數據分析是一種思考方式，關系到我們生活的方方面面，大到買房決策，小到外出就餐。掌握分析過程，再學習幾個常用框架，普通人也能輕松告別“拍腦袋”開始用數據決策。so 我們起航吧～
本文為《數據分析，企業的賢內助》的章節讀書筆記，重點為數據分析的過程。
引子
我們都有在飯店就餐的經歷。客戶點菜下單后，交給廚師烹飪。廚師的工作有5步：下單、備料、切配、烹飪、打荷。類似地，數據分析師的工作也有5步，即設計方案、數據采集、數據處理、數據分析和數據呈現。
文章篇幅略長，內容有些干，請備好水耐心閱讀。
01 數據分析的過程
與廚師烹飪的過程類似，分析師要基于需求（目的）分析，把分析目的分解為分析內容。這里的需求即客戶做數據分析的目的。
數據分析的過程包括界定需求（分析目的）、梳理分析思路（分解目的）和應用分析方法實現分析目的三步。
其關系如下：
02 數據分析實戰
1.界定分析目的
2.梳理分析思路
梳理分析思路可從時間維度和空間維度兩個維度考慮。時間維度思考研究對象可以分為幾個階段，每個階段有什么特點；而空間維度則需要思考兩個問題：研究對象包括幾個方面，每個方面具體有哪些表現。
案例1.春節團聚幸福的代價
【原文摘錄】按時間維度，春節團聚有年前準備、年中慶祝兩個時間點，由此再梳理相應的內容。
圖2.1.春節團聚幸福的代價
【拓展思考】由ERG需求理論來看，回家的幸福感源于我們對情感關系和總結回顧自我成長的需求。
案例2.分析企業成功的要素
【原文摘錄】從空間維度，可將企業運營分為生產、營銷、管理、財務等多個方面，然后在這些方面分析企業的關鍵成功因素（圖2）。
圖2.2 企業關鍵成功要素
【拓展思考】從時間維度來看，企業的生命周期可分為四個階段：起步期、發展期、擴張期和成熟期。每個階段有自己的使命和任務，具體可參考《企業發展的四個階段》［1］。
實際應用中，我們常常將時間和空間這兩條線索交織在一起考慮分析內容。
案例3.做用戶行為分析，你會想到分析哪些內容？我們可以把它分解為兩個問題。
【問題】用戶在購買和使用產品的過程中具體有哪些行為？（時間維度）
【工具】行為軌跡。按照營銷學大師菲利普科特勒理論，用戶的行為軌跡分為5個階段，即產生需求、信息收集；方案比選、購買決策；購后行為。其中購后行為包括使用習慣、使用體驗、滿意度、忠誠度。
【問題】你會從哪些方面對用戶行為進行描述？（空間維度）
【工具】用戶行為構成。利用5W2H法，可以將用戶行為可以描述為：誰（who）在什么時間（when）、什么地方（where）、買了什么東西（what），產生需求的動機是什么（why），花多少錢、買多少（how much），具體是如何購買的，是網購還是去了實體店（how）。以網絡游戲行業為例，
圖2.3 5W2H法分析用戶行為的思路
【問題】如何將時間和空間的兩個維度做交叉分析呢？
【方法】將用戶行為5階段和7要素結合，就構建了用戶行為分析的研究體系。仍然以網絡游戲行業為例，
圖2.4 綜合分析法
3.應用分析方法
基礎分析方法包括對比、分類（細分）、分布、相關這4種。
對比分析時間和空間兩個維度選擇參照物。考慮時間，就是縱向對比，與自己比，由古至今，形成時間序列；考慮空間，就是橫向對比，與別人比，由此及彼，形成截面數據。考慮到只從單一維度對比并不全面，因此我們也會同時考慮時間和空間兩個維度，進行綜合對比，形成平行數據。
分類分析的價值在于，用類別代替個體，使復雜的事情簡單化。
分布分析用于研究一組數值的集中和離散趨勢。
相關分析研究的是事物間的某種聯系，最常見的聯系就是因果分析。
應用場景1：投資分析
圖3.1 投資分析思路
應用場景：戰略分析
圖3.2 戰略分析思路
04 數據分析框架
數據分析的框架包括分析目的、分析思路、分析方法和分析應用四個步驟。具體參考如下：
圖4.數據分析框架
04 延伸思考
以營銷分析為例。
營銷分析的內容有用戶行為、4P營銷和營銷效果。方法有聚類分析、KANO模型、PSM模型、定標比超分析、品牌知覺圖分析、方差分析、對應分析、漏斗分析和AIDA模型。
【延伸思考】
大家想想，這些方法分別是由哪些基礎方法衍生出來的呢？改天再具體談談各種方法及應用場景。
我是雪夜聞笛，drawme的寫作平行空間。在閱讀與寫作的路上，一直與你同行。
