业务类技能

说到业务类技能，师兄认为，需要会拆，也要会比。

先说“拆”。大家应该都听过“人货场”，“5W2H”，“4P”这些常用的分析方法论。这些方法论的本质是告诉大家一种业务上的通用拆分方法。这些拆分方法可以让我们将业务拆分为几个相对独立的变量，让我们更好的了解及度量业务。

当然，我们也可以按照公式来拆。比如，DAU = NU + 老用户;GMV = DAU * ARPU = NU * ARPU + 老用户 * ARPU 等等。

结合我们对业务的理解，以及从大到小的层级拆分顺序。我们可以将业务映射至不同的业务变量上，通过公式组合，得到最终的业务指标。

这样，当我们要解决某个业务问题，或者建立某个业务的指标时，我们可以非常清楚的知道每个业务变量在公式中的作用。

再说“比”。是指同比，环比，定基比。

为什么一定要对比?

举个例子：3月1日某APP日活100w。

这句话陈述了一个事实。但是这个事实是好还是坏，我们并不能有一个结论。

为什么?

与其他的APP比较：如果每个同类型APP的3月1日的日活都是1000w，那其实这个APP流量很小;如果每个同类型APP的日活都是10w，那这个APP的流量就很大。

与历史数据比较：如果2月1日日活是200w，那么其实预示着业务流量在下降;如果在2月1日日活是50w，那么业务是有增长的。

所以，我们在拆分之后，还需要去对比。

如果说，拆分是为了让我们更清楚的度量业务子变量，知道每个子变量对核心业务的影响，让我们能够有针对性的落地;那么，对比就是让我们知道业务当前的状况如何，发展是好是坏，我们最应该解决什么问题，给我们业务一个明确的发展方向。

当然，以上这些，都是一个数据分析师的基础技能。

无论是工具，还是理论，还是业务理解，最后都需要数据分析师们始于业务，之后高于业务，最后反哺业务。

当然，由于我们的拆分和对比，都是比较“数学”的过程，我们最后还需要会讲故事。将这些“数学过程“用业务的语言讲述出来，才算是一个“发现问题-拆解问题-实施策略-解决问题”的闭环。

（编辑：无锡站长网）

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