更新時間:2022-03-18 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
數據分析對于企業的決策和發展至關重要,為了順利的完成數據分析的任務,獲得需要的結果,需要按照一定的步驟去進行數據分析的工作。一般來說,運營崗位的數據分析可以分為6個既相互獨立又互有聯系的階段,分別是:明確目的、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等6個步驟,具體介紹如下。
在進行數據分析時,首先要明確分析的目的。得到數據分析的任務之后,不可急于開始分析,首先要弄明白為什么要進行這次分析、通過這次數據分析需要解決的是什么問題。只有明確了數據分析分目的,才不會讓數據分析偏離方向,得到有效的結果,幫助管理者做出正確的決策。
確定了數據分析的總體目標之后,需要對目標進行細化,理清具體的分析思路并搭建分析框架。需要注意的是,在搭建數據分析框架時,一定要注意分析框架的體系化。所謂體系化也就是邏輯化,在這次數據分析中,需要先分析什么,后分析什么,使每個分析點之間具有邏輯。要使分析框架體系化,就需要根據實際業務情況,以營銷、管理等方面的理論為指導去搭建分析框架。
常見的營銷理論模型有4P營銷理論、用戶使用行為等;管理方面的理論模型有5W2H、PEST、邏輯樹等。圖1-5所示就是以5W2H理論為指導,搭建的研究用戶購買行為的5W2H分析框架。
數據收集是在明確數據分析的目的之后,獲取數據的過程,可以為數據分析提供直接的素材和依據。
在收集數據時,數據來源包含兩種方式。第一種方式就是所謂的直接來源,通過直接來源獲取的數據就是第一手數據,這類數據主要來源于直接的調查或實驗的結果。第二種方式就是間接數據,也稱為第二手數據,第二手數據一般來源于他人的調查或實驗,是對結果進行加工整理后的數據。
在實際工作中,獲取數據的方式有很多種,包括數據庫、公開出版物、統計工具、市場調查,具體介紹如下。
現代企業都有自己的業務數據庫,用來存放公司自成立以來的相關的業務數據。在做數據分析時要對業務數據庫中龐大的數據資源善加利用,發揮出它的作用。
比如電商數據分析人員可以通過網站用戶數據、訂單數據、反饋數據,這幾種方式獲取相應的網站數據:
①網站用戶數據:
包括注冊時間、用戶性別、所屬地域、來訪次數、停留時間等。
②訂單數據
包括下單時間、訂單數量、商品品類、訂單金額、訂購頻次等。
③反饋數據
包括客戶評價、退貨換貨、客戶投訴等。
在電商數據分析中,有時候會需要一些比較專業的數據,這些數據可以通過公開出版物獲取,比如《中國電子商務發展報告2017》、《2018中國農產品電商發展報告》等權威行業報告。
專業的網站統計工具有很多,國內常用的網站統計工具有百度統計和CNZZ(現已改名為友盟+)等。通過這些統計工具可以獲取訪客來自哪些地域、訪客來自哪些網站、訪客來自哪些搜索詞、訪客瀏覽了哪些頁面等數據信息,并且會根據需要進行廣告跟蹤等。如圖1-6為某網站在CNZZ后臺的部分統計數據。
市場調查就是用科學的方法,有目的、系統的搜集、記錄、整理和分析市場情況,了解市場的現狀以及發展趨勢,為企業的決策者進行市場預測、做出經營決策制定計劃提供客觀、正確的依據,市場調查的常用方法有:觀察法、實驗法、訪問法、問卷法等。
問卷法問卷法是電商行業常用的一種數據收集方法,以問題的形式收集用戶的需求信息,詢問調查的關鍵是設計問卷,問卷要能夠將問題傳達給被調研者,并且使被調研者樂于回答。所以,在設計問卷時應該遵循一定的程序和原則,并運用一定的技巧。