前言
不知道怎么展示数据？
使用 Excel 做数据分析很麻烦？
不知道展示那些指标？
领导给到你一份 Excel 数据你却不知道从哪下手？
下面我们简单的了解下数据分析需要掌握的一些基本的概念，帮助你更好的入门数据分析，通过下文，你将会接触到常用的数据分析方法概念。
掌握一些简单的分析方法
1 行业分析： PEST 分析方法
PEST 即 Policy 政策、Economy 经济、Society 社会、Technology 技术，从宏观的角度去分析自己公司所处的位置，从而制定更远的目标；
2 公司整体经营情况分析： 4P 营销理论
4P 即 Product 产品、Price 价格、Promotion 促销、Place 渠道；
3 财务分析： 杜邦分析方法
杜邦分析方法主要是利用企业的财务指标来分析企业的财务状况；
杜邦分析法公式 ROE(净资产收益率) = 净资产利润率 * 权益乘数 * 资产周转率；
4 用户行为分析/产品运营：AARRR 漏斗模型或者 FRM 模型；
RFM 是指 Recency 消费时间间隔、Frequency 消费频率、Monetary 消费金额，3 个指标的缩写。
5 业务面试题： 逻辑树分析方法
把复杂问题拆解出来，逐步分析。
熟悉自己行业常见的业务指标
比如电商行业业务指标：
1 用户
日新增用户：每天有新增的用户，新增用户来自推广渠道，我们按渠道维度来分析新增，可以看到不同渠道的推广效果；
活跃率：某段时间内活跃用户在总用户量的占比；
留存率：又分第 1 日留存率、第 2 日留存率、第 3 日留存率、第 7 日留存率、第 N 日留存率。
2 行为
PV：Page View 访问次数，用户每打开一个网页可以看作一个 PV；
UV：Unique Visitor 是一定时间内访问网页的人数；
转发率：转发率=转发某功的用户数/看到该功能的用户数；
转化率 K 因子（K-factor）：用来衡量推荐的效果，发起推荐的用户可以带来多少新用户；
K>1 时，用户群就像滚雪球一样增大，如果 k<1 的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。
3 商品
数据指标：成交总额，成交数量；
用来衡量每个人平均的指标，比如客单价；
用来衡量付费情况的指标，比如付费率，复购率；
GMV：就是指成交总额，也就是流水，成交总额包括销售额、取消订单额、拒收订单金额和退货订单金额；
成交数量：对于电商产品就是下单的商品数量，对于教育行业，就是下单课程的数量；
访问时长：用户使用 APP，或者网站的总时长。
4 人均
人均付费：总收入/总用户数，人均付费在游戏行业也叫 ARPU，电商行业叫客单价；
付费用户人均付费（ARPPU）=总收入/付费人数，这个指标用于统计付费用户的平均收入；
付费率：是付费用户占活跃用户的比例；
复购率：是重复购买频率，用于反应用户的付费频率，复购率指一定时间内，消费两次以上的用户数/付费人数。
5 实际应用
通过用户数据，比如用户 ID ，出生日期，性别，可得出用户数据指标：日新增用户、活跃率、留存率；
通过行为指标：购买行为编号、购买数量、购买时间、可以得出用户购买次数、购买人数；
通过商品数据：商品种类 ID ，商品属于哪个类别，商品属性；可以得出商品指标数据：成交总额，成交数量，人均付费、复购率、热销产品。
掌握一款数据可视化分析工具
上手一款数据可视化分析工具可以帮你快速分析展示数据，选型可参考：吐血测评九款 BI 工具，BI 选型就看这篇（Tableau vs PowerBI vs QuickBI vs DataEase vs ……）。
注：以上主体内容参考自《数据分析思维-分析方法和业务知识》，图表制作使用 DataEase。
