作者：斌迪
在进入正题前，先来说说何为数据分析方法论。
方法论，我们可以理解为一种以解决问题为目标的理论体系或系统，通常涉及对问题阶段、任务、工具、方法技巧的论述。方法论会对一系列具体的方法进行分析研究、系统总结并最终提出较为一般性的原则。
而数据分析方法论，主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路。
举个例子：年终的时候公司让你出一份年终盘点报告，此时就需要数据分析方法论来指导完成。
如何体现本年度的工作重点？关键性指标的涨跌变化对公司带来哪些的实质性影响？产品各模块的变现能力排名？先分析哪一块，后分析哪一块，如何使分析结果有说服力？这一系列的问题需要一套方法论来系统的解决。
数据分析方法论和数据分析方法的区别
数据分析方法论主要是从宏观的角度出发指导如何进行数据分析。
比如一份个人未来5年的职业规划，设定5年后要达到的目标，列出自身的不足之处，每个时间段要完成的目标，通过这样一份规划指导完成最终的目标。
数据分析方法是从微观的角度来告诉你如何进行分析。比如使用对比分析方法分析上一季度的日活趋势。
为什么要掌握数据分析方法论?
很多刚开始做数据分析的小伙伴们可能不知道从哪开始着手进行分析，往往脑子中有很多个点，但是没有系统的关联。
不知道怎么去解释数据，出来的分析结果往往会被质疑。此时就需要在营销、管理的方法和理论的指导下，结合具体的业务，确保分析过程的有条有理，分析结果的准确和及时。
总的来说数据分析方法论的作用如下：
1、分析思路明确，保证了整个分析过程的体系化；
2、多维度拆解问题，明确各维度关联关系，使分析路线清晰明了；
3、综合多维度，保证分析过程的完整性；
4、有理有据，保证分析结果的准确性。
数据分析方法论有哪些？
数据分析方法论主要来自营销和管理方面的理论模型。
营销理论模型有4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等；
管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。
本文挑选了逻辑树、5W2H、4P、用户行为理论和AARRR来介绍。
逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。配合思维导图使用，可以将一个问题分层扩展一步步拆解。可以把初始问题作为一个树干，将相关联的问题和点作为一个树枝。
一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，以此类推，找出与问题相关联的所有项目。逻辑树的作用主要是帮助你理清自己的思路，避免进行重复和无关的思考，甚至走入死胡同。
逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：
要素化：把相同问题总结归纳成要素
框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立
缺点：
涉及的相关问题可能有遗漏，虽然可以用头脑风暴把涉及的问题总结归纳出来，但还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以在使用逻辑树的时候，尽量把涉及的问题或要素考虑周全。
例如：APP首页推荐活动的点击量下降原因分析。
通过逻辑树将影响点击量的元素逐层列举出来，一步步分析出问题所在。
5W2H，即何因（Why）、何事（What）、何人（Who）、何时（When）、何地（Where）、如何做（How）、何价（Howmuch）。
应用相对广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。对于决策和执行性的活动措施非常有帮助，也有助于弥补思考问题的疏漏。
其实对任何事情都可以从这七大方面去思考，对于不善分析问题的人，只要多联系即可上手，所以同样它也适用于指导建立数据分析框架。
例如：会员购买行为分析
根据5W2H分析法列出了对用户购买行为的分析所需要了解的一些情况，比如用户购买会员的目的是什么（跳过广告？VIP资源？），哪种会员订单量最多。
确定了分析框架后，我们再根据分析框架中的这些问题形成可量化的指标进行衡量和评价，例如会员购买入口订单量、人均购买量、会员包订单量等。通过这些指标进一步找出待优化的环节。
4P营销理论产生于20世纪60年代的美国，它是随着营销组合理论的提出而出现的。
营销组合实际上有几十个要素，这些要素可以概括为4类：产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）。
产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念或则它们的组合。
价格：价格或价格决策关系到企业的利润、成本补偿，以及是否有利于产品销售、促销等问题。影响定价的三个要素：需求、成本与竞争。
渠道：产品从生产企业流转到用户手上的全过程中所经历的各个环节。
促销：企业通过销售行为的改变，刺激用户消费。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。
例如：使用4P营销理论对公司业务进行分析
通过对产品、价格、渠道、促销四个方面对公司的业务进行拆解，找到关键性的指标横向对比分析，进而找出上升和下降的环节，这些环节就可以作为下一步优化的方向。
主要针对网站或者APP分析，涉及到的指标有很多，比如：PV、UV、页面停留时间、播放时长、跳出率、回访次数、搜索次数、点击次数、转化率。
那这么多的指标如何去选择？并不是所有的指标都需要重点关注。指标分析的先后顺序？指标间的关联？这个时候可以使用用户行为理论来对这些指标进行梳理。
用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，到最后成为忠诚用户。
例如：使用用户行为理论来梳理视频APP关键指标，用来构建视频APP的指标体系
通过用户行为理论构建出指标体系后，使用漏斗分析法，各阶段的转化率得出后，进一步优化产品。
AARRR模型可以反应出不同阶段中用户参与行为的深度和类型，是一个典型的漏斗结构。用户被导入第一层之后，会在接下来的步骤中层层流失，剩下的用户最终实现转化并自传播。
AARRR是Acquisition（获取用户）、Activation（提高活跃度）、Retention（提高留存率）、Revenue（获取收入）、Refer（自传播），这个五个单词的缩写，分别对应这一款应用生命周期中的5个重要环节。
获取：就是从搜索引擎、应用市场等渠道，获得产品的“访问新用户”。提升的目标要是：渠道的质量、数量、新用户比例等。
激活：完成“体验完整产品”所需的所有前置操作，如注册、购买等，由“访问新用户”变成“使用用户”。
留存：用户认同产品带给他的价值，持续使用产品。由“使用用户”变成“活跃用户”。
变现：通过点击广告、流量售卖、服务付费等方式回收获客成本并盈利。提升的目标要是：付费转化率、客单价等。
推荐：用户对产品的价值非常满意，并推荐他人使用。由“活跃用户”转变为“粉丝用户”。
例如：以下哪里渠道应该进一步加深合作？
渠道A带来10000用户量，每个用户的获取成本3元；成功激活的有500人，激活成本为60元；留存下来的用户为300人，留存成本为100元；产生收入的用户为150人，付费用户成本为200元。
而渠道B的获取成本为10元，激活成本为11.11元，留存成本为20元，付费用户成本为33.33元。显然渠道B的质量更好。
总结
以上介绍的数据分析方法论，需要根据具体问题进行选择。不同的方法论一般适用于不同的分析场景，但是有些方法论是可以嵌套使用的。
逻辑树：适用范围较广，特别是在专题分析方面；
5W2H：可用于用户行为分析、业务问题分析；
4P：主要用于整体情况分析；
用户行为理论：针对用户行为分析；
AARRR：主要用于产品增长分析。
最后，希望数据分析从业者在熟悉业务的基础上，配合这些方法论，得出准确高效的数据分析结果。
最重要的是形成自己的数据分析框架，遇到一个待分析的问题，能够迅速找到对应的方法论和方法，从而高效的得出分析结论，更好的提现出数据分析师的价值。
