在當今的商業環境中，資料已成為企業最寶貴的資産之一。随着大資料、人工智能和機器學習技術的飛速發展，我們能夠從海量資料中提取有價值的資訊，這些資訊對于指導企業決策、優化業務流程、提升客戶體驗以及推動創新至關重要。然而，要将資料轉化為可行的洞察，需要依賴有效的資料分析方法。
資料分析不僅是一種技術手段，更是一種思維方式，它能夠幫助我們了解資料背後的模式、趨勢和關聯。通過資料分析，企業能夠預測市場變化、評估營銷活動的效果、優化産品特性，并制定更加精準的商業政策。在這個過程中，掌握常用的資料分析方法顯得尤為重要。
本文将深入探讨一系列常用的資料分析方法，為您提供一個全面的分析工具箱。我們将介紹各種方法的原理以及如何實施這些方法，幫助您提升資料分析技能，進而在資料驅動的商業世界中取得成功。
無論您是資料分析師、市場研究人員、産品經理還是企業決策者，本文都将為您提供寶貴的知識和實用的指導。讓我們一起開啟資料分析的探索之旅，發現如何利用資料的力量推動企業的發展和創新。
一、 為什麼需要資料分析方法
問題一：缺乏資料驅動決策的意識
在工作決策時往往依賴于直覺而非基于資料的分析。這種做法可能導緻以下後果：
- 創作了大量文章，卻無法識别出哪些主題或類型的文章最能吸引和滿足使用者需求；
- 在多個付費推廣管道上投入了資金，但無法衡量哪些管道的投資産生了最大的市場反響和回報；
- 開發了多項産品功能，卻難以确定哪些功能真正提升了使用者體驗和産品價值。
他們依賴于主觀判斷而非客觀資料支援的決策過程，這可能是他們長期未能獲得職業晉升的原因之一。
問題二：淺嘗辄止的統計式資料分析
雖然制作了衆多圖表和報告，但未能深入挖掘和解決業務中的核心問題。會使用資料制作圖表，但分析往往停留在表面，隻是對已知的資訊進行彙總和展示。
例如，資料分析人員可能會報告“本月銷售額相比上個月有所下降”，但卻未能進一步分析造成銷售額下降的具體因素，如市場競争、産品問題、營銷政策不足等，是以無法提出切實可行的解決方案。當被問及更深入的問題，如“銷售額下降的原因是什麼？”或“我們應該如何調整政策來提升銷售？”時，他們往往無法給出滿意的答案。
問題三：過分依賴資料分析工具而缺乏實際分析能力
雖然掌握了多種資料分析工具，如Excel、SQL或Python等，并且對這些工具的使用技巧了如指掌，但在面對具體的業務問題時，卻難以有效地應用這些工具進行深入分析。
這類人員可能過分關注工具的操作技巧，而忽視了資料分析的真正目的——解決實際問題。他們可能能夠熟練地使用工具生成圖表和報告，但當需要從資料中提取有價值的見解、識别問題根源或預測未來趨勢時，他們的表現卻不盡人意。
資料分析方法的重要性
在面對問題時，我們常常會有各種零散的想法，這些想法缺乏組織和方向。如果能将這些雜亂無章的想法系統化，形成清晰的思路，那麼解決問題的效率将大大提高。這就需要運用到分析方法。掌握了這些方法，就相當于具備了将零散資訊整合并有效解決問題的能力。
在分析方法的架構下，我們才能明白如何恰當地運用技術工具來分析資料，進而解決具體的業務問題。沒有正确的分析方法作為指導，技術工具的使用可能會變得盲目和無效，無法達到預期的分析目的。是以，分析方法不僅為我們提供了解決問題的架構，也是有效利用技術工具的前提。
二、 有哪些資料分析方法
1、 5W2H分析方法
5W分析法
5W分析法是一種系統性的問題探究方法，它要求我們對任何現象都提出五個基本問題：首先詢問“是什麼”（What）來明确問題的本質；接着是“何時”（When）以确定問題發生的時間；然後是“何地”（Where）以識别問題發生的地點；緊接着是“為什麼”（Why）以探究問題的原因；最後是“誰”（Who）以了解與問題相關的人物。
2H補充問題
在5W的基礎上，2H進一步深化了問題的分析，它包括兩個關鍵問題：“怎麼做”（How）關注解決問題的方法和過程；“多少錢”（How Much）則關注解決問題所需的成本或資源。
應用場景
- 項目管理：在項目規劃階段，5W2H可以幫助項目團隊明确項目目标、時間線、地點、參與人員、原因、方法和預算。
- 市場研究：通過5W2H分析，可以全面了解消費者行為、市場趨勢、競争對手政策等，進而指導市場政策的制定。
- 産品開發：在新産品的設計和開發過程中，5W2H有助于識别産品需求、目标使用者、使用場景、設計原因、功能特點和成本預算。
- 故障排除：在技術或生産領域，5W2H是故障排除和根本原因分析的常用工具，幫助快速定位問題并找到解決方案。
盡管5W2H分析法易于了解和應用，但在處理複雜的商業問題時，它可能不足以提供全面的解決方案。這是因為複雜的商業問題往往不是由單一因素引起的，而是多種因素交織的結果。
以“為什麼銷量下降”為例，銷量的減少可能是由多種因素共同作用的結果，如市場競争、産品特性、營銷政策、經濟環境、消費者偏好的變化等。在這種情況下，單一的5W2H分析可能無法深入挖掘所有相關因素，是以需要借助其他更專業的分析方法。
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2、行業分析方法
行業分析是一個關鍵的過程，适用于多種情境：
- 個人職業規劃：當個人在考慮職業發展路徑，評估不同行業的潛力和個人職業目标的契合度時；
- 企業戰略規劃：當企業需要深入了解外部環境，包括市場趨勢、行業動态以及競争對手狀況，以制定或調整其長期發展戰略時；
- 解決重大問題：在面對行業性的重大挑戰或機遇，需要深入分析行業結構、驅動因素和潛在問題時。
進行行業分析的有效方法之一是采用PEST分析架構。PESTLE分析是一種宏觀環境分析工具，廣泛應用于行業分析中。它側重于從以下六個次元評估影響公司發展的外部因素：
政策（Political）：分析政府政策、法律法規、政治穩定性以及政治環境對行業的影響。
經濟（Economic）：考察宏觀經濟名額、經濟增長、匯率、通貨膨脹率等因素如何影響行業。
社會（Social）：評估人口統計變化、文化趨勢、消費者态度和生活方式等因素對行業的潛在影響。
技術（Technological）：探索技術進步、創新和颠覆性技術如何塑造行業未來。
法律（Legal）：涉及與企業營運相關的法律法規、合規要求、知識産權保護、合同法律以及可能影響業務的法律變化。
環境（Environmental）：包括自然資源、生态系統、氣候變化、環境政策和可持續性問題，以及它們對企業營運的影響。
通過PESTLE分析，可以全面了解行業所處的宏觀環境，識别機遇與威脅，為戰略決策提供堅實的依據。
（1）如何利用PESTLE開展行業分析
政治分析（Political）
政策環境分析是評估政府政策和法律對公司營運影響的重要環節。進行這項分析時，可以圍繞以下幾個核心問題進行深入探讨：
法律法規審視：首先，識别與公司業務直接相關的所有法律法規。這包括但不限于行業特定的規定、勞動法、環保法等。
影響評估：對于每項法律，分析其對公司的具體影響。這可能涉及合規成本、營運限制、潛在的法律責任等方面。
投資政策解析：研究政府提供的投資激勵措施、補貼政策以及任何可能影響公司投資決策的法規。
稅收政策考量：了解最新的稅收法規，包括稅率變化、稅收優惠、免稅條款等，并評估這些變化對公司财務狀況的潛在影響。
經濟分析（Economic）
進行經濟分析要從以下幾個方面來考量：宏觀經濟：考察經濟增長、通貨膨脹率、匯率、利率等宏觀經濟名額；消費者信心：了解消費者信心和購買力對市場需求的影響。經濟周期：分析不同經濟周期階段對行業的影響。
社會分析（Social）
進行社會分析要考慮以下幾方面的因素：人口統計：研究人口結構變化，如年齡分布、性别比例、教育水準等。文化趨勢：評估文化、價值觀和社會态度變化對消費者行為的影響。生活方式：了解生活方式的變化，如健康意識、工作與生活平衡等。
技術分析（Technological）
技術環境是指外部技術對公司發展的影響。主要考慮這幾個方面的因素：技術進步：關注行業内的技術發展，如新興技術、産品創新等。自動化和人工智能：評估自動化和人工智能對行業生産力和就業的影響。資訊技術：分析資訊技術如何改變行業營運模式和消費者行為。
法律因素分析 (Legal)
法律法規：研究影響行業的法律環境，如反壟斷法、消費者保護法等。合規要求：了解企業必須遵守的合規标準和潛在的法律風險。
環境因素分析 (Environmental)
環境政策：評估環保法規對行業的影響，如排放标準、資源利用限制等。可持續性：了解可持續發展趨勢如何影響企業的營運和産品開發。
3、 對比分析方法
對比分析方法是一種通過比較不同對象或不同時間點的資料來識别差異、趨勢和模式的分析技術。這種方法廣泛應用于商業、科學研究、社會科學等多個領域。
進行對比分析時，需要明确兩個核心問題：首先，确定比較的對象；其次，決定比較的方法。
（1）比較對象的選擇
比較對象通常有兩種選擇：與自身曆史資料比較，或與行業标準比較。
- 與自身曆史資料比較
在進行與自身曆史資料的比較分析時，企業可以通過對比不同時間段的業績名額，來評估自身的成長、效率以及市場表現。
- 與行業标準比較
當面臨問題時，區分是行業普遍趨勢還是公司特有情況，可以通過與行業平均水準進行比較來實作。
（2）如何進行比較
我們已經探讨了對比分析方法的第一個關鍵問題——選擇比較的對象。現在，讓我們深入第二個問題——如何進行比較。通常，比較可以在以下三個次元上進行：
- 資料規模的比較
比較的第一步是評估資料的整體規模。這可以通過計算平均值、中位數或特定業務名額來實作，進而得到資料集的代表性統計量。
- 資料波動性的分析
為了衡量資料的波動性，常用的統計工具是變異系數，它通過将标準差除以平均值得到，能夠反映出資料的相對波動程度。
- 趨勢變化的識别
趨勢變化的分析涉及觀察資料随時間的演進。這可以通過以下幾種常用的方法來實作：
時間序列分析：通過繪制時間折線圖，我們可以将時間作為橫軸，資料量作為縱軸，進而直覺地觀察資料随時間的變化情況。時間折線圖不僅幫助我們了解曆史趨勢，還可以作為預測未來走向的依據。
環比分析：環比是指與前一時間段（如上周、上月）的資料進行比較，它适用于分析短期内的資料波動和周期性變化。例如，通過計算2020年12月相比于2020年11月的資料下降百分比，我們可以得到環比變化率。
同比分析：同比則涉及将資料與前一年同期（如去年同月）進行比較，這種方法更适合于分析長期趨勢和季節性因素對資料的影響。
通過這些方法，對比分析可以幫助我們深入了解資料的本質，揭示不同時間段或不同對象之間的差異和聯系，為決策提供有力的資料支援。
（3）注意事項
確定可比性，比較的對象或時間段應具有可比性。在進行比較的時候，要注意比較對象的規模要一緻。例如，比較兩個公司的财務狀況時，需要確定它們處于相同的行業，規模相似，且比較的财務名額計算方式一緻。
4、 假設檢驗分析方法
假設檢驗分析方法的核心思想可以概括為一種基于邏輯推理的決策過程，這一過程與法律訴訟中的無罪推定原則相似。在法庭上，法官在審理案件時通常會先假定被告無罪。随後，控方有責任收集并呈現證據，以說服法官或陪審團接受被告有罪的結論。（這裡所說的假設檢驗分析方法并不是嚴格的統計學意義上的建設檢驗方法）
（1）步驟
将這一邏輯應用于資料分析，假設檢驗分析方法涉及以下三個主要步驟：
- 提出假設
首先，形成關于研究問題的初始假設，通常包括一個零假設（null hypothesis）和一個備擇假設（alternative hypothesis）。零假設通常表示觀察到的現象可以歸因于偶然因素，而備擇假設則表示存在某種效應或差異。
- 收集資料
在明确了假設之後，進行資料收集。這些資料将作為檢驗假設的基礎。要找什麼資料，是與你要驗證的假設有關系
- 得出結論
利用統計工具和方法對收集到的資料進行分析，以确定假設是否成立。分析結果将指導最終的決策過程，确定是接受零假設還是備擇假設。
假設檢驗要求我們明确地提出假設，然後通過邏輯推理來檢驗這些假設的有效性。這個過程迫使我們以系統和結構化的方式來思考問題，進而鍛煉和提高我們的邏輯思維能力。通過假設檢驗，我們學會了如何基于資料和統計原理做出更加嚴謹的決策，而不是僅憑直覺或偏見。
假設檢驗分析方法允許我們識别和評估不同因素對觀測到的現象或結果的影響，這在因果關系的探索中尤為重要。當面對一個複雜問題時，假設檢驗可以幫助我們通過排除不可能的解釋來逐漸縮小潛在原因的範圍。
（2）如何客觀地提出假設
從使用者、産品、競品這三個關鍵次元
為了全面檢查提出的假設是否全面，我們可以從使用者、産品、競品這三個關鍵次元出發，它們各自對應公司内部的不同部門：使用者次元關聯營運部門，産品次元對應産品部門，而競品次元則與市場部門息息相關。基于這三個次元，我們可以建構以下假設：
- 使用者問題假設：若懷疑問題源于使用者層面，可以深入分析使用者的來源管道，或者通過繪制使用者使用産品的操作流程圖來識别可能的問題點。
- 産品問題假設：若問題可能與産品相關，應研究目前銷售的産品是否真正滿足了市場需求和使用者的期望。
- 競品影響假設：若問題是由競争環境引起，需要關注競争對手是否推出了吸引使用者的促銷活動，導緻客戶流失。
從8P營銷理論出發
此外，我們還可以借助經典的8P營銷理論（Product, Price, Place, Promotion）來提出假設，涉及營銷組合的八個基本要素：
- 産品（Product）：涉及公司向目标市場提供的有形或無形産品，包括産品本身、品牌、包裝、款式、服務、技術等多個方面。
- 價格（Price）：使用者購買産品時的價格政策，涵蓋基礎定價、折扣、支付條件以及多樣的定價方法和技巧。
- 管道（Place）：描述産品從生産者到消費者手中的銷售管道和路徑。
- 促銷（Promotion）：企業采取的各種推廣手段，旨在激發消費者的購買欲望，促進銷售增長，包括廣告、銷售團隊推廣、銷售促進活動等。
- 人員（People）：強調員工在服務營銷中的作用，包括他們的服務态度、技能和與客戶的互動。
- 過程（Process）：涉及客戶體驗的整個過程，包括服務流程的設計和管理，確定流程的高效和顧客滿意度。
- 實體證據（Physical Evidence）：在服務營銷中，指服務環境和所有有形的元素，這些可以影響客戶對服務品質的感覺。
- 績效（Performance）：這個P有時被用來替換或加入到模型中，強調産品或服務提供的效率和效果，以及如何滿足或超越顧客的期望。
為了識别導緻銷售業績下降的原因，我們可以依據4P營銷理論，從産品、價格、管道、促銷、人員、過程、實體證據、績效這八個不同的角度提出假設，進行逐一排查和分析。這種方法有助于我們全面地審視市場情況，發現問題的根本原因，并制定出有效的應對政策。
從業務流程出發提出假設
（3）注意事項
在應用假設檢驗分析方法時，應注意以下幾個關鍵要點以確定分析的嚴謹性和有效性：
- 基于證據的結論：在假設檢驗的第三步得出結論時，我們不能僅依賴主觀猜測，而應依賴于收集到的證據來支援或反駁我們的假設。
- 疊代分析過程：假設檢驗不是一次性的活動，而是一個需要不斷疊代的過程。即使在得出初步結論後，分析工作也不應停止。我們需要持續提出問題，并通過資料來驗證這些疑問，反複進行假設分析，直至挖掘出問題的根本原因。
- 綜合使用多種分析方法：在進行假設檢驗的過程中，我們不應局限于單一的分析方法，而應結合使用其他分析工具和技術，以獲得更全面和深入的見解。
- 建構分析架構：在開始深入分析之前，建議繪制一個假設檢驗分析圖，将問題、提出的假設以及所需資料以邏輯順序連接配接起來，從上至下展示分析的全貌。這樣做有助于清晰地梳理思路，并確定分析過程中的每個步驟都有條理、有依據。
通過關注這些要點，我們可以更系統、更科學地應用假設檢驗分析方法，提高分析的準确性和可靠性，進而為決策提供堅實的資料支援。
5、 相關分析方法
相關分析是一種統計方法，用于探究兩種或兩種以上資料之間是否存在某種關系，以及這種關系的強度和方向。在資料分析的領域中，我們面對的問題可以根據所需資料的類型分為兩大類：
- 單一資料類型的研究：有些問題僅涉及單一類型的資料，進行獨立分析。例如，研究人的身高這一特定特征時，我們關注的是身高資料本身。
- 多資料類型的研究：另一些研究則需要探讨兩種或兩種以上不同類型的資料之間的關系。例如，分析身高和體重之間是否存在某種聯系時，我們就需要用到相關分析。
相關分析是一種統計方法，用于評估兩個或多個變量之間是否存在一定的關系，以及這種關系的強度和方向。
- 有相關關系：如果分析結果顯示兩種資料之間存在某種程度的聯系，我們稱之為“有相關關系”。這可能意味着随着一個變量的增加，另一個變量也傾向于增加（正相關），或者一個變量的增加伴随着另一個變量的減少（負相關）。
- 無相關關系：反之，如果資料顯示兩個變量之間沒有明顯的聯系，即一個變量的變化對另一個變量沒有影響，我們稱之為“沒有相關關系”。
通過相關分析，研究者可以識别變量之間的潛在聯系，為進一步的深入研究和決策提供依據。需要注意的是，相關關系并不意味着因果關系，它僅表明變量之間存在某種統計上的聯系。
（1）相關分析的用途有哪些？
- 關系識别：在研究多個資料集之間是否存在某種聯系時，相關分析能夠幫助我們識别這些資料之間的潛在聯系。
- 視角拓寬：在解決問題的過程中，它能夠擴充我們的分析視野，促使我們考慮單一資料之外的多種資料間的互相作用。
- 溝通與了解：相關分析的概念易于了解，便于與非專業人士溝通，有助于獲得團隊成員和決策者的了解和支援。
- 綜合應用：它可以與其它分析方法結合使用，如回歸分析，以進行更深入的資料探索和模式識别。
（2）使用相關系數衡量相關關系
在統計學中，相關系數是用來量化兩個變量之間線性關系強度和方向的一個數值名額，通常用字母 r 表示。它在分析資料關系時扮演着重要角色，具有以下兩個核心功能：
量化相關性：相關系數的數值大小可以精确地反映兩個資料集之間的相關程度。
訓示相關方向：相關系數的正負号揭示了變量間變化的趨勢關系，即它們是同向變化還是反向變化。
相關系數的取值範圍介于 -1 到 1 之間，其中 -1、0 和 1 代表相關系數的三個極端值，具體解釋如下：
- 當相關系數 r = 1 時，表示兩個變量之間存在完全的正線性關系，即一個變量的增加伴随着另一個變量的增加。
- 當相關系數 r = -1 時，表示兩個變量之間存在完全的負線性關系，即一個變量的增加導緻另一個變量的減少。
- 當相關系數 r = 0 時，傳統上認為兩個變量之間沒有線性關系，但這并不排除它們之間可能存在其他類型的非線性關系。
在散點圖中，我們可以通過資料點的分布模式來直覺地了解相關系數的含義。相關系數的絕對值越大，表明兩個變量之間的線性關系越強。
為了實際應用中判斷兩個變量是否存在“相關關系”，相關系數的大小通常按照以下标準進行分類：
- 低度相關：當相關系數的絕對值在 0 到 0.3 之間時。
- 中度相關：當相關系數的絕對值在 0.3 到 0.6 之間時。
- 高度相關：當相關系數的絕對值在 0.6 到 1 之間時。
這些分類提供了一種通用的方法來評估變量間的相關性。然而，需要注意的是，相關性并不意味着因果關系。即使兩個變量高度相關，也不能簡單地斷定一個變量是導緻另一個變量變化的原因。在某些情況下，可能需要采用更為複雜的方法，如多元回歸分析，來控制其他變量的影響，進而更準确地識别變量間的因果聯系。
在進行相關分析時，散點圖是一種常用的可視化工具，它能夠直覺地展示兩個變量之間的相關性。此外，相關分析可以幫助我們識别哪些因素與研究目标具有顯著的相關性。
（3）相關分析的注意事項
- 相關性與因果性：需要注意的是，相關性并不等同于因果性。僅僅因為兩個變量之間存在相關性，并不意味着一個變量是導緻另一個變量變化的原因。
- 單變量控制法：為了判斷兩個變量之間是否存在因果關系，可以使用“單變量控制法”，即在控制其他所有因素不變的情況下，改變一個因素，并觀察這種改變對結果的影響。
- 應用場景：在大多數情況下，盡管我們可能無法直接确定因果關系，但通過識别相關關系也能為我們提供有價值的資訊。然而，對于需要深入了解事件背後原因的複雜問題，我們可能需要在發現相關關系的基礎上，進一步探索和驗證潛在的因果關系。
三、 總結
在數字時代，資料的價值已超越了其原始形态，轉化為企業決策的核心。通過本文的探索，我們了解到資料分析不僅是一種技術，更是一種深入洞察業務、揭示市場真相的思維方式。我們深入讨論了一系列資料分析方法，每一種方法都是幫助我們從資料中提取洞察力的利器。
随着技術的不斷進步，資料分析的方法也在不斷地進化。作為資料的使用者和解讀者，我們需要持續學習，不斷适應新的工具和技術，以保持我們的分析技能與時俱進。記住，資料分析的目的永遠是為了更好地了解世界，并利用這些了解來創造更好的産品、提供更優的服務、制定更明智的決策。
FineBI資料分析工具以其卓越的性能和靈活性，為企業提供了一個全面的資料洞察平台。它支援海量資料的快速處理和分析，確定了即時的業務決策支援。使用者可以通過FineBI的拖放界面輕松建立複雜的資料模型，同時，其豐富的可視化元件讓資料的呈現變得生動而直覺。此外，FineBI的實時資料處理能力，讓企業能夠緊跟市場脈搏，迅速響應變化。無論是資料分析師、業務經理還是決策者，FineBI都能提供他們所需的深度分析和即時洞察，幫助企業在資料驅動的商業競争中保持領先。