今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

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数据分析是淘宝运营必备技能。如果当你懂得了利用数据分析竞争对手，那么你是很轻易的知道竞争对手是如何做起来的，他用的是什么手段，依靠的是哪一个渠道，只要你懂得分析，你就能知道。

淘宝如何做数据分析？有以下几步：

一、确定目标需求

在分析竞争对手的时候，我们的目标需求肯定就是想知道他是如何做起来，他的流量渠道有哪些，订单增长趋势，订单多少，他的时间发展趋势，这些就是我们的一个目标需求。

二、获取数据

获取数据指的是获取我们所需要完成目标需求的数据。从目标需求中，我们可以知道，要获取数据有竞争对手的访客数、流量渠道的来源、每天的销量情况，以及他的时间变化趋势是怎样的。

三、整理和处理数据

整理数据的时候，像这种情况，需要分类汇总的，我们一般会利用到数据透视表。

四、分析数据和展示数据

经过上一步的整理之后，我们的数据明显比刚刚一开始更加整洁了，但是这个数据还是不太直观，一般情况下，我们需要把它变成图表的展示模式。

五、撰写报告

这一步我就不详细写了，简单描述下报告的内容。一般来说，如果你是需要给公司写报告的话就是需要写的，如果仅仅只是自己用的话很多的时候就不用写了。一般来说，撰写报告可以从这些地方去写，报告背景，数据来源、数量等基本情况，分页图表内容及本页结论，各部分小结及最终总结，下一步策略或对趋势的预测。

大家好，我是零一。这一篇给大家介绍聚类/分类。

我们先讲一讲聚类。

上一篇的探索关系，很多朋友反映说非常有趣，这一篇，聚类分析也是相当有趣的。

聚类分析简称聚类，俗话说物以类聚，人以群分，聚类就是划分子类的过程。算法上面多用k-means和k-medoids，当然，大家可以跳过这些算法的过程，用程序来完成即可。

说简单一点，通过聚类，可以将我们的数据进行分类，并且描述每个类的特征。

聚类应用非常广泛，包括在电商领域的应用也是多不胜数。比如

（1）对客户数据进行聚类分析得到多个客户群组，并且得到各个群组的特征，这可以帮助我们发现客户的共性和差异性；

（2）竞争对手数据进行聚类分析得到多个对手群组和各自的特征，这一样可以让我们找到对手们的共性和差异性；

（3）对行业数据进行聚类分析得到多个行业群组和各自的特征，这个可以来发现不同行业之间的共性和差异性

（4）对销售数据进行聚类分析（比如以其中的地域聚类），可以告诉我们那些地域之间的共性和差异性

不难发现，我举的4个例子都是在发现共性和差异性。对的！我们了解了这些信息，可以指导我们的运营决策，对不同群组制定不同的策略。

下图是对地域数据做的聚类分析，得到的一个谱系图，我们从上往下看，首先是分成两大类

广东，天津，浙江，北京和上海这五个省市为一类，其余的多省为一类。

再往下看又分成了四大类，西藏作为单独一个分类，广东也作为单独的一个分类，天津和浙江为一类，北京和上海为一类。

从上往下，越分越细。红色的边框把多个省市划分成5个分类。一般没必要分得太细，这个数据目测是分成了20个细分的分类，除非是确实是需要细分到很细的时候，才需要看最低层的分类。

当我们知道天津和浙江聚为一类的时候，他们必然存在共性，才会聚在一起。当我们知道天津-浙江类和北京-上海类，作为两个不同的群组聚集，它们之间肯定是存在某种差异。

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下面，我们用上篇共享的数据，跟大家一起探讨聚类，和寻找他们的共性和差异性。

先处理下缺失值，选择清除数据里面的离群值

中间要选择需要处理的字段，选择好后，进入以下界面，也一样下一步即可

选择删除包含离群点的行（因为这里数据量不少，可以删了）

一般情况下，我们都避免直接修改源数据，需要新建一个变量或者空间或者工作表来存放处理过后的数据。这里选择复制到新的工作表就可以了。

数据处理好后，就可以进行聚类分析了。在数据挖掘套件里面直接选择聚类分析即可。

选择需要的数据进入模型里面

点击参数，然后就会看到下图这个对话框，可以手动输入数字来更改聚类算法，可以看到微软提供的聚类算法有4种，分别是可变的EM，固定的EM，可变的K-means跟固定K-means（EM是最大期望算法，K-means是K平均值算法，可变的是可以伸缩调整的，固定的就是固定不可调整的）

这里我输入4，选择固定的K-means算法

下图是选择测试集的比例，默认是30%。【测试集】是数据挖掘特有的名词，数据挖掘里头将数据集一分为二，大头的部分用来训练建立模型，称之为【训练集】，小的部分就用来测试模型，称之为【测试集】。这是数据挖掘和统计学最大的差异之一。统计学是通过统计方法来验证模型是否可靠，而数据挖掘技术是利用测试集来验证模型的可靠性。一般用于预测模型，聚类分析其实可以不用测试集，可以把数值改为0。但我就不改了。就用随机抽取出来的70%的数据来建立模型。

完成后，就会进入模型浏览界面，我们看到共有划分了7个，这有点儿多，我们可以在选择输入列的时候指定分类的数量，刚才我们是选了自动检测来着。

线粗代表两个分类之间的关系的强度，越粗关系越强。分类的颜色代表密度，颜色越是深蓝代表这个分类的数据个数越多。那非常明显，系统把大部分的数据归入分类1里头了。

下面是分类的剖面图，每个分类对应的指标范围在这里一览无遗。

简单解读一下上面这个分类情况

【分类1】包含2768个数据，最鲜明的是30天成交量偏大，价格偏低的这一个群组，是中低端爆款类

【分类2】只有246个数据，这个群组比较失败，发货分丶服务分丶好评率都偏低，销量偏低，价格偏高一点，典型就是卖货不卖服务类

【分类3】只有187个，集中在广东深圳，DSR很好，评价很好，价格很高，但退款率也很高，应该是高端市场的卖家，标准的价格高，服务好，但不知为何退款率也高，可能是买家收到了，觉得不划算吧，这一类是高端类，但产品或品牌的价值感可能没有做好。

【分类4】只有65个，也是DSR超好，价格中档，产品的价值完美体现，退款率不错，同样集中在广东深圳，是中档性价比类。

【分类5】只有61个，这个群组很惨，集中在浙江金华（估计是义乌），价格超低，DSR超烂，好评率很惨，是低端烂货类

【分类6】和【分类7】规模很小，就不解读了。以上解读仅供参考。一般分个4-5个群组就差不多了，如果数据量确实大，可以考虑分细一些。

每一个分类都可以单独提取出这个分类下的数据的。

下图是分类的一些特征，每个特征的概率情况

下图是分类间的差异性，通过对比可以发现，分类1多是天猫，非分类1的多是C店。

下面我着重看下分类3和分类4的区别，因为分类3败在退款率上面，而分类四就解决了这个问题。

我大致上看出来了，分类3的服务（DSR,退款速度）没有分类4的做得好，但分类4的价格又要比分类3低，并且包邮。那作为消费者，肯定选个价格中肯，服务又好的店家。而且分类4的销量还不低，有少部分是心店，我对心店的印象就是心店的服务一般要比大店的要好。

以上就是对这儿聚类分析结果的简单解读，具体的，亲们实操一下吧。

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下面说说分类。

聚类和分类，从语义来讲，看似很像，但有一点重要的差异。分类是指定了我们要分析的列（维度），然后通过决策树算法（默认方法是用贝叶斯分类器），来告诉我们，影响这个目标的维度有哪些。下面我们看下过程。

选择要分析的列，我这里选择的是30天销量，看下会影响销量的是什么因子。

下图是结果，告诉我们，收藏很重要！收藏跟销量有很强的关系。同样第一张图是决策树，一样有分组的作用。

决策树一般用来分析影响客户下单或者流失的因子有哪些。有兴趣的朋友可以自己倒腾一下。试下会有哪些意外的收获。

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下面，告诉大家测试集的使用方法。

选择准确性图表

选择模型，一般用于预测模型，刚才的决策树是属于预测模型，而聚类就不属于，因此聚类的模型不可用于准确性图表。

选择要预测的区间，我选择的是30天成交大于122的情况

我们之前保留的测试集，就在这里出现了，默认会选择测试集来验证准确性。

在上图点了完成后，就会得到这样的一个结果（部分截图），会有一个指标， “分类 30天成交”模型提升144.11%，这个数值越大代表模型的准确性越高。但我一般看下面的ROC图。

蓝色代表没有模型的结果，红色代表理想的结果。而绿色代表我们测试得到的结果。

绿色的线越接近红色的就代表越好，一般情况下，只要不要太接近蓝色的线（或者低于蓝色的线），就好了。如果接近蓝色的线或者在蓝色线下面，那就不如不用模型了，此时这个模型就没什么存在的意义，如果硬要用那就只是为了做模型玩玩而已了。

【摘要】：结合实际数据分析工作，简要介绍了VLOOKUP函数的基础应用，重点介绍亲测高效有难度的VLOOKUP函数高级应用。最后分享我运用Excel的一点技巧。

毕业后，第一份工作是在一家互联网公司做数据分析。

尽管和所学专业没那么匹配，但我还是挺满意。因为向来对数字很敏感，对常用统计软件也都有所了解。

正式入职，发现面试时说的什么SPSS，Eviews统统都不用，基本就是用Excel。对于研究生毕业，第一份工作，我多少有些落差。既来之则安之，我心想用什么工具最方便，工作中应该可以自己选择。对于word和ppt还算熟练，Excel也就一般。多学点总不会差。

开始工作，我发现Excel的功能简直太强大，我之前了解的仅是皮毛。尤其在更新到2013版后，操作更智能和快捷，数据量大时计算较费时。对于日常工作影响倒不大，借助Excel我的数据分析工作也很快上手。

除了宏不太会，工作之余也会多琢磨一些公式和操作。以至于同办公室的同事，甚至外部门的同事都来找我帮忙解决Excel的问题。时间久了，领导特意让我在部门内部定期做教学分享。

我确实喜欢和数据打交道的感觉，从冗杂的繁琐数据中分析出最终的结果相当有成就感。在简书上也看到了许多实用的Excel操作指南或技巧。

今天分享一个职场中最常用，功能强大，却少有人掌握的VLOOKUP函数。很多文章都提到过这个函数的基础应用，此外还有一个高级应用，是我在工作中遇到，亲测高效快捷的有力工具。

VLOOKUP函数---最最最常用的查找函数

四个必备参数=（要查找的值，要查找的区域，返回数据在查找区域的第几列数，逻辑值）

注： FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A（首选）

TRUE或1，则返回近似匹配值，如果找不到，则返回小于第一个参数的最大值。

VLOOKUP函数的基础应用：一对一的匹配

理解上述文字很晦涩，用实例来说明。

例1： 下图中左表为源数据：各类产品在三个城市的日销售数据。

需求：查询产品B和F在上海的销售额。

因为提供的数据量很少，人工查找就能完成。但实际工作中数据量很庞大，人工查找费时费力且准确率低。这时用VLOOKUP一秒搞定。

做法：在G2单元格内，输入公式，见红框内。回车后，出现结果；将公式复制或下拉至G3，同理可得结果。

参数解释：

（1）“F2”为我们要查找的参照值，即在源数据第一列查找“产品B”。当公式下拉复制时，自动切换为查找F3。

（2）“A：C”指我们要在此范围内查找数据。该参数也可写为“$A$2：$C$9”，即绝对引用。这样可保证无论公式如何拖拽复制，数据源始终固定引用该区域。

（3）参数“3”指在选择的数据源“A列-C列”范围内，要查询的销量在引用的第三列，即C列。

（4）FALSE，即精确查找。

这样，通过应用该函数，实现了产品型号和销量一对一的匹配查找。

应用该公式的硬性条件：

（1）必须保证需要查找的参照值与源数据格式一致。

即例1中：F列与A列完全一致，不仅内容相同，尤其保证单元格格式一致，否则只会返回错误值 #N/A。如不一致，查找前需转换成一致的格式。有时较难分辨。

（2）必须保证源数据表中的第一列没有重复项。

即A列中没有出现重复的产品类型。假如源数据中出现了多行“产品B”，那么在查找时只能返回第一次“产品B”出现时对应的销量。

当（2）无法满足时，查找不再是一对一，而是一对多的匹配。需要对VLOOKUP函数进行扩展才得以实现查找功能。

VLOOKUP函数的高级应用：一对多的匹配

例2：下图左表为客服中心的每日工作记录，日积月累，这个表数据量庞大且信息冗杂。

需求：王丹和张鹏岗位变动，需将他们接待过的全部客户汇总转交其他同事维护。

数据量小手动筛选即可，使用透视表也可完成。这里我借助简单的例子，介绍如何使用VLOOKUP完成。当数据量庞大，这是较便利的方法。

做法：

第一步：将A列排序，在A与B列间新插入两列。

第二步：计数。在B2输入公式=COUNTIF(A$2:A2,A2)，回车，下拉即可。

目的是对A列中同一个名字的出现次数进行计算。如图李珊出现了四次。

第三步：构建辅助列。在C2输入公式=A2&B2，回车，下拉即可。目的在于将A列B列的内容合并。这时C列即为辅助列。保证了源数据的唯一性，此时已满足VLOOKUP基础应用的第二个硬性条件。

第四步：进行匹配查找。在H2输入公式=VLOOKUP($G2&H$1,$C$2:$D$18,2,FALSE)， 复制公式至其他单元格即可得到结果。

与基础应用相比，仅参数1有变化，涉及相对引用和绝对引用问题。

参数1：将“客服姓名&序号“合并作为第一个参数。公式向右向下复制后，“客服姓名”行变列不变，所以锁定列。“序号”列变行不变，所以锁定行。即为：“$G2&H$1”。锁定即绝对引用。（此处较难理解，操作中通过尝试能够理解透）

参数2：绝对引用C2至D18区域。即为：“$C$2:$D$18”，新数据源。

参数3：返回所选区域C2至D18中的第2列数据。即为：客户姓名

参数4：FALSE，即精确查找。

第五步：将H2中的公式向下向右复制至K3，即得全部结果。可对比源数据表验证是否正确。

在序号为4的单元格内出现了#N/A值。表明没有找到“王丹4”和“张鹏4”对应的内容，说明这两人接待的客户仅有3人。

这样，通过其他功能辅助，实现了客服与客户一对多的匹配查找。

总结：VLOOKUP的高级应用是在基础应用的基础上，借助了COUNTIF和&函数，构建辅助列，使得源数据表中第一列无重复。四个必备参数中仅参数1涉及绝对引用和相对引用，略有难度。

应用Excel的技巧

1.填充了公式的单元格，在得到结果后，最好将计算结果转换为“值”。

两个好处：一是避免源数据的任何变动再次影响公式的计算结果；二是Excel本身计算较费时。如公式一直存在，每次打开该文件，或是刷新时都会重新计算，严重影响Excel运算速度。

2.Excel的数据承载量相对较小。2013版每个sheet能够填充接近105万行。

如果涉及较多sheet,数据量可想而知。因此在上一条的基础上，必须及时保存，否则数据量大时Excel难免会出现重启。毕竟多数人用的都是免费版，为了避免做无用功，及时保存很重要。这可是次次抓狂的经验教训。

3.Excel的功能很丰富，没有哪一本书或是哪一个老师能够完全教会所有功能。

更实际的是，从点到面去学习。比如说我介绍了VLOOKUP函数的应用，其中涉及到了绝对引用的概念，以及countif函数的应用，这时就引导你去学习新知识。

任何功能的组合都能起到耳目一新的作用。

4.Excel做不到死记硬背，多练习才利于掌握。

比如说，在工作中我给同事教过无数次VLOOKUP函数的应用，当时似懂非懂，勉强会用。想不到的是他们下一次遇到早已忘得一干二净。在我看来是很简单的一个公式而已，仅需掌握四个参数。关键是他们不常用，而我几乎天天用。

任何技能都是如此。孰能生巧，才能更快掌握更多功能。哪怕是多记几个快捷键，都会为你使用Excel加分不少。

多学一点技能，就能少求助别人，且让别人来求助于你。普通离优秀，永远差一项技能。

写出来为分享，也为记录。

PS：如果没有看懂，或是觉得现在用不到我介绍的公式。没关系，请收藏，因为工作后，无论做什么工作一定一定一定会用到VLOOKUP。

请尊重原创的辛苦。欢迎分享，欢迎交流。

小R刚毕业，每天都在公司忙到10点半回家。

作为室友的我，总是打趣地问他：“是不是又在公司蹭空调蹭网络，干嘛不早点回来陪我吃鸡！”

没想到小R低下头落寞地抱怨道：“我也想早点回来，可是我真的搞不定啊！”

原来，小R每天的工作标配就是统计数据。可同事们十几分钟就能轻松搞定的Excel表格，他经常要加几个小时班才能勉强完成。刚开始，他以为是自己不够熟练，多多练习就好了。没想到埋头苦练了半个月，他还是全组最慢的那个，每天被领导催到怀疑人生，甚至被质疑工作能力。

没有对比就没有伤害。看着旁边妹子敲几下键盘就能轻松搞定表格，小R开始惧怕做Excel和数据统计。

如今，几乎所有公司在招聘时都离不开这条要求：熟练使用Excel，精通数据分析者优先。

做方案、汇报工作、数据分析、总账录入、项目进度、工作记录、写代码、帮助记忆、思维导图.......Excel几乎能解决你工作中的所有问题，它不仅仅是某一职业的必备技能，而真实涵盖所有行业：

做行政，你要学会做考勤表；做财务，你要学会做财会报表；做销售，你要学会做销售业绩表；做运营，你要数据分析、工作汇报；做数据分析师，Excel玩得6也是最最最基本的条件.....

大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，数据分析师便是其中之一。由于专业技能和量化的数据分析为客户或所在公司控制决策分析、保证利益最大化，“数据分析师”一职备受各界青睐，甚至被视为21世纪的黄金职业。

虽然发展前景大好，但很多想要转行数据分析的小白心里多少都会有些疑惑：不会R、Python、SPSS、Tableau，是不是做不了数据分析师？

事实上，精通Excel，对于转行数据分析来说相当重要。因为Excel拥有最大的客户群体，基本上所有的企业、个人的电脑中装的都是office，这也就意味着90%以上使用电脑的人，都会用到Excel，即便如BAT这样的企业，在处理百万级、千万级数据的时候，也会优先使用Excel。

那么，在没有统计学、数学、计算编程等基础的情况下，如何只用Excel，成功转行成为数据分析师呢？

这里就不得不介绍三款用Excel就可以实现数据分析的插件：Power Query（数据查询）、Power Pivot（数据建模）、Power View（数据可视化）。

这三个模块组成了数据分析全过程，这个过程就好比烹饪过程：

第一个模块数据查询——Power Query。与数据源直接对接，就像获取新鲜的食材，对食材进行清洗、分类、整理，使其达到准备入锅的使用状态。这一步非常重要，因为如果食材不新鲜，那么再厉害的大厨也不可能做出一道健康的美味，所以好的数据源是成功的一半。

第二个模块是数据建模——Power Pivot。这一步是数据分析过程中最具有技术含量的核心部分。我们把数据组合起来实现不同维度的分析，就像把食物组合起来利用烹、炸、煎、炒等方式，再添加油、盐、酱、醋等调料，以烹制出想要的味道。

但是光有味道是不够的，最后我们要呈现给顾客的是一道色、香、味俱全的菜，是否能以视觉效果吸引顾客品尝你的美味，这就要看第三个模块——Power View（数据可视化）的功力了。

例如，如果以前你的做表是这样的 :

那现在通过Power View几秒钟就可以做成这样：

是不是相当神奇？！

无论你是像小R一样的职场小白想要提高工作效率实现逆袭，还是零基础转行成为高大上的数据分析师，精通Excel可以让你彻底告别被数据搞晕的日子，实现加薪不加班！

Excel这么重要，如何在短时间内熟练掌握呢？这有一套为你打造的Excel精品课程：容大教育《Excel速成班——数据处理与分析实战》在线课程，教你用Excel实现数据采集、数据转换和清洗、数据分析与建模等，关注容大教育IT培训机构百家号获取学习资料！

施老师：

在平常的办公中，经常有学员问我，怎样做一份让领导眼前一亮的数据分析报表，而且是自动的。下面就由宁双学好网施老师来教你。

一、首先打出一份员工产量统计表

二、然后把员工姓名复制一行到下面的位置，右边打好筛选月份，

三、然后在下方输入公式：=VLOOKUP($J$2,$B$2:$G$8,COLUMN()-1,0)，鼠标往右拉，得出员工一月份的产量，然扣右边用【数据】- 【数据有效性】算出筛选月份的序列。

四、然后点击插入菜单【图表】-【柱型图】，选择下方的一月，就自动生成柱型图表

五、将图表的底纹填充好看一些

最后我们可以点击筛选月份，点击什么月份就会出现该月份的柱型数据。是不是很方便啊。

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。

在互联网的下半场，不断精细化运营的背景下，产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品，更需要培养数据的意识，能以数据为依归，来不断改善产品。

不同于公司专业的数据分析师，产品经理更多的可以从用户、业务的层面去看待数据，去更快更透彻的去寻找数据变动的原因。

科多大数据带你们看看在数据已经被有效记录的前提下，如何有效的去进行大数据分析呢？

一、明确数据分析的目的

1、如果数据分析的目的是要对比页面改版前后的优劣，则衡量的指标应该从页面的点击率，跳出率等维度出发，电商类应用还要观察订单转化率，社交类应用要注重用户的访问时长、点赞转发互动等频次。

不少新人在设计自己产品的时候，可能会花费很多时间在产品本身的设计上，却没有花精力思考如何衡量产品的成功与否，在产品文档上写上一句类似“用户体验有所”提升的空话，这样既不利于产品设计顺利通过需求评审，也无法更有效的快速提高产品的KPI指标。

2、如果数据分析的目的是探究某一模块数据异常波动的原因，则分析的方法应该按照金字塔原理逐步拆解，版本->时间->人群。

比如发现首页猜你喜欢模块最近的点击率从40%下降到了35%，暴跌5%个点，这个时候先看看是不是哪个版本的数据发生了波动，是不是因为新版本上线埋点遗漏或有误造成的。

如果版本的波动数据保持一致，再看看数据是从什么时候开始变化的，是不是因为受到了圣诞、元旦假日因素的影响，页面上其他模块上线了新的活动影响了猜你喜欢的转化。

如果不是，则再拆解是不是流量来源构成发生了变动，是不是新用户的曝光数量增加导致的。

产品经理需要带着明确的目的去分析数据，思考实现目标需要构建哪些维度去验证。大部分时候，产品经理需要非常耐心的一步一步的拆解细分，排查原因。

二、多渠道收集数据

收集方式一般有四类渠道。

1、从外部如易观或艾瑞的行业数据分析报告获取，需要带着审慎的态度去观察数据，提取有效准确的信息，剥离部分可能注水的数据，并需要时刻警惕那些被人处理过的二手数据。

2、从AppStore、客服意见反馈、微博等社区论坛去主动收集用户的反馈。我自己经常有空的时候就会去社区论坛看看用户的状态评论，一般这样的评论都是非常极端的，要么特别好，要么骂成狗，但这些评论对于自身产品设计的提升还是非常有益的，可以尝试去反推用户当时当刻为什么会产生如此的情绪。

3、自行参与问卷设计、用户访谈等调研，直面用户，收集一手数据，观察用户使用产品时所遇到的问题及感受。问卷需要提炼核心问题，减少问题，回收结果需剔除无效的敷衍的问卷。用户访谈需要注意不使用引导性的词汇或问题去带偏用户的自然感受。

4、从已记录的用户行为轨迹去研究数据。大公司一般会有固话的报表/邮件去每天甚至实时反馈线上的用户数据情况，也会提供SQL查询平台给产品经理或数据分析师，让他们可以更有深度的探究对比数据。

三、有效剔除干扰数据

1、选取正确的样本数量，选取足够大的数量，剔除极端或偶然性数据的影响。08年奥运会上，姚明的三分投篮命中率为100%，科比的三分投篮命中率为32%，那么是不是说姚明的三分投篮命中率要比科比高？显示有问题，因为那届奥运会，姚明只投了一个三分球，科比投了53个。

2、制定相同的抽样规则，减少分析结论的偏差性。比如两条Push文案，第1条“您有一个外卖暖心红包未领取，最大的红包只留给最会吃的你，点击进入”，第2条“送你一个外卖低温福利，足不出户吃喝热腾美味，点击领取”。实验数据表明，第二条Push文案的点击率比第一条同比高了30%。那么真的是第二条文案更有吸引力嘛？结果发现是第二条Push文案的接收人群的活跃度明显高于第一条造成的。

3、剔除版本或节假日因素的干扰，新版本刚上线时的数据表现往往会很好，因为主动升级的用户一般是高活跃度的用户。临近周末或大型节假日的时候，用户的消费需求会被触发，电商类应用的订单转化率也会直线上升。因此，在数据对比的时候，实验组和对照组的数据在时间维度上要保持对应。

4、对历史数据遗忘。人与数据技术不同，数据技术有着100%的记忆能力，而人类根据艾浩宾斯遗忘定律1天后只能记起33%，6天后25%，31天后21%。因此，我们要合理的选择筛选时间段。比如猜你喜欢模块不仅要对兴趣标签的计分进行一定的加权处理，也要结合商品的生命周期等因素做一系列的回归实验，得出受众人群对各类兴趣和购买倾向的衰退曲线，利用有规律的时间变化有效删除老数据，去提升模块的点击率。

5、实验需拆分A1组，也就是在实验组B和对照组A上再增加一组A1，A1和A的规则保持一致，然后探究AB的数据波动与AA1比较，剔除数据的自然/异常波动带来的影响。以我实际的A/B实验表明，设立A1组是非常重要且必要的，不管数据量级有多大，相同实验规则的两组在数据也会有一定的小幅波动，而这小幅波动在精细化运营的今天，对我们的判断可能形成较大的干扰偏差。

四、合理客观的审视数据

1、不要忽略沉默用户

产品经理在听到部分用户反馈的时候就做出决策，花费大量的时间开发相应的功能，往往结果，可能这些功能只是极少部分用户的迫切需求，而大部分用户并不在乎。甚至有可能与核心用户的诉求相违背，导致新版产品上线后数据猛跌。

忽略沉默用户，没有全盘的考虑产品大部分目标用户的核心需求，可能造成人力物力的浪费，更有甚者，会错失商业机会。

2、全面理解数据结果

如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析。

例如我曾经做过在首页给用户投放活动弹窗的实验，发现实验组的数据不管在首页的点击率，订单转化率乃至7日留存率方面都远超对照组，首页上的每一个模块的转化率都有明显的提升，远远超出了我们的预期，那这真的是活动弹窗刺激了用户的转化率嘛？

后来我们发现在首页能够展示出活动弹窗的用户，往往在使用环境时的网络状态比较好，在wifi环境下，而未展示弹窗的用户则可能是在公交/地铁/商场等移动场景下，网络通讯可能不佳，因此影响了A/B实验的结果。

3、不要过度依赖数据

过度依赖数据，一方面，会让我们做很多没有价值的数据分析；另一方面，也会限制产品经理本来应有的灵感和创意。

正像罗振宇在时间的朋友跨年演讲上提到的一样。用户要什么，你就给什么，甚至他们没说出来你就猜到了，这叫母爱算法，在内容分发领域没有人比今日头条做得更好，但母爱算法有很大的弊端，在推荐的时候会越推越窄。

另一面则是父爱算法，站的高，看得远。告诉用户，放下你手里的烂东西，我告诉你一个好东西，跟我来。正像乔帮主当年打造的iPhone系列产品一样，不看市场分析，不做用户调研，打造出超出用户预期的产品。

五、总结

美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据

如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。

产品经理在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与大数据相结合，正确的理解数据，让数据真正嵌入到产品的设计中，切实解决用户的实际问题，方能真正做到所谓的“用户洞察”，让产品走到用户需求前面，超出用户的预期。

1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

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