知道怎么分析，怎么得出结论；
经常空有一堆数据，却无从下手；
面对问题，没有思路；
做了很多图表，却发现不了业务中存在的问题；
谈起使用工具的技巧头头是道，但是面对问题，还是不会分析。
那么面对一个业务场景，通过什么样的方式才能够寻找到正确的数据分析思路呢？所谓正确的分析思路，本质上就是站在一定高度的业务思维逻辑。
01 明目的数据分析，要带着目的去推进。
一般在日常工作中，数据分析的任务都会以需求的方式呈现，如果在需求中有对背景和分析目的进行交代，无论是有数据还是没数据，至少有了大概的方向。
问目的，就是向需求提出方抛出问题“分析的背景是什么？分析目的是什么，为什么要做这次分析？期望的结果是什么？给谁看？”，明确目的，就能限定分析的“范围”，范围缩小了，才能有思路。
比如说：针对本月1号新上线了一门课程，看一下销售情况如何？”这个需求，分析目的是报告新课销售情况，“思路”就是销售情况。那与“销售情况”相关的指标有哪些呢？时间范围、销售量、销售额、与其他课程同比、对总销售的贡献度、转化率是多少等。
问目的，是为了限定需求范围明确分析方向，有了方向就有了“思路”，分析师再利用自己的特长，将期望的结果翻译成“数据指标”。
02 找指标我们所做的每个任务、每份工作，都应该有数据指标来衡量。一样东西，如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。
比如你是HR，那么重要工作就是为公司储备和保留优秀人才，但如果你每次跟老板汇报工作，说的都是自己做了什么工作任务，比如今天组织了员工座谈、明天组织员工跑步，对方肯定是无感的。你需要一些指标来衡量，比如关键人才的流失率是不是降低了，比如人才招聘的速度是不是加快了，比如人效是不是提升了，等等。
所以，关键是找到那些数据指标。你可以想一下，自己的工作任务应该用哪些数据指标来衡量？
只要找到这个，你才有数据分析的基础。
03 懂方法有了数据指标之后，就可以进行分析了，下面列举了一些工作中熟练掌握分析和洞察数据的方法。
1、相关性分析法：两种指标的关联度如何；两个指标之间是否有相关性，相关关系包括了线性相关和非线性相关，最常见的就是线性相关，也就是描述当一个连续变量发生变化时，另一个联系变量也相应地呈线性变化。
2、对比分析法：与别人对比，寻找差距；通过与目标对象的对比，知道自身指标的好坏，寻找差距，定位优劣势。
3、漏斗分析法：由上到下环环相扣转化；漏斗分析能够科学反映用户行为变化状态，是一个分析从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要模型。用于评判漏斗上各个环节的转化效率，准确定位哪些环节出现问题，并通过转化用户和流失用户的画像分析，找出用户流失的原因，帮助提升转化率和降低流失率。
4、分类分析法：物以类聚，人以群分；将具有相同特征的用户分成一组或一类，与其他组进行分析，如城市分组等；通过分组，可以帮企业发现重点/次要业务或产品、客户等。
5、同期群分析法：同类群体特征在不同时间是如何变化的同期群分析主要分析相同的用户群体随着时间延续的发展变化情况，它是分类方法在时间上的延伸，强调相同用户群体随时间变化的变化情况。
6、逻辑树分析法：像树枝一样，将复杂问题拆解成若干简单子问题逻辑树分析法是一种像树枝一样，将复杂问题拆解成若干个子问题进行分析的方法。
7、核心指标拆解法：像剥洋葱一样，将核心指标层层剥离找到问题本质核心指标拆解法其实是逻辑树分析在企业实际业务中的一个应用，对企业的核心指标通过公式的层层拆解，像剥洋葱一样定位核心指标出现波动的问题和原因。
8、AB Test：小样本灰度测试寻找最优方案AB Test是一种小样本的后验方法，需要先确定测试目标，并为测试目标设置几种方案，通过观察几种方案的用户表现，找出最受用户青睐的方案做为最终改善产品的方案。
04 可视化数据的可视化也非常重要，因为如果没有可视化，就是一些数字罗列，那就跟文字信息没什么差异了。
数据可视化的几个原则：阅读门槛别太高，不要过多颜色，突出关键信息，文本与数据呼应。
可以用Excel表格、图表、PPT、POWERBI等形式将数据进行呈现，无论是饼形图还是折线图，还是组合图，目的是要能有形象和有逻辑的说明问题。
怎么样用更加合适的数据图表类型？这里有些常用表格适用范围分享给大家：
散点图（适合相关）
折线图（适合趋势）
横的和竖的条形图（适合对比）
瀑布图（适合演变）
热力图（适合聚焦）
雷达图（适合多指标）
词云图（适合看分布）等等
单单是数据的呈现是没有用的，关键是通过数据能发现什么问题，作出什么决策。这个才是最重要的。
第一步是通过观察现象把问题定义清楚，只有明确了问题，才能围绕这个问题展开后面的分析。如果一开始问题就定义错了，那么再怎么分析，也只能是白白浪费时间在明确问题时，也要保证数据本身是准确的，才能进行后面的步骤。可以从时间、地点、数据来源确认问题表现为哪些现象，还可以通过向相关人员提问的方式来沟通清楚。
第二步是分析问题发生的原因，影响问题的原因可能有很多种，在分析原因的过程中，要优先分析那些关键的因素。可以通过“核心指标拆解法”对问题进行拆解，将复杂问题细化成各个子问题，对拆解的子问题，可以使用“对比分析法”找到哪里出了问题，找出问题后，可以通过下面两个问题把原因搞清楚：（1）哪里出了问题？（2）为什么会出现这个问题？
找到原因就完事了吗？还不行，要找到对应的解决办法才是分析的终点。
所以，第三步是找到原因以后，还要针对原因给出建议，或者提出可以实施的解决方案。在决策这一步，常用的分析方法是回归分析或者AARRR分析。
当完成这3步，才能把分析的过程清楚呈现给决策者。这就是使用数据进行有条理的分析，从而准确做出决策的能力。
所以实际数据分析不只是看数据，是有目的，有分析，有反馈还要结合业务的。先想个大方向，然后思考相关数据指标是怎样的，梳理体系。
比如说我们要拉活跃，你可能跟同事说的是，目前DAU的新老用户结构是xxxx，新用户流失怎样，不同渠道区别，对用户做分层，为什么某类用户会出现这样的原因，因为什么原因离开，根据这个原因我们要不要考虑下balabala，看看能不能灰度测试abtest走起balabala。
数据分析不是狭义的，能涵盖的东西有很多，先不要局限在数据，先想某些业务我们觉得哪里有问题，能做什么，再思考数据能用来干什么，怎么抽象出来。
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以上就是为大家介绍的空有一堆数据，不会分析怎么办？，希望对大家有所帮助，现在互联网已经进入到了短视频时代，如果需要抖音广告开户，抖音直播间付费推广开户或者托管的，都可以找我们咨询，现在开户优惠多多，还有返点，添加微信了解：veteran88
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