大道至简的数据分析方法论

学习数据分析师对大多数人而言是一件痛苦的事情，尤其看着厚厚的专业书籍、各种难以理解又缺乏解释说明的术语定义，会让这种痛苦加剧。但是有些书或文章能将复杂的理论用非常通俗、口语化的方式讲述出来，让读者不费劲，一下就能明白。这些内容实在是读书人的一种福音。说到底，互联网思维中的用户思维谈了这么久，教育、培训类内容的创作者们也应该好好改变一下，站在读者的角度说话了。

本文谈的是数据分析方法。根据笔者对众多企业的接触和了解，虽然现在大部分企业都对数据越来越重视，但目前仍有相当多的企业和从业者还没有摸清数据分析的门道，不知道自己的数据该怎么分析，希望得专业人员的到帮助。

数据分析方法一点也不神秘

笔者以前学习数据分析方法时也很痛苦，看了不少书，内容很多，但难以记全，更难以运用，后来加入永洪科技给众多企业做数据分析系统，通过大量的项目实践，才慢慢能谈得上入门。

好的方法论应该是易学易用的。现在，本文就努力尝试用最简单易懂的文笔，让初学数据分析的人看完就能理解并掌握数据分析方法中最核心、最常用的要点，至少能满足90%的日常需求。做到这一点，必须将博大精深的数据分析方法提炼成人们能记得住的3点，而不是30点，再浓缩到一篇文章的篇幅，而不是一本书的厚度。

1、数据分两种，维度和度量，分析就是维度和度量的组合

下面是一个最简单的消费者购物的数据例子。

先不管这个数据表是存在excel里还是数据库里，只关注数据本身。表里涉及到的数据项(或者叫字段)有“订单ID”、“用户ID”、“地区”、“年龄”、“订单金额”、“订单商品”、“订单时间”。

这些数据项有什么差异呢?总体而言，数据分两种，一种叫维度，一种叫度量(或者叫指标)。上面这个例子里，“订单金额”是度量，其余数据项都是维度。

可以看出，度量是具体的计算用的量化数值，而维度是描述事物的各种属性信息。我们在做数据分析时，归根结底就是在不停的做各种维度和度量的组合，比如北京地区的订单金额总和，21到30岁用户的订单金额平均数;或者单独对维度和度量进行数学公式计算，比如所有的订单金额总和，用户数(用户ID的不重复计数)等等。

从数据类型上看，度量都是数值，但是数值不一定是度量，比如订单ID，虽然是数值，但是不是度量而是维度，而时间、文本类的数据都是维度。

有一点需要格外注意，维度和度量是可以转换的。比如要看“年龄”的平均数，这里的“年龄”就是度量，要看19岁用户的订单情况，这里的“年龄”就是维度。对于一个数据项而言，到底它是维度还是度量，是根据用户的需求而定的，很像量子效应，状态只有需求确定后才会随之确定。

另外，维度可以衍生出新的维度和度量，比如用“地区”维度衍生出一个大区维度，“北京”、“天津”都对应“华北大区”，或者用“年龄”维度衍生出一个年龄范围维度，20到29岁=“青年人”，30到39岁=“中年人”，40到49岁=“资深中年人”。再比如上述的平均年龄，就是用“年龄”维度衍生出一个度量。

度量也可以衍生出新的维度和度量，比如用“订单金额”度量衍生出一个金额范围维度，100元以下对应“小额订单”，500元以上对应“大额订单”等等。再比如用“收入”度量和“成本”度量相减，可以得到一个“利润”度量。

2、做判断用对比

下面提出一个问题：企业A今年收入8000万，是高还是低?大家看着这个问题，应该会感到无从判断，因为没有参照物，即没有对比。因此，拿到一个数据，要判断是好是坏是高是低，必须要进行对比。

首先，企业A可以跟自己比。如果前年收入2000万，去年收入4000万，那今年8000万算很好了。去年收入1个亿，今年8000万就是糟糕了。这叫纵向对比。

其次，企业A也可以跟其他人比。同行的几家竞争对手企业今年都收入几个亿，那企业A的8000万就不理想。这叫横向对比。

第三，企业A还可以对比不同的维度和度量。比如竞争对手都做全国市场，企业A只做山东市场。企业A在山东市场的收入比竞争对手在山东市场的收入高，那么就本地区而言，企业A做的更好，而放眼全国，企业A做的就有局限。比如如果竞争对手都做了十几年，而企业A刚做四五年，那企业A就算做的不错，但如果成立的时间相仿的竞争对手已经过亿了，那企业A就算做的不够好。这叫综合对比。

孩子考试考了95分，家长很高兴，因为知道满分是100分，有参照物。最近一次考试考了80分，家长会发火，因为过去的95分成了新参照物。后来一问，发现这次卷子出难了，孩子已经是班级第一了，就又转怒为喜，这里其他孩子就成了参(xi)照(sheng)物(pin)。

对比的参照物不同，得到的判断结论也就不同。为了避免结论片面、不客观，应该尽量多用综合对比。

3、找原因用细分

今年利润下降了，老板很生气，下令查找原因，缉拿“嫌犯”。原因怎么找呢?注意是找原因，不是找理由。很多人往往不知道如何查找原因，最后给出的都是理由。

先看一个示例的原因结论是什么——“因为四季度华南区域洗衣机的销量下降了，导致了今年利润的下降”。让我们分析一下这个原因有什么特点。

我们会发现，这个原因是由时间、区域、产品这三个维度和销量这一个度量组成的，于是我们可以知道，对于问题原因的查找定位，本质上就是在回答哪些维度下的哪些度量的下降或上升，导致了问题的发生。

这就是在做细分。

我们可以按维度细分，有多少维度，就可以有多少种细分的方向。比如看是去年所有月份都下降了，还是只有某几个月下降。如果是后者，那么就可以缩小查找的数据范围。聚焦到这几个月后，可以再看是哪些区域下降了，进一步细分。

入手的维度的先后顺序影响不大，问题原因涉及的维度也无法预知，因此可以从任意一个维度作为入口开始进行细分。

如果出问题的指标有相关的先导指标，则要想进一步挖掘问题原因，细分后还要看不同的度量，比如上述的原因结论示例是“因为四季度华南区域洗衣机的销量下降了，导致了今年利润的下降”，问题是“利润”而原因是“销量”，因为利润是通过别的度量计算衍生出来的。

细分无止境，细到什么地步才够呢?答案是，到可操作的区间才够。

比如就细分到“四季度利润下降，其它季度没有下降”，还是没有解决问题的办法，必须细到哪个时间段哪个区域哪条产品线，直到细到某一个最终责任人，才具有可操作性。需要注意的是，在真实情况中，问题往往不一定只有一个原因，而是多个原因综合起来形成的。

我司永洪科技主推的一站式大数据分析平台软件，为什么提供“缩放”和“笔刷”两种交互操作，就是为了满足“对比”和“细分”两种场景。

举一个例子，如下图，左图是各产品的收入毛利对比，右图是各品类利润趋势，现在用户想聚焦到“花茶”品类下的三种产品上，看看它们的利润如何。

有人可能会问，这个效果很类似筛选，为什么不在旁边放一些筛选器来实现呢?筛选器可以有，但现实情况中，当我们在一个图表上发现问题，不一定就能很容易地找到与其对应的筛选条件，尤其是散点图。因此，直接在图表上选择会非常方便高效。

再举一个例子，下图是产品利润趋势分析，用户发现从2009年7月开始，利润有连续4个月的下滑(如红框所示)，用户想知道为什么。

与“缩放”不同，“笔刷”方便用户将局部数据和整体数据进行对比。因为在上面这个例子中，单纯看哪些产品这4个月销售收入的绝对值低，并不能说明什么，有些产品本来卖的就少，一定要看哪些产品在这4个月相对表现不好。

先判断数据好不好，再分析原因是什么，数据分析的环节链条基本就算完整了。

怎么看待机器学习、数据挖掘等这类高大上的东东

什么时候去碰机器学习、数据挖掘这样高大上的东东。一句话，先把上述的数据发分析方法做到游刃有余，再搞那些高大上的。不要迷信复杂的算法，很多企业内部数据分析的大拿，往往都是深度理解业务，用的都是普通的计算方法，就能完成很精彩实用的分析过程。

机器学习，数据挖掘等什么时候会用到?简单而言，数据项多到人眼看不过来的时候会用到。如果总共就十来个数据项，每个拿出来单独出张图看一眼就看出端倪了，其实就不太需要用挖掘算法。如果总共几百个数据项，想看某一个数据项是受哪几个数据项影响最大，人眼看不过来，用挖掘算法就比较合适cda数据分析师培训