我是这样做数据分析的我是一个着迷于产品和运营的

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我的第「206」篇原创敬上
大家好，我是Z哥。
首先说明一下，今天不卖课程哈，就单纯聊聊我在做数据分析时的一些经验。
在如今这个数据爆炸的时代，我们每天不管是主动还是被动，都会面对大量的数据扑面而来。
如果有较好的数据分析能力，不管是对你的生活还是工作，都将带来巨大的帮助。因为你比别人拥有更好的“洞察力” ，看到别人看不到的信息，这些信息可以帮助你更好地做出决策。
很多人做数据分析的时候经常会遇到一个问题，面前摆着一堆海量的数据，但是不知道怎么分析，从何下手，以此来得到一些有用的结论。
我最开始也深受这个问题的困扰，想了好久才明白这里的问题所在，所以今天我把我思考后的思路分享给你，希望能对你有所帮助。
一个合理的数据分析思路，不但可以帮助你高效地获得对你有价值的信息，还能提高结论的准确性。
我的思路其实是一个构建「点->线->面->体」的过程，主要分为以下六个步骤。
/01带着目的/
如果你会觉得无从下手，大概率是因为目的不明确，或者说缺少目的。
没有目的，何以解决问题？寄希望于某个牛逼的方法能够“点石成金”？但是，谁来告诉你这个方法呢？靠上帝吗？
这个道理说透了其实很容易明白，但现实却是很多人陷在数据的海洋中无法自拔，认为先收集足够多的数据，然后再分析，就能从中得到一些有价值的结论。这个逻辑其实你细想一下是有问题的，因为不同的人看待同样的数据得出的结论往往是不同的。因此，如果你没有清晰的目的，再多的数据也没有意义。
所以，先确定目的就是先明确「点」，只有有了「点」，我们才能继续延伸去构建我们的「线面体」。
目的一般分为以下两种。
找原因。当前面临一些问题，从数据中找出相关因素。找规律。从数据中提炼出一些规律，趋势，帮助未来做决策。所以，不妨先明确一下，你是要找原因？还是找规律？
比如，我们分析网站访问量为什么下滑。很明显，这个目的是「找原因」。
/02分解目的/
明确了目的，就有了一个大方向，剩下的就是分解目的。
分解目的的方法论有很多， MECE、5W2H等等都可以。
按照MECE法，以「不重叠、不遗漏」的方式将数据分析的目的拆解成多个子问题。
5W2H法很常见，就是what、why、when、where、who、how、howmuch 。
还有一个我觉得很好用的方法论，从GrowingIO那学来的。就是一个「业务目标*业务流程*业务场景」的三级结构。先列出业务目标，然后展开每个目标的流程，再展开流程上的每一个环节对应的场景（场景中蕴涵着关键指标）。
这个方法其实一次性就把「线面体」的大框架构建完了。

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在我们的案例中，影响访问量的因素有很多，对于这个目的的分解用MECE方法更合适。我们也可以用思维导图来实现。

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/03验证子问题/
通过MECE方法将目标分解完之后，其实就已经把「线和面」构建完了，接下去就是最后一步，构建「体」。
构建「体」的过程其实就是思考如何验证其中的每一个子问题。
怎么验证？先建指标。现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：