数据分析流程及步骤怎么做数据分析( 八 ) _分析

4. 对比分析
同一维度还常常做度量指标的对比分析，主要用于对比同维度间的差异性。比如我做支付业务，会去对比 Top 国家的支付成功率，看哪个国家是我重点要关注的国家。
同漏斗分析类似，对比分析也可以快速找出最需要关注的维度指标，把资源用在刀刃上。
（比如我印象很深，我的 leader 第一次做数据分析报告时，按 Top 国家做了国家维度的对比分析，大家很快知道哪些国家需要花资源重点解决，从此改变大家对支付业务的认知。以前大家可能以为支付需要持续接入新支付服务商，但是大家现在知道可以分重点国家差异性改善，不仅仅是无脑接入新支付服务商）
另外，在对比应用中，现在流行 A/B test，A/B test 的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致，实验组和对照组也是对比分析。
除了跟别人比，也可以自己跟自己比，统计学中的环比和同比便是自己跟自己比的经典应用。（比如到年底，我会做支付业务的复盘，会把连续几年的订单量和支付成功率做对比，看今年的整体情况）

5. 帕累托分析
帕累托分析，平常也称之为二八定律。在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，其余尽管是多数，却是次要的。
帕累托模型即是以二八定律为基础原理构建出的商品分析模型，这个模型最大的好处是可以对商品或者产品进行分类，按照投入产出比的优先次序原则，将自己的资源尽量投入到头部产品当中，以期产生最大的效益。
其核心思想就是少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：男士服饰、运动服装及用品、儿童服装、女士皮鞋占总体销售额的 70%以上。

6. 交叉分析
交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。
如下图，从 APP\PC 端的维度结合漏斗做对比分析，可以发现 APP 在每一步转化率更好。

以上掌握了基本的数据分析方法，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？
逻辑清晰。数据是怎么来的；发现了什么问题；总结问题发生的原因；如何解决这种问题；给出结论和解决方案。这样一个简单明了强逻辑关系的分析报告就能让绝大多数人接受；
报告图表化。用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，更容易做到有理有据；
规范化。整篇文档的图表风格统一、名词统一。数据有来源，口径有说明。（特别是第一次引入数据统计口径时，要额外说明）
至此，数据分析文章系列全文完。
五、结语
在最后，我想说的点是：数据分析重在思路，更多在实践中训练自己数据思维，要有数据意识。
尽管写了此篇文章 10000 多字，也只是数据分析的一点点方法论，是工具层面的皮毛。到目前为止，我仍然有业务上的数据问题无法解开，可见，就算是成体系的所谓方法论也无法解决所有的实践问题。
想加以强调的是，无论是看了我的文章还是别处学习了其他知识&技能，都需要在自己实际业务场景下去应用，否则信息就只是信息，永远无法内化为自己的知识。