最新數據分析心得?為什麼運營要親自寫數據分析報告？，今天小編就來說說關于最新數據分析心得?下面更多詳細答案一起來看看吧!

最新數據分析心得

為什麼運營要親自寫數據分析報告？

為什麼産品經理抓着數據報告改來改去？

相當多的情況是：這幫人不是真想分析問題，而是變着法地證明自己做得好！而恰恰這一個“好”字，難倒了無數人。因為真想讓數據分析師說一聲“好”，至少得闖過八大關卡。

第一關：有個标準！

在數據分析中，一個基本原則是：數字本身不表明好壞，數字 标準才表明好壞。舉個簡單的例子：運營開展一個拉新活動，通過活動頁面注冊了10000個用戶。

這個10000用戶并不能說明好壞，隻有說：我們計劃通過頁面注冊5000個，實際注冊10000個，才能說明好壞。

這一步看似簡單，可已經能難倒很多人了。比如：

n 運營做活動，提升哪個指标，從多少提升到多少，自己說不清楚，一張嘴就是：“反正就是提升呀，我看别人都這麼做”

n 産品做改版，改進方向、改進程度、影響指标通通不清楚，張嘴就是“老闆讓這麼改，我就這麼改咯”

這種情況，事後再抓住數據分析問：“分析下到底好不好”，鐵定分析不出來。

第二關：标準得事前定

聽起來很搞笑，标準不都是事前定的嗎？現實很殘忍：相當多的人，事先不定目标，事後跑來：“通過人工智能大數據，先計算出最科學的，最合理的，最權威的，自然增長是多少，剩下的不就是我帶來的了……”

然後你會發現，他們心目中最科學的，最合理的，最權威的自然增長率永遠是負數，這樣無論如何都能證明他們的工作成效顯著，力挽狂瀾。

第三關：标準事後不能改

聽起來又很搞笑，标準改來改去還叫标準嗎？現實又是很殘忍的，相當多的人看到考核指标不漲，第一件想起來的事就是改标準，還美其名曰：“通過人工智能大數據，計算出标準定高了多少，給一個最科學的，最合理的，最權威的修正值……”

對這種情況就一個字回複：呸！

第四關：标準是可量化的

這個問題相對小衆，因為大部分銷售/運營/産品的指标都是可量化的。但是還是有少部分喜歡渾水摸魚的人，在2021年了，還把滿意度/體驗指數/NPS/ROS這些上世紀90年代的古董搬出來糊弄人。

這些基于外部的、調研的、小樣本抽樣的結果，根本無法解釋某個活動/産品/功能對内部指标的影響。

因此碰到這種人，直接不予理會，要求其關聯到一個可以采集完整數據的内部指标。

第五關：标準要分級别

這個問題相當普遍。原則上，通過業務行動，直接促成的結果，才能算結果。和業務行動沒有關聯的就不能算。

比如：

n 拉新活動，要考核的結果，應該是從活動頁面的注冊人數。

n 促銷活動，要考核的結果，應該是促銷商品的銷售情況。

n 産品改版，要考核的結果，應該是哪個頁面/流程改了，就考核這一個頁面/流程。

BUT！

很多人喜歡把非直接促成的也寫進來。比如活動期間，業績大盤整體都在漲，丫就寫上“活動帶動了大盤上漲”。比如頁面改版了，産品整體活躍率提升，丫就寫上“頁面改版帶動産品整體上漲”。

特别是在，這些人負責的活動/頁面表現平平的時候，就尤其喜歡拿大盤上漲來說事。更讨厭的是，這些人在吹完牛逼以後會加一句：“請用人工智能大數據，精準分析出來，到底DAU漲了100萬，有幾萬是我這個頁面漲的……”

有沒有一個活動，一次改版帶動大盤的情況？有！就是類似雙十一，這種全公司全力以赴的大活動，和全新改版這種大改版。普通的小型活動、局部改版根本扯不上什麼“帶動大盤”“交叉因素”“深遠影響”。

因此考核标準要分級别。建議：

1、公司級大型活動，才會重點盯大盤

2、部門級，針對全體人的小型活動，關注活動自身小目标

3、部門級，針對部分人的精準活動，直接上參照組，做ABtest

這是解決事後扯皮的終極策略。

注意：闖過了前五關，我們就得到了一個有節操的考核标準，隻要有個考核标準，那麼我們就能得出一個“很好”的結論，開頭提的問題已經解決了80%。

但是這個結論，仍然可能被人推翻，他們會說：“這是應試教育的結果，其實結果沒那麼好！”想要頂住這種攻擊，還得再過三關。

第六關：結果要穩定

所謂穩定，指的是考核結果要穩定地表現為“好”。舉個簡單的例子，做一個促活的活動，理論上，最好的結果是下圖1所示，上線後，活躍率穩定的高。下圖2、3、4，都是所謂的“不穩定”場景。

不然的話，人們很容易攻擊：

n 這不是做的好，而是運氣好

n 這不是做的好，是自然波動

n 這不是做的好，是昙花一現

n 這不是做的好，水漲船高而已

需注意的是，這種指标穩定，主要靠的是業務幹出來的！遇到不穩定情況，不去思考業務上怎麼補救，光讓數據分析：“你再深入分析分析”，可是穩定不了指标的哦。

第七關：結果要對得起投入

有可能考核标準沒有面面俱到，沒涉及成本。

有可能業務行動是嘗鮮性質，沒有考慮成本。

有可能短期内并不缺錢，沒有在意成本。

但人們總會在某個時間點，想起來還有成本，還有投入産出。這時候就會：翻舊賬，把之前“做得好”的結論推翻。

這不是做得好，這就是燒錢打激素。

這不是做得好，這就是花錢買虛假繁榮。

這不是做得好，明明有更低成本法子可以用。

當人們翻舊賬的時候，想再反抗已經來不及來了。所以應對此問題最好的辦法，就是事先不要抱僥幸心理，想着拆東牆補西牆，砸點錢把指标拉起來完事。而是真正站在解決問題角度，設計一些能逐步改進，能通過叠代提升效率的辦法。

第八關：結果要對得起大盤

如果自己單點活動做得很好，但是大盤指标一直在下滑，到底算不算好？客觀地講，應該是算好的。但是越是高層領導，越不關心細節，越關心大盤走勢。

所以你很難杜絕高管們這麼思考：

大盤跌，這個小活動卻在漲，說明它方向錯了

大盤跌，這個小活動卻在漲，是不是它帶歪了整體節奏

大盤跌，這個小活動卻在漲，是不是它分流了别人的效益

這是對效果考核的終極挑戰了。因為本質上，這個問題問的是：到底做哪些策略組合，才能對大盤有用。策略組合裡的幾個子策略，會不會相互幹擾。單純站在一個項目的角度，很難扯清楚這些關聯，隻能交給諸如戰略發展部這樣的統籌部門，才能縱觀全局說清楚。

小結

從本質上看，說“做得好”很難，難在

1、業務上，對待結果要有節操，不投機，不粉飾太平；

2、業務上，要有整體思考和部署，每個任務有明确定位和目标；

3、業務上，要在設計落地方案的時候多考慮一些可能性，找到真正驅動的因素

4、數據上，不要迷信“人工智能大數據”能取代以上1、2、3點工作

5、數據上，幫助業務業務理清1、2、3點，而不是認為自己掐指一算就盡在掌握

這樣大家通力合作，才能真正把事情做好。最終好不好，從來都不是算出來的，而是努力做出來的，與大家共勉。

作者：接地氣的陳老師，接地氣學堂、碼工小熊。十年資曆的數據分析師，推出的數據分析系列課程，已有逾2萬學員。

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