致數據分析師 | 如何讓圖表開口說話（總覽篇）

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導言

《讓圖表開口說話》系列文章將會通過連載的形式為大家揭曉如何構建數據分析思路，如何結合實際場景剖析各種可視化圖表的優(yōu)缺點，真正實現“讓數據更高效、讓圖表更直觀”。

找到適合自己的東西是一件非常幸福的事情，比如一雙合腳的鞋子，一杯甜度適宜的咖啡......如何在大而繁雜的數據中挖掘出有價值的信息，并通過直觀的圖表進行展示，想必是每位數據分析師都想要做的事情吧?

數據分析的第一步是為了找對問題

數據分析的目的是為了幫助企業(yè)去發(fā)現業(yè)務的端問題，從而找到規(guī)律，解決問題。

但是，很多時候我們加班加點完成的報表卻只能躺在匯報的PPT里，并沒有實際指導業(yè)務部門的決策，老板沒有說問題，但也確實沒有實用價值。

如果說我們分析的邏輯和展現的結果都沒有錯，那這個時候，你最該做的就是去思考，這個維度的數據分析是否有意義，我有沒有定義到業(yè)務端最關心的核心問題。這里給了兩個案例向大家說明找準問題對于數據分析的重要性。

案例一：某家門店的銷量環(huán)比上月下降了10%。

你一定覺得這是一個大問題，其實并不然。如果是因為公司的政策問題，比如投入在減少，目前不是公司的主推產品，那么銷量下降是決策層預料內的事情，你不上報，領導也是知道的。再者，需要關注這樣的下降是突發(fā)性的還是周期性的或者是持續(xù)性的事件，需要根據不同的下降表現作出不同的應對措施。

案例二：某家門店的銷量環(huán)比上月上升了5%。

很多人都覺得這難道還是問題嗎?設想一下，如果本月的目標是上升10%，那就算這里有上升但沒有達到預期還是被判斷為問題。

所謂問題可以簡單理解成，理想的門店銷量狀態(tài)和目前顯示的狀態(tài)不相符合。 定義清楚問題之后，就要對問題進行定量，來衡量下降的波動幅度是平緩，還是劇烈波動。如果是計劃內的平緩波動，可以持續(xù)進行觀察，按照已有的儲備對策來從容應對。如果是計劃外的波動，在整體把控下跌趨勢的前提下，首先排查一下是否是數據質量的問題，進而及早直接聯(lián)系到業(yè)務方。

排除完內部因素后，考慮外部環(huán)境的影響因素也是必不可少的一個環(huán)節(jié)。比如：對面是不是競爭對手開了一家門店?附近修地鐵有沒有影響客流?最近天氣有沒有影響大家出行?

更詳細一些的調查可以協(xié)調市場部做一些市場調查，用戶回訪等。

數據分析的方法論、指南有很多，簡單來說還是先定性(找準問題)后定量，再根據業(yè)務實際提出合理假設，進而用數據層層分析來驗證自己的假設是否準確，最后形成分析報告反哺到業(yè)務方，指導經營決策。

數據分析能夠帶來什么？

(傳統(tǒng)數據分析VS可視化數據分析)

技術經常會被淘汰更新，但產品在不斷迭代升級。怎么樣去突破“打雜”的困境，形成一個屬于自己結構化的分析方法?

觀遠《讓圖表開口說話》系列文章將會通過連載的形式為大家揭曉。

從個人的職業(yè)發(fā)展的角度來說，希望大家不是為了分析而分析，在解決問題過程中能夠熟知全公司的業(yè)務流程;在整理數據、梳理問題的基礎上站在公司的角度來思考問題，為領導層提供核心決策支持。

從個人能力習慣的角度來說，在做數據分析的過程中，能夠不斷提升自己各方面的綜合能力，具體表現如下：

商業(yè)洞察力：不用過多解釋相信大家也能夠明白，若能夠從公司戰(zhàn)略決策層出發(fā)來思考解決問題，想必此時的你洞察力遠勝于一般員工，離升職加薪當然也不遠了。

邏輯思維能力：在數據分析的角度，需要形成“閉環(huán)”，發(fā)現問題最終還是為了解決問題，“邏輯自洽”非常重要。此外，還有對“問題的分類”，不是所有發(fā)現的問題點都拋出來就可以了，怎么樣分門別類排優(yōu)先級來合理的進行展示也是非常重要。

溝通表達能力：大家都知道分析師可能SQL可以敲得飛快，EXCEL等工具用的游刃有余，但有時候讓其上臺發(fā)言來闡述一下產品理念等就會顯得有些為難?？赡苣銜f，現在做分析也是天天面向各條線業(yè)務人員以及客戶，自己的溝通表達能力應該是沒有問題的。但如果是面向高層的一些發(fā)表、演講還是會不由的焦慮進緊張吧?所以，溝通表達能力還是需要得到進一步的改善。

如何讓圖表開口說話

定義好了問題，分析思路也構建完畢，基本可以避免以下常見的分析誤區(qū)：

“我覺得...我認為...我感覺...”

“今年搞他1個億!”

“這個我早就知道了，說點我不知道的...”

下一步就是進行數據的展示一一“讓圖表開口說話”。

構建可視化分析的圖表是有邏輯的，比如數據間的關系，是成分關系，時間序列關系，大小排布關系還是相關性的關系?

業(yè)務本身的邏輯性如何在可視化圖表里體現呢?是否符合業(yè)務常識呢?是否符合受眾習慣呢?這些是分析師需要考慮的實際落地問題。

數據的背后都存在一個故事，但工具是不會理解的。這就是為什么需要你一一數據分析師用可視化和情景化的方式使故事生動有趣，來傳遞數據的喃喃細語。

圖表會說話，但它說的是真話還是假話呢?如何在忽悠和被忽悠，套路與反套路之間游刃有余呢?且聽下回分解。

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