申明：本人于2019.8.26首發本文于簡書，今日轉載并重新編輯至頭條

本文是我當初作為數據分析小白實踐的第一課，隻要你掌握了數據分析方法論，最常見的EXCEL也能完成漂亮的全流程分析

隻要有方法，Excel也能完成漂亮的數據分析，這是一份對小白很适合的數據分析方法論。

知乎上學習了磊叔【知乎作者：徐小磊】的數據分析方法論，我來交作業了。

讀完本文您将掌握：利用Excel進行數據分析的七步方法論

有這樣一份數據，數值代表日活躍用戶：

15個連續時間的數據，日活用戶時高時低，想一想你能從這份數據得到什麼信息呢？

咱們來用七劍法分析起來。

首先計算出一些表象的統計數據：如平均值，中位數，标準差等統計量：

計算方法：Excel->數據->數據分析->描述統計

25%分位數可以用Excel的PERCENTILE函數來計算，=PERCENTILE(序列，0.25)

看圖說話：日活數據呈周期性波動，範圍在60到120之間，平均值87。

結論一：日活穩定在87附近波動，呈周期性變化，每隔5天會有兩天的小高峰，猜測是周末。查看日曆，5月25号，26号确實是周末。

指标的變化才是關注的重點，計算出原始數據的環比增長率和同比增長率。

看圖說話：周五到周六增長率高達37.5%，而後周末下降到4.55%增速放緩，而周一呈負增長模式達39%，周二恢複到7.14%的增速，再接着緩速增加直到新的周末來臨。

6月1号起同比上周都是呈增長趨勢平均有11.9%的增長速度。增長速度有放緩的趨勢，看來日活要逐步增加并趨于穩定了。

結論二：環比和同比都顯示日活緩步增加，趨于平穩，可能後勁不足，根據目标看是否要新的方式來刺激日活。

可以從以下維度分析日活用戶的變化：

1.各個地域的用戶變化如何？

2.新客老客變化如何？

3.各個渠道的用戶日活如何？

……

結論三：某某地域、某某獲客渠道占比越來越高

結合其他指标進行分析，力求發現可能影響日活變化的其它因素

1. 雙微運營話題活躍度？

2.網站速度？

3.各渠道廣告費用？

……

結論四：日活變化時往往伴随着某個渠道的廣告費用變化

計算各指标的相關系數，用定量數據來定性分析，對于數值型的變量，也是可以直接用EXCEL求解：

相關系數數值沒有絕對标準，一般來說0.7-0.8左右已經是有較大的相關性了

結論五：日活與某渠道的廣告費相關系數達0.9，強正相關

使用Excel中的數據分析預測工具，得到上圖的趨勢圖，置信區間是95%，越往後預測置信區間的數據波動性越大，越無法預測準确。

結論六：可以預測未來幾天日活數據是穩定周期性上升的

從業務中來，到業務中去。分析完畢要将數據分析結果形成分析報告，并跟業務相關方傳遞日活的分析結果，最後能提供相應調控建議。

結論七：綜合考慮業務方的意見，balabala，我們決定要如何如何做……

至此，我們用EXCEL做的一份數據分析流程就演示完成了，不難吧~動手練習起來吧。

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