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Hi，好久不見，因為工作原因，有段時間沒更新文章了，從今天起恢復更新。
這篇文章講解一些數(shù)據(jù)分析的知識，因為不論是開發(fā)、分析師、產品、運營，在數(shù)字化時代，掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念，是一項必備的工作技能。我們經(jīng)常提到的“數(shù)據(jù)Sense”，也可以概括為“數(shù)據(jù)分析思維”。
本文包括如下四個部分：
1.為什么數(shù)據(jù)分析很重要 ；
2.常見的分析方法有哪些 ；
3.數(shù)據(jù)驅動的一些方法論 ；
4.數(shù)據(jù)分析師的技能進階。
第一個層面，統(tǒng)計學依舊是數(shù)據(jù)分析的核心方法。
我們先來看一下數(shù)據(jù)分析的定義：“為了提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程”，數(shù)據(jù)分析是基于統(tǒng)計學的方法，來對社會科學的問題提供嚴謹?shù)姆治龇椒ê凸ぞ?。盡管大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)，大大擴展了統(tǒng)計學研究的領域邊界，但大數(shù)據(jù)技術并沒有改變統(tǒng)計學通過隨機抽樣推斷總體分布特征的基本思想，大多數(shù)統(tǒng)計學的基本方法，如因果推斷、充分性原則、數(shù)據(jù)歸納等，甚至因為大數(shù)據(jù)技術的普及而得到了增強。通過大數(shù)據(jù)技術的加持，很多重要的社會經(jīng)濟心理變量變得可以構建，如居民幸福感、投資人情緒等，而實時技術的發(fā)展甚至使得實時預測變成了可能。
第二個層面，數(shù)據(jù)分析對業(yè)務的發(fā)展有指導意義。
還是引用管理學大師“彼得·格魯克”的名言：“You cannot impove it if you cannot measure it”，只有我們找到業(yè)務發(fā)展的關鍵衡量標準，也就是“北極星指標”之后，我們才能夠針對性的優(yōu)化業(yè)務?；ヂ?lián)網(wǎng)上有一句廣而流傳的話，谷歌分析推廣人之一Avinash Kaushik的名句：“All data in aggregate is crap. Segment or die. ”，意思是“所有的總和數(shù)據(jù)都是垃圾，要么分組，要么去死”。匯總數(shù)據(jù)會掩蓋很多問題，對數(shù)據(jù)的下鉆分析才能獲得趨勢發(fā)生的真正原因，才能夠了解如何優(yōu)化“北極星指標”。當今互聯(lián)網(wǎng)人口紅利逐步消失的前提下，對業(yè)務數(shù)據(jù)的深入理解和分析，才能夠讓業(yè)務維持高質量的增長。
綜上，數(shù)據(jù)分析至今仍然很重要，如果想了解自己的工作能產生怎么樣的價值，數(shù)據(jù)分析知識，就是數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的“數(shù)據(jù)Sense”。
數(shù)據(jù)分析師的崗位技能，要求能夠有條理有體系的來分析問題、解決問題，我們需要借鑒一些常見的分析方法，以快速定位問題的根本原因。
分析方法包括兩個部分，一種是宏觀的戰(zhàn)略分析，另一種是微觀的數(shù)據(jù)分析。
宏觀的戰(zhàn)略分析，主要包括：
PEST分析，通過研究政治(Politics)、經(jīng)濟(Economy)、社會(Society)、技術(Technology)四個方面，來分析企業(yè)經(jīng)營所面臨的的宏觀經(jīng)濟狀況；
SWOT分析，通過研究優(yōu)勢（Strengths）、劣勢（Weaknesses）、機會（Opportunities）和威脅（Threats），來動態(tài)的分析企業(yè)內外部的競爭現(xiàn)狀；
波特五力模型，通過分析同行業(yè)內現(xiàn)有競爭者的競爭能力、潛在競爭者進入的能力、替代品的替代能力、供應商的討價還價能力與購買者的議價能力，來分析企業(yè)的競爭戰(zhàn)略策略。
宏觀分析雖然對于我們的日常工作而言，主題太大，但其實對于一些特定的行業(yè)，如保險、醫(yī)療、在線教育、互金、物流等，分析政策、法規(guī)、風險等考量因素，還是很有幫助的。
接下來我們講更加常見的微觀數(shù)據(jù)分析方法，這里列幾個常見的方法，并附帶一個小Case。
假設檢驗分析，又稱統(tǒng)計假設檢驗，是用來判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統(tǒng)計推斷方法。主要分成三個步驟：1、提出假設；2、收集證據(jù)；3、得出結論。
假設檢驗主要依據(jù)邏輯推理，來分析問題發(fā)生的原因，因此在歸因分析中也常常被用到。
例如我們的北極星指標下降了，我們需要找出對應的原因，初步設想有三種可能性，即用戶問題、產品問題或者是競品問題。
從這三個方面，我們能夠提出三種假設：
假如用戶有問題，那么我們可以從業(yè)務鏈路圖來分析問題，或者是多維度分析來進行拆解；
假如產品有問題，那么可以研究最近上線的產品功能，是否符合用戶需求；
假如競品有問題，那么可以通過外部市場信息，來調研競品是不是在大規(guī)模的補貼推廣。
在初步得到結論之后，分析的過程通常還要繼續(xù)，多問幾個為什么，然后繼續(xù)用數(shù)據(jù)的方法來驗證原因，直到找到問題的根源。
邏輯樹分析法理解起來比較容易，是把復雜的問題拆分成幾個簡單的問題，然后像樹木的樹干那樣，把問題逐步展開，通過解決單個的子問題，進而得到匯總的問題答案。
例如，同樣分析利潤增長緩慢的原因，我們可以通過邏輯樹的方式，把問題拆分成：收入、成本、毛利三個維度，然后依次分析各個維度的問題。
收入需要考量客戶量、客戶質量、付費率、付費意愿等問題；成本需要考量廣告成本、人工成本、促銷策略等問題；毛利需要考量倉配客、渠道質量等問題。最后通過各個子問題的匯總，得出真正的原因。
邏輯樹有三個基本原則，即
要素化：把相同問題總結歸納成要素；
框架化：將各個要素組織成框架，遵守不重不漏的原則；
關聯(lián)化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不孤立。
群組分析是按照某個特征，將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，如時間、興趣等，通過對比組與組之間的數(shù)據(jù)差異，來對問題進行對比。
群組分析對于產品生命周期不同階段的分析很有幫助，如新發(fā)布的版本效果如何，通過時間將用戶劃分成不同的群組，然后比較不同組之間的留存率，來分析用戶留下或者離開的原因。
舉個例子，視頻平臺的用戶，需要充值為VIP才能看到平臺獨占的電視劇，但用戶可以在任意月份取消訂購，這類取消訂購的用戶就是流失用戶。為了分析用戶為什么流失，我們可以使用群組分析方法。
通過把每個組的數(shù)據(jù)繪制成一條折線，橫軸是時間，縱軸是留存率，然后比較各個組的折線，我們通常能很容易的看出，不同時間留存率是有較大差異的，原因大體如下：
產品最近上線了某些新功能，但是這些新功能并不適合新用戶；
市場最近在進行推廣活動，帶來了新用戶，但是公司的產品對這些新用戶沒有價值，導致用戶流失。
再配合前文提到的假設檢驗，進一步分析問題的根本原因，這樣我們就形成了一些比較固定的分析方法：1. 群組分析，找到留存率比較低的組；2. 假設檢驗，提出問題，驗證為什么留存率這么低。
不同策略的相互組合，就形成了我們自己的分析方法論。
當然，數(shù)據(jù)分析的方法還有很多，這些都需要通過日常的學習和實踐，來一點點的總結完善。
數(shù)據(jù)驅動的意思，簡單來講，就是針對已經(jīng)數(shù)字化的業(yè)務，如電商、視頻等，通過數(shù)據(jù)來分析問題的原因，并提出優(yōu)化解決的方法，來驅動業(yè)務增長、或者是產品迭代。這是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)保持增長的訣竅，也是數(shù)據(jù)從業(yè)者需要掌握的業(yè)務方法，更是評價一個人工作能力的重要衡量標準。
數(shù)據(jù)驅動通常由如下的流程構成：
定性分析數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)問題；
定量分析數(shù)據(jù)，以確定影響面；
調研公司、競對和業(yè)界的通行做法；
預估解決問題后的效果；
設計相應的實驗機制；
AB測試得出實驗結論；
上線并跟蹤策略后續(xù)的變化情況。
這里有一些知識是數(shù)據(jù)分析需要涉及的，即定性、定量分析，AB測試。其他的部分通常由工程組來實現(xiàn)相應的功能。
定性分析，是對研究對象進行“質”的研究，分析內在規(guī)律；定量分析，是對研究對象進行數(shù)量的研究，描述相互作用與發(fā)展趨勢。
舉個例子，通過數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)了電商場景中的“下單到支付轉化率低”的問題，需要分析問題。我們通過分組+漏斗的方法，發(fā)現(xiàn)部分商品存在這個問題，然后通過抽樣看數(shù)據(jù)，分析發(fā)生問題的原因，大概是因為虛假價格，這個就是定性分析。定位到原因后，我們選取抽象商品，通過人工評估虛假價格的比例，來推斷總體的影響范圍，就是定量分析。
接著，我們定了一些策略，需要驗證這些策略對于“下單到支付轉化率低”問題的影響，就需要進行實驗對比。
AB實驗是指，針對同一個存在2種及以上解決方法的問題，對同一組人群進行隨機分組，在同一時間維度內，進行實驗組和對照組的實驗，通過少量且相同的衡量指標，衡量哪套解決方案的結果表現(xiàn)更好。當然，這么做的前提，是需要樣本量足夠，但對于已經(jīng)數(shù)字化的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務而言，通常都不是困難的事情。
通過分析AB實驗后，不同策略的效果對比數(shù)據(jù)，看我們的策略是否能帶來預期的正向效果，如果是則可以上線。上線之后，再進行定量的數(shù)據(jù)分析，看問題解決的程度。
以上就是數(shù)據(jù)驅動的一些常規(guī)方法。
數(shù)據(jù)分析師也需要懂算法。
很多時候，分析師也跟開發(fā)一樣，分成“向前”和“向后”兩種角色?！跋蚯啊钡慕巧N著業(yè)務走，能夠發(fā)現(xiàn)業(yè)務中存在的問題，尋找相應的優(yōu)化點；“向后”的角色更多是落地實現(xiàn)一個功能，能夠優(yōu)化算法或者試驗方法，更像后端，但更智能化。
盡管統(tǒng)計學能夠為我們提供非常不錯的分析方法，但世間的問題也不都是統(tǒng)計學能夠概括的，很多方向的分析師，依然需要掌握算法來應對工作的需要。
例如最典型的“供需匹配”問題，因為量變引起質變。
過去互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷史中，不論在B2C、C2C、B2B、B2B2C哪個地方，我們都建立了準確的畫像體系，不僅是用戶畫像，還有供應商畫像，實現(xiàn)了千人前面的用戶管理，更好的做供需管理匹配。后來，這套機制衍生到了其他方面，視頻的個性化推薦、網(wǎng)約車管理，都屬于供需匹配的一部分。
但如何在千萬級甚至億級的商品里面去做匹配召回，如何在海量數(shù)據(jù)中匹配線索，如何明確哪些人群是我們的目標人群，如何把信息流推薦給最合適的人，又如何衡量這些效果…… 很多方案，需要綜合考慮，到底是通過基于統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)分析去形成規(guī)則，還是需要通過算法去挖掘特征，都是達成目標的途徑。
大公司由于資源豐富，通常兩者會并行，從某種程度也就嚴格的區(qū)分了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)算法間的職責邊界；而中小企業(yè)資源有限，可能造成分析即算法的現(xiàn)象。
與之類似的，還有風控、知識圖譜等領域，除了人力的覆蓋，需要機器的介入，才能效果的最優(yōu)化。
其實，數(shù)據(jù)分析師的成長，更像是一場馬拉松長跑，因為需要接觸的知識很多，能夠合理分配自己的時間和精力，經(jīng)常提醒自己核心目標是什么，才能把事情做好，在漫長的長跑過程中不掉隊。分析只是一個技能，把它作為人生的職業(yè)，更需要貼切實際場景，貼近公司發(fā)展，做出相應合理的策略。
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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