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如何掌握数据化运营的思维方式,看这一文章就够了
日期:2017-12-07 浏览量:

本文首发于微信公众号:数据分析。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

  “数据驱动决策”,为了不让这句话成为空话,在本章的最后,作者将自己的经验提炼为以下15种思想武器,不求你当下就能掌握,但希望你能不断参悟并修正。

  1.信度与效度思维

  在指标构建的内容中已经对指标的信度和效度做了阐述。这部分也许是最难理解的,但也最重要。没有这个思维,决策者很有可能在数据中迷失,如图4-57所示。

 
  度与效度思维

  信度与效度的概念最早来源于调查分析,但现在可以引申到数据分析工作的各个方面。

  所谓信度,是指一个数据或指标自身的可靠程度,包括准确性和稳定性。取数逻辑是否正确?有没有计算错误?这属于准确性;每次计算的算法是否稳定?口径是否一致?以相同的方法计算不同的对象时,准确性是否有波动?这是稳定性。做到以上两个方面,就是一个好的数据或指标了吗?其实还不够,还有一个更重要的因素,就是效度!

  所谓效度,是指一个数据或指标的生成,需贴合它所要衡量的事物,即指标的变化能够代表该事物的变化。

  只有在信度和效度上都达标,才是一个有价值的数据指标。举个例子:要衡量身体的肥胖情况,选择穿衣的号码作为指标,一方面,相同的衣服尺码对应的实际衣服大小是不同的,会有美版、韩版等因素,使得准确性很差;另一方面,一会儿穿这个牌子的衣服,一会儿穿那个牌子的衣服,使得该衡量方式形成的结果很不稳定。所以,衣服尺码这个指标的信度不够。尺码大小并不能准确反映肥胖情况,因此效度也不足。体脂率才是信度和效度都比较达标的肥胖衡量指标。

  在我们的现实工作中,许多人会想当然地拿了指标就用,这是非常值得警惕的。你要剁骨头却拿了把手术刀,是不是很可悲?信度和效度的本质,其实属于数据质量的问题,这是一切分析的基石,再怎么重视都不过分!

  2.平衡思维

  说到天平读者都不陌生,平衡的思维相信也都能很快理解。简单来说,在数据分析的过程中,需要经常寻找事情间的平衡关系,且平衡关系往往是关乎企业运转的大问题,如市场的供需关系,薪资与效率关系,工作时长与错误率的关系等。

  平衡思维的关键点在于寻找能展示出平衡状态的指标。也就是图4-58所示的框,要通过这个准确的量化指标观察天平的倾斜程度。怎么找这个指标呢?一般先找双向型的问题,即“高也不是低也不是”的问题,然后量化为指标,最后计算成某个比率,长期跟踪后观察它的信度和效度。

 
  平衡思维

  举个电商的例子,在电商的用户行为分析中,用户每次访问的深度就是一个“高不成低不就”的问题。若用户访问深度过深,每次都要浏览很多个页面,说明他在这里没有遇到想要的产品,或者页面没有促使他快速购买,这不是一家电商公司想看到的情况;若用户每次访问都很浅,看一两个页面就走掉了,说明你的产品展示、内容引导很有问题。那么,访问深度多少是合适的呢?这就是数据分析人员需要研究的问题——在多深的访问深度时,用户形成购买的概率最大。

  3.分类思维

  客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价等许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类,通过机器学习算法也可以分类,到底分类思维怎么应用呢?

  关键点在于,分类后的事物需要在核心关键指标上能拉开距离!也就是说,分类后的结果必须是显著的。如图4-59所示,横轴和纵轴往往是你运营中关注的核心指标(当然不限于二维),而你能看到分类后的对象分布不是随机的,而是有显著的集群的倾向。

 
  分类思维

  举个例子,假设图4-59所示反映了某个消费者分群的结果,横轴代表购买频率,纵轴代表客单价,那么图中右上角的这群人,就是明显的“金牌客户”。右下角这个象限的人群,就是“屌丝”群体,他们“频繁地买便宜货”。左上角的人群是精英阶层,他们“选购好商品”。左下角的人群可以归结为长尾客户,不需要我们花精力去维护,让他们自然生长,转变为其他三个象限的人群后,我们再施以针对性的策略。

  4.矩阵思维

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