5W2H數據分析方法論
看了小蚊子的書,裏面有一個例子讓我印象很深刻:
數據分析員對公司的某個業務進行了專項研究。每當完成專題分析向老闆彙報分析結果是,老闆首先問:“你的分析方法論是什麼?將給我聽聽,我看分析報告就首先看你的分析方法論,如果分析方法論不正確或者不合理,那後面的分析結果也就沒有必要看了,在一個不正確或者不合理的方法論的指導下,得到的分析結果是不可能正確的”。
數據分析方法論主要用於指導數據分析師進行一個完整的數據分析,更多的是指數據分析的思路。從宏觀角度指導如何進行數據分析,也就是説它是一個數據分析的前期規劃,指導後期數據分析工作的開展。數據分析法則是具體的`分析方法,比如對比分析,交叉分析,相關分析,迴歸分析,聚類分析則是具體的數據分析法。數據分析法主要是從微觀的角度指導如何進行數據分析。
今天説一個5W2H分析法
5W2H分析法是以五個W開頭的英語單詞和兩個H開頭的英語單詞進行提問,從回答中發現解決問題的線索,即Why,What,Who,When,Where,How,How much,這就是5W2H的分析法構架。
其實這個方法在我們做任何事時都是可以使用的。他可以彌補我們考慮問題時的疏漏。
比如使用5W2H分析法來分析網遊用户的購買行為。
在確定使用5W2H分析法後,根據分析框架中的這些問題形成可量化的指標進行衡量和評價,例如月均購買次數、人均購買量,再次購買平均間隔時長等。
在我們確定了上述的方向和方法後,下一步才是使用具體的數據分析法,並且我們要結合數據進行分析。
事實上,每個方面都需要進行細化和分析,甚至要細化到每一條具體的購買記錄或者充值記錄,所謂的宏觀的數據指標我們只能大概清楚瞭解問題,然而解決問題就必須細化到每個具體的數據點。真正的數據價值也就在於此,永遠停留在表層的宏觀數據是不能創造更多的知識和價值,數據挖掘為什麼説是挖掘,挖掘的含義就在於,數據分析人員穿過了表層的宏觀數據,挖掘每條記錄背後的祕密。
所有的宏觀數據,基本上每一個DBA都能給的出來,但是同樣利用數據,分析人員通過挖掘技術和分析方法論的指導滲透到每條數據,依據需求給出數據的另一面。這就是在微觀層面上數據的價值,而這也是數據挖掘應用在數據上的價值,尤其是當我們以後面臨big data ,這種方式不僅較少了我們讀取文件,分析文件的時間,有效分析方法論,有效分析手段,依據需求,模塊化的得出某些需求下的具體
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