编辑导读：在大数据和5G技术逐渐成为趋势的时代背景下，我们几乎每天参与到各种各样涉及到数据的场合，如社交 *** 、消费信息、旅游记录等等。我们几乎每天都会与各种各样的数据打交道，如企业层面的销售数据、运营数据、产品数据、活动数据等等。本文作者围绕数据分析发表了自己的看法，与你分享。

这将是一个以“数据”说话的时代，更是一个依靠“数据”竞争的时代！麦肯锡公司称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”并且，在世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。由此可见，数据分析的重要性以及未来趋势。

那么，数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？

我今天要分享的主题是：数据分析之道，抽丝剥茧与存乎一心，也就是我对于数据分析本身的实践与总结。

01 解构数据分析

我们字面拆解：数据 + 分析，数据是基础，分析是主导。可见，数据并不意味着价值，分析和决策才能创造价值！

而数据分析：思维方式大于实践 *** 思维方式：业务目标及调研+思维逻辑+创新想法+可行建议

实践 *** ：数据汇总统计+工具使用+可视化

数据分析对一个企业有巨大价值，则是对企业“数据”进行全方位的分析，两者相辅相成才能实现企业决策价值更大化。

所以，我们做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的 “取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该是对业务有实际的指导意义，并结合业务痛点去发现问题从而解决问题的工具。

1. 灵魂三问

数据分析的灵魂三问，这就是我今天讲的主要内容：数据分析是个什么东西？他到底解决什么问题？

数据分析如何学习技能知识？需要掌握什么样的能力？

数据分析如何进行?有什么 *** 论？

一谈到数据分析，我们就会联想到这些问题。

然而，我接触数据分析的契机，是从刚开始工作是接触的数据处理和市场调研，再之后商家代运营，产品数据运营等，这些工作中都涉及数据分析，到现在和朋友一起创建小飞象数据分析社群。

其实，我理解的数据分析不是从什么高大上的角度出发，它绕不开是什么、是多少、为什么、会怎样、又如何这几个问题。

说明白点：

是什么（树立数据标准）

是多少（数据描述状况）

为什么（探索问题原因）

会怎样（预测业务走势）

又如何（综合判断状况）

其核心就是分析数据（结合统计学等知识），找到规律（比如异动），给出结论和建议，进而能够辅助决策。

那么，接下来我们来看一下数据分析在工作中几种常见的应用场景，切身体会一下：

活动上线前，需要做A/B测试，通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；活动上线后，还要分析实时数据，调整推广节奏和推广动作。

设计产品时，需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；产品诞生后，还要用数据监测用户行为、测试产品功能，促进产品迭代。

推广拉新时，需要对每个引流渠道进行质量评价；我们要收集每个渠道的投入，用数据分析来分辨渠道资源的效果，对比各大渠道对业务的影响，从中找出更优渠道。

······

以上就是工作中遇到的数据分析应用的场景，然而，我在曾经公司里面亲眼看到，日常工作涉及到决策的时候，会常常出现如下场景：

场景一：“我觉得”、“应该”这样的词汇，谁也说服不了谁，一点点小事都要老板去拍板；

场景二：活动效果没出来，做汇报时，遭遇灵魂式追问：

“上线的新功能效果如何？”

“接下来打算怎么优化”

“最近数据波动的原因是什么？”

······

有以上这样的场景，其根本原因在于缺乏数据思维思考逻辑，对业务的思维只停留在浅层的对比，甚至会出现“拍脑袋决定”的情况。

所以，在工作生活中，我们应该不断培养数据思维的习惯。举几个习惯：

若看到一个广告，尝试去分析广告的受众群数量大小，渠道数量、成本和效果回收的情况。

若看到一个活动，想办法去拆解出它的目的、针对人群、预期活动目标、投入成本、奖品爆率模型等信息。

若看到一个产品，在使用完毕之后去分析他的商业模式、面对的用户群体、群体的使用场景，以及可能设置的付费点并去验证，同时想到可改进的价值点，并观察后续运营动作是否验证了改进点。