如何进行业务分析？（数据分析师日常工作&面试指南）_业务分析怎么做

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数据分析师的3重境界，你在哪一重？

• 初级数据分析师：SQL捞数，Tableau搭表。

• 中级数据分析师：Excel测算分析，PPT输出报告。

• 高级数据分析师：没事摸鱼，有事分析，主动挖掘，沉淀体系，目标是输出体系化可复用的框架。

不管在哪一重，在日常工作场景，或面试的时候，分析某指标上升/下跌的原因，其实核心考察2个要素：业务理解 和 逻辑。

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一、业务理解

理解业务有框架可循，可分为4个方面：业务模式、转化漏斗、度量和维度。

1、业务模式

说直白一点就是，公司怎么赚钱的。

企业有且只有赚钱这一个目的。有的企业业务模式能一言以蔽之，有的企业由于业务庞杂，理清模式稍显困难。

如：阅文通过出售会员和单点来获取收益；腾讯卖增值服务和广告；茅台卖酒；片仔癀卖含麝香的中药；正新鸡排赚加盟费和卖食材给加盟商的差价……

总的来说，互联网企业的业务模式比较复杂，传统行业的业务模式相对清晰。

弄懂了公司是怎么赚钱的，才能继续分析用户是怎么一步步被转化的。

2、转化漏斗

从找用户到下单，最常走的路，是哪一条。

这条路不能太长，不然用户在任何可能的环节，突然不走了（精简流程，快速体验核心功能）。

这条路不能太偏，不然用户找不着北（让一切显而易见，培养用户习惯）。

这条路不能曲折，不然一个小颠簸，轻轻松松就把用户颠出去了（减少不必要的阻力，保证顺滑）。

这条路最好风景还不错，不然用户动力不够（给予即时激励，创造愉悦，如满减、折扣）。

常用的AARRR，是基于用户运营的分析方法，一般是团队中用户组重点关注。

漏斗分析——用户到达终极目的（赚钱）的过程中走过的路——VP、营销组、用户组、权益组均会关注。

电商行业，可以是：广告曝光 - 广告点击 - 店铺主页 - 商品曝光 - 商品点击 - 购物车结算 - 点击支付- 成功下单 - 退换货/确认收货 - 清结算。

内容行业，可以是：抖音引流 - 下载APP - 到达首页 - 内容主页 - 收听 - 付费提示HOOK - 跳转商品页 - 商品点击 - 点击支付 - 成功下单。

以上是理想的业务漏斗，实际情况中，可能存在外部数据难以获取、缺少打点等情况，实际漏斗会短小很多。

梳理转化漏斗，能快速定位问题可能出现的环节，以提出优化方案。

3、度量

度量即指标。

不同业务模式、生命周期、行业竞争，不同公司会有不同、但有且仅有一个最为核心的指标，即一级指标。

一级指标，即公司战略层面指标，是与数据分析目标最相关的指标。

一级指标一般是部门VP背大头，直属下级背小头。

如：VP负责营收目标的九成，直属下级共摊剩下的一成，构成基本OKR。

从一级指标开始，按照业务漏斗进行模块拆分，衍生出衡量各模块水平好坏的细类度量，即二级指标。

二级指标，即业务策略层面指标，指的是对一级指标有直接贡献的、或者可以帮助产品向着更优方向发展的系列指标。

二级指标一般是VP的下属部门负责的指标。

如：用户组负责用户规模和次留，活动组负责活动营收，内容组负责内容转化效率，营销组负责商品曝光点击和转化。

一级指标与二级指标，存在强相关关系，二级指标的提升，一定要带来一级指标的增长。

从二级指标继续，按照当前细分业务模块进行深挖，将二级指标拆分成更细化的、一线人员可根据结果马上执行业务动作的指标，即三级指标。

三级指标，即业务执行层面指标，可以对二级指标有直接贡献、或者是可以帮助产品向着更优的方向发展的系列指标。

如：次留的三级指标可分为不同渠道的次留，业务能立刻停止某些渠道引流或加大投放。

活动营收可以细分为PV、UV、CTR、转化、客单，调整商品的摆放位置和搭配形式，能立即产生不同的效果。

数据分析师的工作，不仅需要了解业务，也要对业务表现进行量化。

一句数据分析界名言：你无法衡量它，你就无法增长它。（原话来自彼得·德鲁克的“你不能衡量它，就不能管理它”）。

在数分眼里，没有什么是不能量化的，常见如公司经营层面指标，冷门如人效、工作量、主观感受，无所不包。

4、维度

维度，为分析问题提供横向角度。

从一级指标到三级指标，是纵向分析法，结合上维度的横向分析法，可称为“纵横原则”，是业务分析的万能公式。

取大家熟知的5W2H（Why、What、Who、Where、When、How、How Much）中的4W（What、Who、Where、When），即组成度量的维度。

以DAU为例：

What：活跃用户触达的页面（首页、会员页、个人中心页、内容页、商品页），iOS+Android

Who：当天新用户、昨天活跃用户留存

Where：抖音+快手+苹果商店+自然新增+其他渠道

When：活跃时点

不同业务之间，维度拆解方式大同小异，度量丰简程度各有不同。

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二、关于逻辑

逻辑分为表达的逻辑和演示的逻辑。

如果问数据分析师第一重要的能力是什么，我会说：表达。

如果问数据分析师第二重要的能力是什么，我会说：演示。

再其次是：学习能力、业务、技能……

沟通体现思考路径和语言表达能力，演示体现汇报总结、主次取舍的能力，核心体现逻辑框架。

市面上有很多书讲解表达和演示，如之前推荐过的《金字塔原理》《学会提问》《用数据讲故事》等等。

简单总结在工作和面试中能用上的一些逻辑技巧，更多的要靠自己多学习多实践。

1、结论先行：先说结论，再来说背景和自己做的事情（表达&演示）。

2、简洁：一幅图不超过三种颜色，使用常用图表（演示）。

3、谨慎和确定：知道就是知道，不知道就是不知道，减少“可能”“大概”使用频率（表达）。

4、STAR原则：背景-目标-行动-结果，讲项目万金油，也可以RSTA（表达）。

5、一页PPT只说一个重点（演示）。

以及抓住每次说话的机会、减慢语调、抑扬顿挫、多做PPT、多讲产出、多讲体系……

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以上，是在工作和面试过程中，个人对业务分析的一些经验和见解。

师父领进门，修行看个人。

如果对你有所启发，那这篇文章就有存在的价值了。