节日促销是一种重要的营销手段。作为数据分析师，我们常会分析促销活动问题背后数据。
本文旨从促销活动切入数据分析中如何运用分析思维进行问题分析。
“七步走”数据分析思维
- 寻找切入点 —-描述性统计
- 量化效果 —-观察变化
- 寻找原因 —-多维度分析
- 避免偶然/误差 —-交叉分析
- 归因分析 —-相关性分析
- 预测未来 —-趋势预测
- 分析落地 —-业务落地
活动背景
寻找切入点
开展活动，却事与愿违。下单量下降背后的原因如何？当我们知道结果时，我们需要第一时间拿到该活动的相关数据。那么如何找到事情原因的切入点进行分析呢？ 再拿到数据后，我们可以使用统计图表描述等方式，观察数据的均值，中位数，标准差和异常数据，来对数据整体有一个了解。进而找到其中有明显变化的数据指标，以此为切入点，进行分析问题原因。（数据不会无缘无故的变化，变化较大的数据通常较为容易找到原因）
观察变化
找到切入点后，我们可以通过相关数据的变化，来观察指标的同比，环比，增长率等变化量，进而通过一个问题指标找到更多相关的问题指标，来尽可能的全面的分析业务问题点。
寻找原因
为什么活动效果在逐步递减？在找到问题数据和相关指标后，我们可以使用多维度分析的方法，进行分析。在有明确的数据指标体系时，我们可以快速定位到哪一级指标出现了问题，进而从一级指标找到二级、三级指标，观察是哪部分指标产生了变化，导致了整体的变化。将问题拆解为一个个具体指标，可以让我们更好的将问题和实际业务联系起来。
避免偶然-归因分析
单一维度的分析，很可能出现偶然现象导致分析不准确。为了避免，我们应该清楚数据之间的逻辑关系，找到内在联系，进而找到实际的问题原因。
趋势预测-业务落地
通过运用分析模型和分析工具，我们可以得出此次活动效果减退的原因，进而得出分析结论。在得出结论后，再在具体业务流程和逻辑等方面进行调整，进而达到分析目的。
附参考资料：
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