1.5 商业数据分析的步骤与阶段
面对海量的数据，很多人都不知道如何准备、如何开展，如何得出结论，下面为大家介绍商业数据分析的基本步骤。
商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。数据分析应该先做什么、后做什么？基于此，我们提出了商业数据分析流程的5个基本步骤，如图1-12所示。
图1-12 商业数据分析流程
第一步，挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景是什么。
第二步，制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。
第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。
第四步，从数据结果中判断提炼出商务洞察。
第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。
我们一般以商业回报来定位数据分析的不同阶段，因此我们将商业数据分析分为4个阶段，如图1-13所示。
图1-13 商业数据分析的阶段
阶段1：观察数据当前发生了什么。
首先，基本的数据展示可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎A的广告，想要比对一周下来，新渠道A比现有渠道B的情况如何，A、B各自带来了多少流量，转化效果如何？又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段2：理解为什么发生。
如果看到了渠道A比渠道B带来更多的流量，这时我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许是某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断成为商业分析的第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段3：预测未来会发生什么。
当我们理解了渠道A、B带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道C和渠道D的时候，猜测渠道C比渠道D好，哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断C和D渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。
阶段4：商业决策。
所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。商业数据分析的目的就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策或直接利用数据做出决策时，才能直接体现出数据分析的价值。
此外，在数据分析的过程中会有很多因素影响到我们的决策，那么如何找到这些因素呢？内外因素分解法是把问题拆成4部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题，如图1-14所示。
图1-14 影响数据分析的因素
例如，某社交招聘类网站，其盈利模式一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务人员发现，“发布职位”的数量在过去的6个月中有缓慢下降的趋势。根据内外因素分解法，我们可以从以下4个角度依次去分析可能的原因。
•内部可控因素：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品黏性、新老用户留存问题、核心目标的转化。
•外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。
•内部不可控因素：产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位。
•外部不可控因素：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。
有了内外因素分解法，我们就可以较为全面地分析数据指标，避免可能遗失的影响因素，从而对症下药。