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本期文章就以數(shù)據(jù)分析掃盲貼的形式來進(jìn)行開展，筆者用一個資深從業(yè)者的人設(shè)給大家科普一番，在電商互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作，數(shù)據(jù)如何來分析，分析的結(jié)論有什么作用，怎么處理。

我在之前應(yīng)邀寫過一篇關(guān)于數(shù)據(jù)分析漏斗模型的文章（數(shù)據(jù)分析邏輯：流量轉(zhuǎn)化漏斗模型詳解）。當(dāng)時我覺得這么簡單的邏輯難道有人不會嗎？一來覺得自己沒什么底氣，抑或說我覺得自己的悟性和大眾水平差不多，不可能掌握一門別人都沒有的思維邏輯吧；二來是自己確實(shí)從業(yè)經(jīng)歷尚淺，謙虛過度，不敢當(dāng)眾賣弄風(fēng)騷。

但是在經(jīng)歷后面的幾年工作之后會發(fā)現(xiàn)，缺乏數(shù)據(jù)邏輯的人和不知道怎么分析數(shù)據(jù)或者說分析的云里霧里的人大有人在，每每與其討論都會特別痛苦，雞同鴨講。

如果有某位數(shù)據(jù)分析大神恰好看到本篇文章，似乎就能明白“相逢何必曾相識”這句話的趕腳。最痛苦的是，一旦有些人的世界觀和工作方式形成思維定式，很可能一輩子都改不了，這句話不是危言聳聽.

事先要和大家破除一個數(shù)據(jù)分析的魔咒，數(shù)據(jù)分析并不是要對閣下的Excel技能有太多的要求，會基本的操作即可，透視表，圖標(biāo)等基本操作即可。至于高端點(diǎn)的spss，Python，r語言等統(tǒng)計和處理編程軟件來說是進(jìn)階的水平。

因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)生活中，譬如邏輯清晰的代碼大神可能只會分析自身代碼邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)優(yōu)劣，可復(fù)制可拓展性等。但是對于數(shù)據(jù)分析而言則是與之完全不同的分析邏輯，數(shù)據(jù)看的是趨勢以及個案絕對值和比率等，查詢增長或者回落的原因，并通過分析結(jié)論及時改進(jìn)運(yùn)營或者產(chǎn)品策略等。

所以我們在實(shí)際工作中會發(fā)現(xiàn)，那些Excel玩的特別6的人不一定分析能力就強(qiáng)，那些懂得sql數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分析師不一定就是你嘴巴里崇拜的分析大神。

要說電商數(shù)據(jù)分析基本上可以脫離統(tǒng)計學(xué)理論那些高深復(fù)雜的公式，回歸分析，方差分析，皮爾遜相關(guān)等，大可不必。簡要的說，電商的數(shù)據(jù)分析理論是基于一個很簡單的邏輯形成的，那就是增長與負(fù)增長。

說的挺玄乎對吧，其實(shí)告訴你的是，少報點(diǎn)那種收智商稅數(shù)據(jù)分析付費(fèi)課程，那些邏輯和理論其實(shí)你聽了也是云里霧里，有這時間還不如學(xué)學(xué)excel各種技巧和函數(shù)來的實(shí)在，要知道方法論不是別人教了你就會懂會用，需要在工作中的實(shí)際運(yùn)用才會體會其要領(lǐng)。學(xué)到的技術(shù)則不同，學(xué)到了就是自己的，現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用，即便在實(shí)際工作中用不到忘記了也一樣能在短時間內(nèi)回想起來，這是常識。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析師從業(yè)崗位有兩種：第一種是大學(xué)計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的，他們對于數(shù)據(jù)庫的代碼和結(jié)構(gòu)要領(lǐng)特別懂，但是你如果真的讓其分析某些特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)問題，可能更多的僅僅停留在數(shù)據(jù)層面，通過環(huán)比同比漲跌等，告訴你趨勢怎么樣，結(jié)果怎么樣，而不會準(zhǔn)確告訴你相關(guān)與否。

并不是說數(shù)據(jù)不能說明問題，只是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，但是分析往往不能切中要里。這有可能會讓其變成一個純粹的人肉數(shù)據(jù)庫崗位，而不包括分析。（當(dāng)然我并不是一桿子打死計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)的數(shù)據(jù)分析師哦，只是從我從業(yè)以來遇到的一群人里總結(jié)出來的，個人觀點(diǎn)）。

第二種是excel玩的特別6的人，當(dāng)然也不排除和第一種都挺精通的人，數(shù)據(jù)圖標(biāo)函數(shù)公式玩的天花亂墜，覺得對方就是數(shù)據(jù)分析大神也是欠妥的，數(shù)據(jù)分析的技能固然重要，還是要看數(shù)據(jù)分析能否結(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際需要。

如果不能結(jié)合業(yè)務(wù)，或者說本身對業(yè)務(wù)不敏感的，做出來的數(shù)據(jù)分析結(jié)論也是不那么差強(qiáng)人意的。

好了廢話說了這么多，以上這些只是讓大家能對數(shù)據(jù)分析師有一個明確的概念：并是不能掌握處理數(shù)據(jù)分析的軟件（excel或者SQL，乃至于Python等）就可以了，更重要的是需要具備與業(yè)務(wù)相結(jié)合的分析能力，給出合理的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

那么我們回歸主題，全方位解讀，哪些基本面是我們需要了解并掌握的呢，我在之前的一些數(shù)據(jù)分析的文章中有過一些介紹，大家可以前往查看，這里我不再介紹哪些數(shù)據(jù)分析的方法論，而是直接告訴大家，在電商中，不同的領(lǐng)域，不同的模塊該如何分析，以具體的例子告訴大家如何理解數(shù)據(jù)分析這個看似神神道道崗位或者技能的本來面目。

基本元素：流量，轉(zhuǎn)化，銷售，電商中的哪一項都離不開這三個指標(biāo)，如果是持續(xù)追蹤看走勢還可以加一個復(fù)購指標(biāo)，我先用一張圖來梳理一下以流量來源的分析邏輯。

圖有點(diǎn)長，但是意思很簡單，我大概列舉了流量來源的一些渠道，以及流量的去向的相關(guān)信息，基本上就這些了，流量來源的一些專有名詞解釋我就不在贅述一遍了，有興趣可以看我的早期的運(yùn)營類文章。

了解到了流量來源之后，我們可以建立起一套流程化的分析方法，就是流量漏斗分析方法。

上圖的這些層級關(guān)系可以反映出流量的來源到商品的詳情頁，甚至到訂單頁面的層級關(guān)系，其原理就像一個漏斗層層衰減，最終到達(dá)目標(biāo)頁面的流量占比就是我們所說的轉(zhuǎn)化。

ok，道理講清楚了，分析就顯得很順理成章了，我們在分析流量的質(zhì)量和數(shù)量時，在一段時間內(nèi)分析問題先拋開時間線不說，我們只看在這個時間段內(nèi)其來源渠道的占比，有多少通過漏斗下沉到了目標(biāo)頁。

分析這些目的是要看，為什么會這樣，這樣的流量配比或者轉(zhuǎn)化帶來的什么結(jié)果，下一步該怎么辦，是維持現(xiàn)狀還是改進(jìn)完善運(yùn)營方案，這才是數(shù)據(jù)分析的完整邏輯鏈路以及反推鏈路，造成這個結(jié)果大概率是因?yàn)槭裁丛斐傻模瑪?shù)據(jù)表現(xiàn)是什么等。

初步的分析方法論其實(shí)很簡單對不對，幾乎完全用不到你在學(xué)校里學(xué)的各種統(tǒng)計公式，方差分析，皮爾遜相關(guān)，回歸分析，顯著性檢驗(yàn)等等（當(dāng)然我大學(xué)統(tǒng)計學(xué)只考了個60的友情分，但是我也承認(rèn)現(xiàn)在他們依舊特別重要，大家可以在學(xué)學(xué)）。

好了今天就先到這吧，接下來我將會對電商的各個模塊坑位，外發(fā)渠道等的數(shù)據(jù)分析的實(shí)例進(jìn)行解讀，當(dāng)然不保證完全對，我只如實(shí)陳述我對這些領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的看法和結(jié)論。

預(yù)告下一章內(nèi)容，各色頻道頁的數(shù)據(jù)分析該如何結(jié)合運(yùn)營發(fā)揮效果。

#專欄作家#

作者：王歡，微信：wanghuan314400，運(yùn)營小灰一枚。

本文由 @王歡 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，不得轉(zhuǎn)載。

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