Author: 杜七
Update: 2014.8.11
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Version: 1.0
- 8.11，新建；
1，明确分析任务
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分析任务：
- 数据对象是谁？
- 要解决什么业务或者产品的问题？
- 商业目的是什么？
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分析要求：
- 截止日期
- 报告形式
2，了解产品/业务细节（重要）
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尽可能多了解产品/业务：
- 尽可能多了解产品算法，玩法等等细节问题
- 尽可能多了解产品相关影响因素
- 尽可能了解目前产品形势，包括买家，产品和卖家等等
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确认分析周期内变动：
- 确认分析周期内，分析对象是否有重大调整？
- 相关业务，或者产品是否有重大调整，或者活动？
3，明确分析目的与框架
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梳理分析需要的产品指标：
- 每个产品有自身独特的指标，梳理跟分析问题相关的指标
- 确定后续分析使用的数据指标，以及口径等等
选择合适的分析手段
4，数据收集
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收集前提：
- 确认分析需要的时间周期
- 上述确认的数据指标
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收集内容：
- 分析框架和分析思路确认的数据指标
- 跟分析产品/业务相关的重大变动信息
5，数据展现和分析
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数据展现：
- 通过图和表来展现产品在分析周期内的表现
- 重点变动也需要在分析周期内重点标注
- 通过数据表现，确定待分析问题的数据表现
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数据分析：
- 指标拆解（常用）：
- 常规分析方法：
- 方差分析
- 因子分析
- 聚类分析
- 等等
- 数据建模和挖掘
6，撰写报告
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整理分析目的、过程、结果及方案完整呈现出来
- 不能写成记述文，要写成议论文，有论点、论据、论证
- 不要试图面面俱到，一定要有重点
- 既要关注点，还要照顾线和面
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报告有明确的结论、建议和解决方案
- 报告中务必注明数据来源、数据单位、特殊指标计算方法
- 报告需要有逻辑性
- 数据分析报告要有很强的可读性，尽量图表化
