数据分析方法论和数据分析方法的区别(数据分析理论)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

如何理解数据分析的方法论问题？

首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。

数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。

那么，数据分析方法论的作用有什么呢？

1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。

2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系

3、为后续数据分析的开展指引方向

4、确保分析结果的有效性和正确性

如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么。其实就是报告主线不明，各部分的分析逻辑不清。

常用的数据分析方法论

1、PEST分析法

PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身的特点和经营需求，分析的具体内容会有差异，但是一般都是应对政治（P）、经济（E）、技术（T）、和社会（S）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。这种方法就叫做PEST分析法。

数据分析方法论和数据分析方法的区别(数据分析理论)

具体每一个方面的分析因素如下;(这里只是简单的，具体因素需要根据业务调整)

2、5W2H分析法

什么是5W2H分析法，简单来说就是why-what-who-when-where-how-how much

具体示意如下：

这种方法简单、方便、易于理解和使用，其实岁任何问题都可以用这七大方面去思考，这也同样适用于指导搭建数据分析框架。

举个例子，最常见的用户购买行为的分析，以图形示例的形式展示如下：

3、逻辑树分析法

逻辑树是分析问题的常用工具之一，它是将问题的所有自问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。

把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。每想到一点，就给这个问题所在的树干加一个树枝，并表明这个树枝代表什么问题，如下图：

一个大的树枝上还可以有小的树枝，一次类推，找出与问题相关的所有项目。逻辑树的作用主要是帮助你清理自己的思路，避免进行重复和无关的考虑。

逻辑树的使用必须遵循以下三个原则：

要素化：把相同问题总结归纳成要素

框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。

关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。

不过逻辑树分析法也有它的缺点，就是设计的相关问题可能有遗漏，虽然可以把涉及的问题总结归纳出来，但是还是难以避免存在考虑不周全的地方。所以使用逻辑树的时候，尽量把设计的问题或要素考虑周全。

4、4P营销理论

4P就是指：产品（product）、价格（price）、渠道（place）、促销（promotion）

产品：从市场营销的角度来看，产品是指能够提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西，包括邮箱产品、服务、人员、组织、观念或者他们的组合。

价格：是指顾客购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。价格或价格决策关系到企业的利润、成本补偿，以及是否有利于产品销售、促销等问题。影响定价的主要因素有三个：需求、成本、竞争。最高价格取决于市场需求，最低价格取决于该产品的成本费用，在最高和最低价格的幅度内，企业能把这种产品价格定多高取决于竞争者的同种产品的价格。

渠道：是指产品从生产企业流转到用户手上的全过程中所经历的各个环节。

促销：是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费，以短期的行为促成消费的增长，吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

采用4P营销理论对数据分析进行指导，需要对公司的整体运营情况有比较清晰的了解。