发布时间：2022-12-9 分类： 行业资讯
介绍
《让图表开口说话》系列文章将结合实际场景，揭示如何构建数据分析思路，分析各种可视化图表的优缺点，真正实现“让数据更高效，让图表更直观”。
找到适合自己的东西是一件非常幸福的事情，比如一双合脚的鞋子，一杯甜度合适的咖啡.如何从庞大复杂的数据中挖掘出有价值的信息，并通过直观的图表展示出来，一定是每个数据分析师都想做的事情。
数据分析的第一步是找到正确的问题
数据分析的目的是帮助企业发现业务的终端问题，从而发现规律，解决问题。
但很多时候，我们加班完成的报告只能躺在报告的ppT里，实际上并不能指导业务部门的决策。老板没有说任何问题，但确实没有实际价值。
如果我们分析的逻辑和显示的结果没有错的话，此时你最应该做的就是思考这个维度的数据分析是否有意义，我是否定义了业务端最关心的核心问题。这里有两个案例来说明识别问题对于数据分析的重要性。
案例一：某店销售额较上月下降10%。
你一定认为这是个大问题，但事实并非如此。如果是因为公司的政策问题，比如投资减少，这不是公司目前的主要产品，那么销量下降是决策层预料到的，不上报领导也知道。此外，需要注意这种下降是突然的、周期性的还是持续性的，并根据不同的下降表现制定不同的对策。
案例二：某店销售额较上月增长5%。
很多人认为这还是个问题？试想一下，如果这个月的目标是增长10%，即使这里有增长，也还是会被判定为问题。
所谓的问题可以简单理解为理想的店铺销售状态与当前的展示状态不匹配。问题明确后，需要对问题进行量化，衡量下跌的波动幅度是平缓还是剧烈。如果是计划内的平缓波动，可以持续观察，根据现有储备对策冷静处理。如果是计划外波动，在整体控制下降趋势的前提下，先检查是否是数据质量问题，然后尽早直接联系业务方。
在剔除内部因素后，考虑外部环境的影响因素也是必不可少的环节。比如对面有竞争对手开店吗？附近修地铁影响客流吗？最近天气影响人们的旅行了吗？
更详细的调查可以协调市场部做一些市场调研，用户回访等。
数据分析有许多方法和指南。简单来说，还是先定性(识别问题)再定量，然后根据业务实践提出合理的假设，再用数据逐层分析验证自己的假设是否成立
技术经常被淘汰和更新，但产品却在不断迭代升级。如何突破“打零工”的困境，形成自己的结构化分析方法？
冠源《让图表开口说话》系列文章将以连载形式发布。
从个人职业发展的角度，希望大家不要为了分析而分析，而是在解决问题的过程中熟悉整个公司的业务流程；在整理数据、梳理问题的基础上，从公司的角度思考问题，为领导提供核心决策支持。
从个人能力和习惯来看，在数据分析的过程中，可以不断提升自己各方面的综合能力，如下图所示：
商业洞察：我不需要解释太多。相信大家都能理解，如果你能从公司的战略决策层面去思考和解决问题，此时你的洞察力远胜于普通员工，离升职加薪肯定也不远了。
逻辑思维能力：从数据分析的角度看，要形成“闭环”，发现问题最终是为了解决问题。“逻辑自洽”非常重要。另外，还有“问题分类”，并不是所有发现的问题都能抛出来，根据不同的类别和优先级合理展示也很重要。
沟通表达能力：众所周知，分析师可能会很快打出SQL，EXCEL等工具也很好用，但有时他们上台发言解释产品概念会有些困难。也许你会说分析也是针对每天所有线路的业务人员和客户，你的沟通和表达能力应该没问题。但是如果是为了一些高层的演讲或者演讲，你会忍不住担心和紧张。因此，沟通和表达能力需要进一步提高。
如何让图表说话
在明确问题和构建分析思路后，基本可以避免以下常见的分析误区：
“我想.我认为.我觉得……”
“今年赚他一亿！”
“这个我已经知道了。告诉我一些我不知道的事……”
下一步是显示数据——“让图表说话”。
构建可视化的分析图表是合乎逻辑的，比如数据之间的关系，无论是成分关系、时间序列关系、大小排列关系还是关联关系。
业务本身的逻辑是如何体现在可视化图表中的？是否符合商业常识？符合观众习惯吗？这些都是分析师需要考虑的实际落地问题。
数据背后有故事，但工具不会理解。这就是为什么你，数据分析师，需要用一种视觉化和语境化的方式让故事生动有趣，以传达数据的低语。
图表可以说话，但它是真的还是假的？如何被忽悠忽悠，如何在套路和反套路？之间游刃有余听下分解。
