数据分析与数据增长核心逻辑杂谈

数据分析的出发点首先要带着业务的问题或者疑惑，然后凭借较强的数据敏感度，再通过各种理论的分析方法，来描述数据的异常状态、根据数据和指标体系、寻求原因、来评估可能的影响、来探索可能的数据（用户）增长策略。

所有数据分析，都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。

数据增长策略的核心逻辑是从业务出发，要了解业务，熟悉业务，精通业务。

了解什么？了解业务的规划和方向

熟悉什么？熟悉业务的全链路流程以及流程中各个节点的功能、数据、用户

精通什么？精通业务的来龙去脉以及痛点

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以《从数据出发的技术流》工作逻辑，实际工作场景是这样的:

①我们拿到了数据，数据信息非常全——注册用户的明细表···

②这表里内容很全面，姓名、身份证、性别、居住地、注册时间等多维度数据··

③接下来，我们要摩拳擦掌，准备整理数据，清洗数据，做表做图，要忙碌起来了..

④首先从居住地的汇总分布，看看哪些省份的人多··然后来分析性别和注册时间长短的相关分析，看看注册时间比较长的是哪些性别；最后预测下后面几个月的注册增长情况。

⑤形成数据报告 PPT，完美结束。然后和领导说：经理，这是我做的分析报告，此处有一千句以上吧~~

⑥到了领导那里，领导说，做的挺不错的...可是...那个...你要告诉我什么...我们的业务问题是什么...你要怎么做... game over！

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以《从业务出发的业务流》工作逻辑，实际工作场景是这样的:

①我们拿到数据，看到了新增注册的用户报表，曲线有点平啊，增长有点乏力哦~~

②首先做个对比，和上周同期对比，和上月对比下，看看趋势是否一致？

③发现数据异常，好像不对哦，之前同期的增长都还不错，这时，预测是不是有重大节日以环境影响，是不是有运营故障或者产品 bug，是不是注册业务流程出问题了，需要赶紧和产品、运营同学碰一下。

④产品和运营都没有重大事故啊，真是奇了怪了。再细拆看看注册渠道和应用市场的数据，拆解新用户全链路指标，通过不同渠道数据的影响。

⑤经过层层分析，终于发现了问题，原来 xx 市场的推广到期了。

⑥ok，发现问题了，注册的增长还是一个很重要的方向，那么系统化的梳理下整个分析和策略去给领导汇报。又是一个 PPT。

⑦到了领导那儿，说：领导，我们需要申请 xxx 费用，因为 xx 市场的推广已到期，导致新增用户增长乏力，其中 xxx，特别的 xxxx，所以 xxxx 。

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以上两种工作逻辑，使我们清晰的了解到数据分析和数据增长的核心逻辑。

在了解和分析业务时，我们可以分别从横向和纵向展开。纵向的是因果，横向的是相关。因果其实就是多问几个为什么，要充分利用好 5why。而相关就是多问几个还有什么。这样数据分析的价值才更有意义。