各位好，很多人还不知道怎么做简单的数据分析。以下是详细的解释。现在让我们来看看！

如何做数据分析(如何做数据分析图表)编辑导语:相信很多同学在分析问题的时候都很困惑:什么才算深度挖掘？你想挖多深？如何看待一堆指标？本文作者采取了四个步骤，并阐述了如何进行深入的数据分析。和感兴趣的朋友一起来看看吧~

今天就和大家系统的分享一下如何深挖问题。

一、0级深度‍

最简单的原因分析就是在单一维度上做一个细分和比较。比如我们分析为什么业绩不达标，会发现5个分公司，2个分公司不达标。那么分析的结论就是:“因为两家分公司未达标，所以业绩未达标”！

当然，这个时候我们可以多做一步:量化每一个不达标的分支的影响。比如看谁的达标率低，谁在拖累市场。要做到这一步，单维的细分和对比就到了终点。

二、1级深度

既然可以做单维细分，那么也可以做多维细分。常见的，就是拉十字表。比如为什么性能不达标？拉出产品、用户、分支等维度。并与绩效目标做个十字，然后逐一列出各维度的差异。很多同学做问题的原因分析，其实是在做...

注意这里可以多做一步，就是找到几个维度之间的联系。因为很有可能A、C、E三个分店都卖不好，背后的原因是一样的:都是A产品的主销地，A产品烂了...这种联系可以通过两个维度的交叉比较来发现。

三、2级深度

但是，事情还没完，我们还是会问:为什么产品是A烂？是这个产品先天质量不达标，还是后期操作不到位？立正！在这一点上，问题发生了变化。无论是“先天素质不够”还是“后期操作不到位”，都无法用一个指标直接衡量。此时，我们需要将中文描述的假设性原因转化为可量化、可验证的指标。

比如“先天素质不好”，这里有两点:

衡量好坏，可以从产品性能、配置等硬件方面(需要收集二手数据)，也可以从用户体验、口碑等角度(需要收集调研/舆情数据)来确定指标。衡量“否”，你得找一个参照物，这个参照物可以和你的上一代产品或者同期竞争对手的产品进行对比(如下图)

“后期操作不到位”也是一样，还可以进一步拆分。而且因为运营涉及到几个方面，比如***，推广，商品周转等。，我们必须分别查看各个方面的数据:

***质量如何（各***渠道转化漏斗）？促销力度如何（优惠力度/整体资源投入）？商品周转如何（是否有渠道缺货/积压）？

立正！当有几个方面时，可能会出现一级深度的问题:几个方面相互影响。此时，很难检查相互作用，因为假设不能简单地由分类维度代替。一般来说，为了分析清楚，我们需要从商业逻辑的角度找到“贴近用户，贴近上游”的原因。比如和***、推广、商品周转相比，***更上游，***不行，人不够，什么都不行。所以可以先从***查起。

四、3级深度

我们在2级深度，我们已经确认:

产品的包装不是很受消费者欢迎（前期调研没做好）产品的价格偏贵，对手有更便宜的货***效果不理想，***转化率未达预期

那又怎样？分析结束了吗...

不一定，因为一个健壮的问题，它必须是:

有这个原因的时候，问题就存在了；没有这个原因，问题就消失了。

只有双方都成立，才能称之为“稳健”。所以如果只是2级深，领导经常会问“是不是我换个包装/降低价格/换个文案，它的性能就好了？”同时语气中充满了不信任。

此时结束问题的更好方法是真正安排一次测试。哪怕是先小范围测试，确认能解决问题，再推大范围测试也是可以的。注意，三个问题中，包装问题相对难改，价格和***容易改。做测试的时候一般会选择容易改的，尽快得到反馈。

比如价格问题，可以就近找个假期，安排个假期促销，把价格动起来看看效果。这里有两点需要注意:

测试得可控，不能不留后手。比如调价，万一全面降价，商品销量还是没起色，咋办！不留后手，只会逼死自己。测试要注意控制其他变量。比如测价格，肯定会通过渠道投***，那渠道运营就不能太烂，至少拿一些之前表现相对好的渠道来做。不然又扯不清，到底渠道和价格各自影响多少。

这是企业测试和实验室测试最大的区别。实验室是一个封闭的环境，可以耐心的做各种精细的分组，把控制变量一个一个的对比。但在企业环境中，很多问题都是前后牵扯，有内外影响，要往“做出成绩”的方向努力。结果不错，一切都好。否则，我已经尝试了几次，未能提升我的性能。估计我得离开这里了。

五、4级深度

达到三级深度，很多同学会觉得终于没有死角了。其实还有一个潜在的问题，就是短期和长期的矛盾。短期的关键问题并不意味着它们也是长期的关键问题。例如，短期促销可以促进销售。但长期来看，世界上的促销越来越多，产品力越来越弱。最后，资金烧完了，企业也就完了...

因此，短期测试/验证的结果需要长期积累的数据作为支持，以评估长期效果。做这个数据的时候，不能“治头疼，治脚痛”而是要做长期观察。把每个问题的假设列一个清单，记录下来，然后长期观察:

是不是某些问题反复出现是不是有些问题持续很长是不是解决问题手段趋于单一是不是解决问题成本越来越高

如果是，说明有长期问题。

此时，那些反复出现且长期存在的问题就可以成为突破口。虽然短期内他们不是重点，会被促销掩盖，但是他们的长期存在本身就是一个问题，所以我们要通过促销业务来解决。

六、小结

很多同学不去深究，因为从第二个层次开始，不能只指望几个指标/维度交叉就直接下结论。他们必须结合业务场景，转换业务假设，然后收集证据。这就需要掌握业务场景、指标和逻辑能力。这些能力需要积累和锻炼来提高。

第三和第四层次的深度取决于商业合作。我们经常看到一些公司在经营中遇到问题，要么把锅扔了，要么粉饰太平，要么乱搞打折促销，导致很多假设无法验证，分析经验无法积累。

这时候就要求做数据的同学要有总结问题的能力，总结业务做了什么。如果发现自己的业务只会“三板斧”，发现一些老大难的问题从来没有管理过，其实我们的见识已经到了一个更高的层次。如果能重新设计实验，检验假设。即使没有真正投产，也是分析经验的宝贵积累。这些经验可以让我们在其他更规范的企业中发挥作用。

#专栏作家#

接地气的陈老师，***微信官方账号:在接地气学校，人人都是产品经理专栏作家。资深顾问，拥有互联网、金融、快消、零售、耐久、美妆等15个行业丰富的数据相关经验。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

以上解释了如何做简单的数据分析。