【产品经理方法论pdf 赵丹阳】数奖分析方法明确目标

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本文节选自《产品经理方法论》

9.1 数奖分析方法

1，明确目标

在进行任何数据分析前,一定要明确为什么要做数据分析, 即明确数据分析的目的是什么。
效据分析的目的可以是得出某种有价值的结论,或者是对某个问题进行归因,抑或是进行其种
次究和验证。例如，某电商平台发现某款商品的购买率偏低，想通过数据分析找出购买率低的
诛因。该电商平台对用户的购物行为进行漏斗分析，发现用户在购物过程中，从下单到支付订
单的转化率很低，定位出问题后随即提出解决方案。

所以,数据分析的第一步是明确分析目的。 根据数据分析的结果，我们应该能找出一定的
问题，且能对产品或者业务提出指导性的建议等，而不能仅仅为了分析而分析。

2， 获取数据

获取数据指的是获取目标数据.目标数据可以从原始数据库导出, 可以从相关的报表获取，
可以利用埋点或者爬虫获取，可以用工具进行统计、记录等。获取数据的方式多种多样，最终
的结果是要找到目标数据。

3，处理数据

获取目标数据后，要对目标数据进行处理，因为获得的目标数据不一定可以直接用于数据
分析, 例如，需要对残缺数据进行修补，对错误数据进行纠正，对重复数据进行去重等 此外，
一些目标数据需要经过计算才可以使用， 这些都属于数据处理的过程。数据处理完成后，在进
行数据分析之前，还要做最后的校验，要校验数据的准确性〈保证数据源是真实无误的)、完
整性〈要保证处理过的数据是完整的)、一致性《〈不能出现同样的统计口径得出的数据却不一
样的情况)、唯一性〈不能出现重复数据)、时效性〈要保证处理过的数据具有时效性，如不能
使用 2016 年的经济数据来分析预测 2020 年的经济情况，因为时间跨度较长，2016 年的数据
已经不具备时效性)。

4，展现数据

数据处理完毕后，对数据进行可视化，以方便进行数据分析和分析结果的展示。这个过程
通常需要图表的支持，例如，折线图可以展示数据的趋势，饼图可以展示数据的点比，柱状图
可以用于数据的对比等。

在展现图表的过程中，要注意规范性和严谨性，如图 9-1 所示，图表标题、单位、标签、
脚注等都要清晰明确地展示。

在注重图表数据和内容规范表达的同时，还要注意数据展现过程中可能造成的数据欺骗。
数据欺骗主要分为两种类型一一数据分析的欺骗性和数据展示的坎骗性。

111第 9 基. 如何进行数据分析

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受某大型体站活动的推动

^图 9-1 终表规范过达
数据分析的欺骗性主要包括以下 3 个方面。

。 数据源问题: 如果获取的是错误或者虚假的数据,后续一系列的数据处理和分析都基于
错误的数据源而进行，必然不会得到正确的分析结果。

。 数据处理的问题: 若没有对数据进行正确的处理，导致后续分析的是无效数据，就不会

得到正确的分析结果。
。 数据分析的问题: 若没有使用科学严谨的方法进行数据分析，最终就无法得到真实
的分析结果。

数据展示的欺骗性包括以下 3 个方面。

。 图表的不合理拉伸: 有些图表的拉伸会造成视觉偏差，从而造成数据的误读，例如 折
线图主要反映的是整体的趋势,斜率的大小体现了数据的整体变化,一组起伏较大的数
据会因为图表的拉伸失去原有特征，从而给人造成误解。

。 坐标轴的特殊化处理: 在对两组不同的数据图表进行对比分析时,如果纵坐标轴的刻度
单位不一样，可能会造成两组数据分布一致、两组数据大致相同的假象。

。 数据的非标准化处理: 在对两组不同的数据进行对比时，如果没有做标准化处理就直接
对比分析，则无法得出真实的结果。例如，若对一个百分制的值 20 与一个五分制的值
4 进行比较，不能因为 20 大于 4，直接得出前考大于后者的结论，而是要放在同一个标
准下来对比，20/100 显然小于 4/5。

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