京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析方法论:如何做实验研究
CEO:“这个月的销量下降了,小JAY,这个产品你负责的,找个策略吧。你肯定行(言外之意,不行炒了你)!”
小JAY:“好的,两周给您汇报结果!”
于是乎,小JAY开始忙活了了,销量这事,到底怎么个下降趋势,下降了多少,下降的节点。。。。。。怎么看?
没错,用事实说话,用数据说话!!
于是,小JAY和运营,销售那里将有关数据全部拿来,开始了漫漫的数据分析之路。
今天小JAY就带大家分析一下在数据分析中如何做实验。
数据分析的核心就是:通过比较法,理清因果关系。
常用的比较法就有观察分析和实验研究。观察分析就是将原始数据进行加工,经过数据分解,评估,最终得出结论的过程,优点就是省事方便,缺点也比较明显,主观性比较强,面对较真的上司,可能并不能说服她。实验研究则是对观察分析的补充和改进,在充分分析数据的基础上,进行实验研究进而得出更为有力的结论。
实验研究的核心同样是比较,但是要讲究方式。因为在一个问题的背后可能有一些不是数据能反应出来的因素,比如环境,人为等等不可控因素。因此要想找到可行高效的研究方法需要将这些杂质(数据分析中叫混杂因素)摒除掉,这样得出的结论才更为准确,鲁棒性更好。
为此,我们需要进行如下三部曲
下面依次说明一下每一个步骤的要点所在。
有时候上司说的话我们不能全信,但是要相信数据说的话。因此,对于老板提出的问题,我们要根据数据进行分析和确认。如果经过分析确实如他所说,那我们后期的努力起码方向不会错,而且也能按照上司的预期给出答案;否则就是一个吃力不讨好的活。
至于如何分析数据,确认问题,给出方案,这不是本文的重点,大家可以另行学习,这里不作赘述。
比如:这一步我们给出方案A和B。
所谓的控制组就是对该区域不做任何处理,将其作为标称对象,以便后期进行横向比较;
什么叫中间区域,什么叫两极区域?
我理解两极区域就是这个问题表现的最为严重和最不严重的两个区域。其他都可以称为中间区域。
为什么要做出这样的区分?
因为通常对于极端事物的出现必然有很明显的原因,根本不用作为实验对象,毫无意义。而且在极端区域,极端现象出现的原因很可能要远大于导致问题出现的真正的原因,所以,不仅研究这种极端现象毫无意义可言,而且还可能导致你的不出真正的解决方案,那你就out了!
比如在一个富人区,无论你的产品价值感有多么低,也不会出现什么销量下降的,因为钱对于他们来说根本不是问题。那你怎么实验都不会得出结论。或许你定价再高点,反而销量会更好,因为逼格更高了!!!!所以我们不能动它,无论它是销量高还是销量低,我将其作为比较对象即可。
中间区域则是最不能忽略的,就如同产品里面新手用户,中间用户和专家用户的分类一样,原因就不作表述了。
在中间区域做实验,一切就绪,但是一个区域毫无比较可言,高中做生物实验也要讲究控制变量法。那好吧,必须也要将实验区域分为实验组和控制组。
所谓实验组就是将中间区域按照解决方案的数量随机分开等份的组别,分别对两个区域应用解决方案A和B。
由于他们同属于一个大的区域,因此,混杂因素的影响是等同的,因此也就不必担心其他不可控因素带来对解决方案的负面影响。
说一千道一万,这是最重要的一步,也是检验成果,助你步步高升的一步。但是俗话说磨刀不误砍材工,因此前面几步的质量直接决定了解决方案的成效。解决方案要按照在试验区域的结果进行制定,对于那些极端区域,好的可以继续保持,坏的可以双管齐下,因地制宜啦。
bla了这么多,其实想说的就是在数据分析做实验阶段,最重要的是一个控制变量法,这真的是一把万能的钥匙,但是开锁的方式还是得自己选,你准备好了么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01