一、确认数据及需求
1、访谈
了解行业背景、了解企业业务流程、了解各业务部门的业务流程及负责人、了解企业当前面临的问题、了解企业的数据存储问题。
2、收集业务分析需求
从客户的描述中大致记录维度和指标、收集业务人员平时做的表或者图表。
3、自行整理需求
- 1.结合企业对业务需求进行分类（例：销售分析、营运分析、库存分析）。
- 2. 将维度和指标按照分析类别进行梳理。
4、进一步确认需求
- 1.报表的分析思路（例：销售分析、进货分析、库存分析、绩效分析）。
- 2.确认制作顺序（例：先做销售分析）。
- 3.进一步确认销售分析的维度和指标。
- 4.先看维度：销售人员、销售大区、销售渠道、门店、门店组、时间维度。
- 5.确认维度的完整性、层次关系。
- 6.再看指标：销售额、退货额、退销比、动销率、对比类（同比/环比）。
- 7.理解指标的业务意义及计算规则。
- 8.确认维度与指标如何组合。
5、确认数据表
- 根据指标和维度涉及到的度量字段和维度字段去找对应的表。
- 事实表和维度表（每张表的维度字段和度量字段）。
- 了解每张表记录的业务内容。
- 认识表名和字段名（数据源来自数据库，了解表名和字段名的中文含义）。
- 了解表的主键、表之间的关联关系。
二、业务分析方法
1、帕累托分析
帕累托分析（又称二八法则），即80%的问题是由20%的原因造成的。
帕累托图：
- 1、统计出每个类别的指标值，降序排序。
- 2、计算累计百分比（从0到1，值显示方式按某一字段汇总百分比）。
- 3、组合图（簇状柱形图和折线图）。
- 4、图表设置： 柱形图间隙宽度为0，坐标轴最大值是指标总计值。 折线图次要横坐标轴设置在刻度线上，次要纵坐标轴是0到1。
例子：
业务背景：某自行车厂商提供了近几年的自行车销售数据，希望使用帕累托分析帮助找出配件中销量贡献最多的产品子类别。
数据：
2、同期群分析
按初始行为发生时间的不同划分同期群，对持续一段时间内的行为差异进行分析。
例子：
业务背景：某电商APP主要定位为汉服产品销售，在产品发展初期用户数量太少难以负荷日常运营成本。最近市场部正在尝试新的渠道推广，推广目的主要是获取新用户，活动日期为2020/7/1至2020/7/9。为了评估本次拉新活动的效果，已捕获7月的新用户用户登录数据。
分析需求： 1、活动期间每日的注册用户数 2、活动期间每日的登录用户数 3、最近31日的用户留存率。
数据：用户登录明细
数据处理
1、将用户编号去重，用数据透视表统计不同活动日期注册的用户数。
2、根据“登录时点”求出“登录日期”。
登录日期可以用int函数，再将单元格调整为日期即可。例：2020/7/5 22:23变成成为2020/7/5。将用户编号和和登陆日期一起去重，用数据透视表统计不同活动日期登录的用户数。
3、用登录日期-注册日期=第几日登录日期。
将用户编号和和登陆日期一起去重，用数据透视表统计不同日期，不同登录日期的用户数（数据透视表行是注册日期、列是第几日登录日期、值是用户编号计数）。
在数据透视表任意位置，右击鼠标键——值显示方式——百分比——基本字段选择“第几日登录”，基本项选择“0”。
表格右下方有报错，右击鼠标键——数据透视表选项——勾选“对于错误值，显示，，”即可。
然后取每列的平均值做如下表。
3、5W3H分析法
What、Why、Who、When、Where；How much、How to do
三、数据分析案例
业务背景：一家线下生活体验馆，现在的客户喜好总是拿不准，很难及时调整品类结构，希望可以提供一个数据看板观测不同品类及商品的销售情况。为了降低人力成本，所有的销售数据都存储在企业管理系统里，需要手动导出，由于资金和操作成本有限，希望首先使用3份相关数据用Excel制作交互式看板，后续再考虑使用可视化软件实现自动化。
数据：3个SCV文件（商品目录、商品明细表、销售明细表）。
