中国统计网「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分( 二 )

· 人均付费金额下降分析：
a. 人均付费金额的降幅是多少？
b. 绝对值，环比，同比数据
A. 定位原因
人均付费金额下降可能的原因主要有：订单数量下降；每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降
B. 提出策略
针对分析出的原因提出可落地的策略
③总结问题
a. 明确造成销售额下降的原因到底是什么（定性以后，记得一定要量化，不量化会被diss）
b. 提出有针对性的建议
c. 如何预防再次发生
递进
这种结构适合对一个问题进行探索，就像上一个例子中，我们针对每一个可能原因进行分析的时候，就是采用的这种分析方法，这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析，层层递进，深挖原因，这里在举一个例子：
某一个App的新注册用户数环比上个月减少，需要你做一个深入的分析，找到原因，提供改进策略

分析思路

新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构，也是一个典型的单向性用户旅程，画一张图就能说明白

本文插图
如图所示，影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面，但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失，所以我们会对某一步进行细化，这张图上，我们对用户从启动到注册成功进行细化，细化到用户行为，这样能够提出一些产品上的改进意见，这个时候，如果想要提升新注册用户数，只需要针对每一步流失原因进行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所见即所得的分析
比如：我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化，那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么，一般有：

用户已注册
密码格式不合规
系统错误
未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候，只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了
并列结构（多用于整体结构）这种结构一般遇到的情况不多，常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析，基本都是以描述型分析为主，因为分析的主体是并列关系，所以只需要每个主体就行单独分析就好，基本采用的分析思路是一样的
因果结构（多用于章节内部结构）比如双十一复盘/新手活动复盘等等，以电商某一次大促复盘为例，这里直接写结构：

总体描述：

本次大促整体数据表现，整体活动节奏的介绍；销售额是多少，同比提升多少；利润情况；参与用户有多少，同比提升多少；卖出商品有多少，同比提升多少；各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介，作用，发力点
子活动1的贡献是什么，对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献
子活动1的成本是什么？投入产出比是多少？

子活动2的效果分析
子活动x的效果分析
最后汇总，提出优化建议

2. 分析方法讲完了整体结构，我们就该进入到具体分析的过程里面，这里的分析方法，主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析，也就是说怎么通过数据看出问题，这里介绍常用的5种分析方法，但是有一句话非常重要，想写这节的最前面：数据分析师一定要懂业务，在分析之前最好能把问题定位个大概，再去捞数，再去分析，否则每天会沉浸在漫无目的取数中，我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务，从数据的角度看业务，才能驱动业务