「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

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2020-08-2813:08:00 评论 388 3925字
摘要

一篇数据分析报告的结构是十分重要的,一个好的结构能够将他人带入到你的报告中,让他人更好的明白你的意图,减少信息传递之间的丢失,同时你的思维也主要展现在结构上。

一.分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写,写报告会涉及到几个部分的工作,这里分别进行介绍一下:

1. 报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的,一个好的结构能够将他人带入到你的报告中,让他人更好的明白你的意图,减少信息传递之间的丢失,同时你的思维也主要展现在结构上,这就意味着在写数据分析报告前,一定要想清楚数据分析报告的结构,当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构,也包括每一个章节的结构,这里就放到一起说了

总 - 分 - 总

(多用在整体结构)

我们在读一本书的时候,打开目录,会发现整部书的结构一般包括:

  • 前言
  • 第一篇
  • 第二篇
  • ……
  • 第n篇
  • 结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构,是最常见的结构,如果是对一个专题进行分析,用这种形式是非常好的,举个例子:

某电商App近一个月内的销售额出现下滑,让你针对这个问题进行一次专题分析:

① 分析思路

拿到这个问题,我们很容易想到的是,销售额出现下滑出现的原因有两个,一个是付费用户数减少了,另一个是付费用户的人均付费金额减少了,这两个原因属于并列的原因,不存在递进关系,也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系,没有什么相关性,因此需要对两个原因共同分析,最后输出结论和提升建议,分析完以后,会发现总 - 分 - 总结构很适合这样的分析,所以列出以下提纲

② 问题描述

销售额近一个月下降多少?绝对值、环比、同比数据

原因假设:付费用户下降/人均付费金额下降

· 付费用户数下降分析:

a. 付费用户数降幅是多少?绝对值,环比,同比数据

b. 定位下降人群:是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群,用户分群的方法有很多,涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型,将分完群的用户进行数据对比,看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同,当然用户分群的方法也不止这一个,还有按照会员等级分群(主要用会员等级进行用户分群),按照活跃程度(新用户/留存用户/回流用户),按照消费习惯(一般用户表里面都会有用户的标签,标识这个用户的消费习惯,表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品),不管用什么分群方法,都需要纵向对比,也就是这个月和上个月付费人群的对比

A. 原因分析

如果是付费用户整体下降(这种是大家都不想看到的现象,欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源,也有可能是自然波动),考虑可能的原因主要有:用户整体流失,比如用户流失到竟对;或者本月有什么特殊情况,影响到了整体的用户活跃;或者是从活动维度去观察,是不是活动的力度减小,影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降:考虑的原因可能有商品品类的影响,是不是某一类商品在平台没有上架,或者某一类商品涨价;或者这一类用户受到了哪些影响,一般可以从属性和行为角度去分析

B. 提出策略

针对分析出的原因提出可落地的策略(策略一定要落地,要具体,比如如果你提出一条策略是:提升新注册用户数,那么等于没说,老板多数会diss你,但是你如果说,通过减少注册时填写的非必要字段,如年龄/职业,来简化注册流程,挺升注册转化率,进而提升新注册用户数,那感觉是不一样的)

· 人均付费金额下降分析:

a. 人均付费金额的降幅是多少?

b. 绝对值,环比,同比数据

A. 定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有:订单数量下降;每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

B. 提出策略

针对分析出的原因提出可落地的策略

③ 总结问题

a. 明确造成销售额下降的原因到底是什么(定性以后,记得一定要量化,不量化会被diss)

b. 提出有针对性的建议

c. 如何预防再次发生

递进

(可用于整体结构和章节内部结构)

这种结构适合对一个问题进行探索,就像上一个例子中,我们针对每一个可能原因进行分析的时候,就是采用的这种分析方法,这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析,层层递进,深挖原因,这里在举一个例子:

某一个App的新注册用户数环比上个月减少,需要你做一个深入的分析,找到原因,提供改进策略

分析思路

新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构,也是一个典型的单向性用户旅程,画一张图就能说明白

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

如图所示,影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面,但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失,所以我们会对某一步进行细化,这张图上,我们对用户从启动到注册成功进行细化,细化到用户行为,这样能够提出一些产品上的改进意见,这个时候,如果想要提升新注册用户数,只需要针对每一步流失原因进行分析,找到提升策略就可以了,基本上是所见即所得的分析

比如:我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化,那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么,一般有:

  • 用户已注册
  • 密码格式不合规
  • 系统错误
  • 未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候,只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

并列结构

(多用于整体结构)

这种结构一般遇到的情况不多,常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析,基本都是以描述型分析为主,因为分析的主体是并列关系,所以只需要每个主体就行单独分析就好,基本采用的分析思路是一样的

因果结构

(多用于章节内部结构)

这种结构一般用在复盘分析报告中,复盘是常见的数据分析报告类型之一,也是很多公司比较重视的一个报告。

比如双十一复盘/新手活动复盘等等,以电商某一次大促复盘为例,这里直接写结构:

总体描述:

  • 本次大促整体数据表现,整体活动节奏的介绍;销售额是多少,同比提升多少;利润情况;参与用户有多少,同比提升多少;卖出商品有多少,同比提升多少;各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

  • 子活动1的简介,作用,发力点
  • 子活动1的贡献是什么,对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献
  • 子活动1的成本是什么?投入产出比是多少?
  • 子活动2的效果分析
  • 子活动x的效果分析
  • 最后汇总,提出优化建议

2. 分析方法

讲完了整体结构,我们就该进入到具体分析的过程里面,这里的分析方法,主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析,也就是说怎么通过数据看出问题,这里介绍常用的5种分析方法,但是有一句话非常重要,想写这节的最前面:数据分析师一定要懂业务,在分析之前最好能把问题定位个大概,再去捞数,再去分析,否则每天会沉浸在漫无目的取数中,我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务,从数据的角度看业务,才能驱动业务

对比分析

① 横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分,去对比不同维度的变化,举个简单的例子来说就是:

昨天的DAU增长了30%,那么把DAU进行拆分,可以拆分成以下三种方式:

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

=北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问,怎么去选择优先下钻的维度?想明白以后分析的效率就会有很大提升

② 纵向对比

在进行完横向对比以后,就要开始进行纵向对比,纵向对比主要是在时间维度上,还拿上一个例子来说,我们按照第一种方式进行横向对比以后,就要纵向对比,见下表:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组,这些场景都有两个共性的特征:

属性值都是数值类型,或者日期类型

属性值非常多,比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字,也就是属性值非常多,没办法用每一个属性值去单独分析,因此需要分组

还是上图说明:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

③ 交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉,或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法,这里不在赘述了,还是那个图,但是在实际分析中的作用其实很是强大,具体如何应用就需要大家举一反三啦,仔细看看这张图,可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中,或者寻找相关因素的时候,上图:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

这样既能看绝对值的变化,又能一目了然的看出变化趋势,如果不同指标之间呈现一定的相关性,那就是相当完美了

④ 漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了,一般在行为分析中常用到,直接上图吧:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

是不是有点眼熟?漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时,经过一系列步骤转化的效果,因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件,在分析每一步转化的时候会用到这个模型

⑤ 矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型,主要用在分类上面,常见的有用户分类、产品分类等,比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵,有八个象限,上两个图看看:

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

矩阵分析其实不难理解,但是涉及到一个比较关键的问题,就是临界点怎么选择,通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少,有的是0,有的不是0,举个例子:

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群,使用矩阵分析

「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

我建好了这个二维矩阵,我第一件事就是先要确定原点的坐标值,也就是说用户的累计消费金额大于x,就会出现在第一/四象限,如果小于x,就会出现在第二/三象限,想确定这个值需要一定的方法,会用到一些分类算法,这个可以去网上查一些关于分类的教程,有很多,后续我会写一盘文章来介绍分类,这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块,当然在实际操作中还有很多需要思考的地方,太细节的东西不太能够面面俱到,这里留给大家去思考的空间,比如:

数据分析报告怎么讲成一个故事,比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果?

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高?

如果你的数据分析报告不采用上述的结构,还能用哪些结构?

怎么让你的数据分析报告显得更高大上?

大家对数据报告的撰写还有哪些经验,可以留言交流哦~

End.

作者:勇敢乌龟

来源:知乎专栏

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