新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道；策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)；KPI又出现较***动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因；
今天，我们就来看看分析思维是如何解决这些问题的。六个点子可以帮到你。
01
流程
行动步骤
1.业务理解:确定业务目标，评估现有资源，确定分析目标，制定解决方案；
2.数据理解:数据采集、勘探分析、数据质量验证；
3.数据准备:数据筛选、数据清洗、数据整合、变量推导；
4.模型建立:模型选择、检验与设计、模型建立及结果评估；
5.模型评估:确认分析结果与业务目标的匹配程度，检查步骤1-4的执行过程，确定下一步行动；
6.成果部署:规划部署方案、监控维护方案，输出项目报告，评审项目；
04
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逐步转换
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要连续完成多个步骤，有人“尝”，有人“半途而废”，有人“完成得很好”。
产品转型的每一步都会造成用户流失。比如100人参加9关的淘汰赛，每关淘汰10人，整场比赛还剩下10个赢家。如果把这个游戏看成一个产品，那么这个产品的全流程转化率是10%。
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闭环迭代
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一般闭环流程由三部分组成:事前计划规划、事中执行监控、事后总结。
提前:
确定目标，选择用户，制定方案，确定检查标准等。
进行中
:实时数据监控(是否达到预期)、不同方案的赛马、备份方案的激活等。
事后:
回顾整个过程，总结经验，对CSS进行分类(继续做之前已经验证的正确的事情，停止做错误的事情，开始做新的正确的事情)
常用的闭环迭代框架是PDCA，经过计划(P)、实施(D)、检查(C)、总结(A)四个步骤，循环迭代，螺旋式上升。
另外，需要注意的是，在运用过程思维时，除了常见的正向思维之外，还要逆向思维。
02
分类
互联网时代的核心经营理念是
通过差异化经营，深耕客户群
，提高ARPU(每用户平均收入)，而
分类
无疑是这项工作的重要前提。
二分法，
非此即彼，比如网站新老客户，贷款审批结果分为通过申请，拒绝申请等。；
并排分类，
多个分类(子集)构成一个成套。例如用户地域可以按省份划分，用户可以分为70后、80后、90后、00后等。按年龄。女性用户群体可分为时尚丽人、都市白领、家庭主妇等。；
等级分类，
如会员等级——铁、铜、银、金、钻、冠、市等级——一、二、三、四线；
矩阵象限，
例如波斯顿矩阵、RFM象限
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比较
比较就是找一个参考点，找出两个数据的差值δ。
比较可以分为横向比较和纵向比较两类。
01
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横向比较
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与同类(竞品)对比，对比不同品牌女装的销售情况，以及不同销售渠道(地区)的成交情况；
实验比较，设置一个实验组和一个对照组，比较两组或多组的差异，确定人为干预的效果(实验，方案)。
和整体对比，如华东销售和中国整体销售的对比；
在进行组间比较时，确保样本的可比性(在数量级和组结构上)很重要。例如对比两个时间段的交易情况，建议剔除大和谐的节假日(这些交易日数据波动较大)。
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纵向对比度
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横向对比其他对象，纵向对比自己的历史数据。
常见的纵向比较有同比和环比，比较的期间可以根据实际情况分为日、周、月、季、年。
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关联
看数据指标，不能只看一个“点”，要看一条“线上”的前后联系，再从“面”或“体”的角度看整个环境中有哪些因素相互作用。
现象的分析可以参考一个简单的调整模型:
其中:X为自变量，Y为因变量，M为调节变量。
寻找相关性时，不仅要找出对Y有直接影响的X(一个或多个)，还要找出影响X对Y的作用的调节因子M。
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层次结构
要有结构化、系统化的思维，对影响因素进行拆解组合。
可以理解为“分级钻探”。像金字塔结构，可以先从整体看二级分支，再看更细的分支。
如支付成功率的影响可以层层分解新老客户、订单来源、支付方式、银行渠道，细化各分行对整体变化的贡献率；
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优化
分析的最终目的无非是两个:找到解决方案，找到更好的。第一步是保证数据的准确性和稳定性，第二步是优化和提高准确性、效率和效益。
优化由两部分组成:缩小当前与目标之间的差距，直至达到并超过目标；在固定成本或预算的前提下，实现收益最大化。
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