进行有效的数据分析.ppt

如何进行有效的数据分析网站参谋部金雪Aug 2008 人 吃饭 睡觉 上班 玩猪 吃饭 睡觉 代入 人 猪 上班 玩 即 人 玩 猪 上班 结论 不懂玩的人 会上班的猪 男人 吃饭 睡觉 挣钱猪 吃饭 睡觉男人 猪 挣钱猪 男人 挣钱结论 男人不挣钱等于猪 女人 吃饭 睡觉 花钱 猪 吃饭 睡觉 代入上式得 女人 猪 花钱 移项得 女人 花钱 猪 结论 女人不花钱的都是猪 男人 女人 2吃饭 2睡觉 挣钱 花钱 2 吃饭 睡觉 2猪结论 男人 女人就是两头猪 思考 问题出在哪里 提纲 什么是数据分析数据分析可以帮你作什么如何作有效的数据分析一些数据分析的常用方法如何有效地Present分析结果案例分享 什么是数据分析 请牢记 所有的分析要从 结果 出发 没有结论的数字罗列并不是分析 结果 发现问题和解决问题 什么是数据分析 我的一些感受 数据分析不是一门复杂的科学 而是一些简单的 commonsense 复杂的运算通常只是令分析结果更差而不是更好 绝大多数是简单的想法和简单的沟通数据分析有时候是一门艺术同样的数据会有不同的解读优秀和平庸的差异 有时候差在一种灵感 提纲 什么是数据分析数据分析可以帮你作什么如何作有效的数据分析一些数据分析的常用方法如何有效地Present分析结果案例分享 数据分析可以帮你作什么 企业运用和实施营运规划绩效分析投资与决策分析与检验 数据分析在营运规划中的作用 寻找未来企业的 成长引擎 确定企业发展的助力和阻力为长期规划和短期规划制定 growingmap 发展线路图 GrowingMap 2008年的阿里巴巴 2012年的阿里巴巴 从数据中了解和发现客户 他们的类型 需求 行踪 习惯 趋势等等 为开发有价值的产品和服务提供源泉让数据来衡量产品和运营的效果 找到改进和完善的方案数据分析为战略决策提供支持和建议 好的决策以数据为本 而不是靠拍脑袋和闭门造车 数据分析在营运规划中的作用 绩效分析与绩效管理 什么才是有效的绩效管理量化的KPI报表管理和设计单一的KPI管理vs全面的KPI管理 BSC 静态的vs动态的只考虑成果的vs综合考虑成果和成本的无计划 预测 控制的管理和有计划 预测 控制的管理无预警机制的管理和有预警机制的管理 递进的过程 投资和决策分析 举例 Marketing上的运用 新产品 新生产线的盈利预测广告的成本 效益的分析 盈亏平衡点的分析Operation 提高劳动生产率的敏感度分析其他买还是租 提纲 什么是数据分析数据分析可以帮你作什么如何作有效的数据分析一些数据分析的常用方法如何有效地Present分析结果案例分享 问有效的问题 对业务的理解是前提 Page5 如何进行有效的数据分析 建立一些假设 寻找正确的数据 分解手中数据的关系 KISS 验证假设和结果的关系 Step1 问有效的问题 问题是否真的有效的3个检验检验1 复杂性检验问题是否直接并相关检验2 有用性检验这个问题的答案是否对分析有帮助检验3 可行性性检验我收集的数据是否真的能帮助我解答问题 问有效的问题 复杂性检验 如何量化PV增加的各种因素的影响 如广告 经济 新的主页 失败案例 太过复杂 N多种问题被合并成一个无法知道每种因素和浏览量增加的相关性 所以无法量化 失败原因 成功案例 哪些因素导致最近一周PV急剧上升 问有效的问题 有用性检验 中国供应商自身产品的质量和价格是否是影响其成交的重要因素 是否可以通过提高中国供应商的产品质量提高他的成交 继而提高续签率 失败案例 产品质量当然是成交的重要因素 了解了这个答案并无法帮助我们提高续签率 因为客户产品是我们不可控的 失败原因 成功案例 有效反馈数量多少是否是影响中国供应商续签率的重要因素 问有效的问题 可行性检验的 美国次贷危机在短期和长期内对阿里巴巴营收有何影响 失败案例 有太多的因素你不可控制 美国次贷危机将持续的时间 美国次贷危机对中国外贸企业的具体影响 美国政府和中国政府的应对策略 失败原因 成功案例 美国次贷危机爆发前后 来自美国的活跃买家和买家询盘数量是否有影响 Step2 建立一些假设 假设为什么重要复杂的问题通常有很多潜在的答案没有强有力的假设 你会浪费很多时间并没有证明任何东西正确的假设决定你收集怎样的数据并如何看待他们 建立一些假设 案例 问题 影响中供反馈数量的因素有哪些 可能的假设 需要的数据 自身活跃度阿里巴巴分配资源同类产品的竞争程度广告投入 登录次数 ATM使用时长 发布产品数量 Repostoffer数量 主动发送报价数量 产品曝光次数 中供MinisitePV和Session 产品总数在该行业的排名 产品曝光次数在该行业的排名 购买广告 关搜和黄展 的次数 购买广告 关搜和黄展 的金额 一致性免费会员曝光数据只有从08年7月开始有 无法分析08年4月产品默认搜索实现后对中供 ITP和免费会员曝光资源分配的影响Analysiswasaflop MMsdidnotusethesamestandards精确度数据不能准确量化 例如销售人员的销售技巧数据的取得很困难 例如客户的数据如成交时效性联合国关于各国经济和中小企业数据基本是2年前的 清楚各项数据的最合适来源明白各项数据的局限性和可能潜在的错误 Step3 取得有效的数据 常见的问题 Step4 分解原因 为何要分解原因 一个问题往往有潜在的多个答案 如果不将多种因素分解 单独分析 无法了解哪个才是真正的直接相关因素 分解的原则 直接不交集直接因素 因素和结果之间没有其他可能的间接关系例如 最近的周末都下雨最近的雨天我们的PV就下降所以雨天是PV下降的原因案例失败的原因 雨天和PV之间有周末这个因素 而周末是PV下降的原因 分解原因的建议 分解原因的一些建议问一问 每个原因是否已经互不相交 问一问 每个原因是否是直接的 是否是其他原因的衍生产物 如何分析被分解的原因 KISS原则 孤立一个因素 将有无此因素的两个结果进行比较例如 将某段到期中供中 按其是否在该段期间内有无购买广告分群 再按这两群人体的续签率进行对比 可大致了解广告对中供续签率的影响 Step5 KISS原则 KeepItSimpleandStupid 分析被分解的原因的两个KISS工具 开关 工具影响前vs影响后有影响vs无影响 XY 工具X 影响因素Y 产生结果 开关 工具 案例 问题 哪些是影响续签率的重要因素 假设 订阅TradeAlert能增加买家机会 从而可能会影响效果和续签率简单的分析方法 有 无 订阅群体的续签率是否存在差异 续签合同续签率 新签合同续签率 N无订阅Y有订阅 问题 哪些是影响中供获得曝光机会的主要原因 假设 产品覆盖面广应该是影响曝光的重要因素简单的分析方法 带来曝光的买家搜过关键词数 代表产品覆盖面 与产品曝光次数的 XY 分析 XY 工具 案例 Step6 验证假设和结果的关系 反复问自己几个问题 分析结果在逻辑上是否合理 是否有明显的逻辑错误 征询前线同事的直接感受是否与分析结果相符 一些违反直觉的结果往往代表一定有什么东西你没有考虑到 什么东西是你的老板肯定会问的 假设他的问题并准备好你的答案这就是为什么有些人就是与众不同 提纲 什么是数据分析数据分析可以帮你作什么如何作有效的数据分析一些数据分析的常用方法如何有效地Present分析结果案例分享 数据分析一些技术方法 比较分析对比参照数据 追踪差异原因 预测 去年同期 上期都可以是参照数据 趋势分析最常用的报表手段因素分析中供反馈数与哪些因素相关 自身活跃度 排名 广告 产品数量 某些工具 相关系数等 比率分析常用的财务上的比率分析有 资产负债率 人力资源管理上经常用的是 人员周转率 人员离职率等在网站分析上 粘度 PV Session FeedbackRate Feebacks 接收人数 数据分析一些技术方法 组成分析法将某一数据拆分 研究其组成 如 国家组成分析行业组成分析内部数据和外部数据的比较分析中供与竞争对手付费产品性价比分析层层筛选法适用于选择目标市场和目标群体对多种影响因素按其重要程度进行一定组合 先按第一组合选择出较大范围目标对象 再按第二组合对第一组合筛选出来的对象进一步缩小范围 以此类推 得出最终目标对象 较为复杂的分析方法 数据挖掘方法 DataMining 定义 从大量的 不完全的 有噪声的 模糊的 随机的实际应用数据中 提取隐含在其中的 人们事先不知道的 但又是潜在有用的信息和知识的过程 优势 可处理海量数据可分析N种影响因素对结果的影响程度可根据历史来预测未来 分析方法举例1 在这张图中可以看到 比较分析趋势分析3 组成分析 分析方法举例2 层层筛选法 PotentialBuyerMarketSelection Top23PotentialBuyerMarkets 4 DailyB2BUV Source UNComtrade Source WorldBank Source Economist Source Alexa Step1 Top15PotentialBuyerMarkets Step2 分析方法举例3 数据挖掘神经网络分析法 1 模型Clementine流截图 ITPLeads新签概率模型 2 神经网络关键字段 ITPLeads新签概率模型 分析方法举例3 数据挖掘神经网络模型 影响因素 重要程度 提纲 什么是数据分析数据分析可以帮你作什么如何作有效的数据分析一些数据分析的常用方法如何有效地Present分析结果案例分享 有效的分析必须匹配完美的演示 了解你的听众谈谈他们感兴趣的东西假象他们的问题 并准备你的答案一张图表胜过千言万语为每一