从0到1，认识结构分析法

　　你是不是觉得，平时做的日、周、月、季、年报没啥用？
　　每天麻木地更新，发出来也没人看，需要数的时候还是临时取数？
　　因为光有数据，没用配解读数据的方法！
　　数字要读出含义才有价值。结构分析法，就是解读数据的一种简单、快捷的方法，也是数据分析师的祖传手艺。
　　从人见人厌的平均数说起
　　人们天生讨厌平均数，总觉得用平均数很扯淡，有种“我和姚明平均身高，有毛用”的感觉。但是反问：为啥平均数这么不好用，但是大家还喜欢用呢？
　　因为：方便。
　　举个最简单的例子：
　　已知1：客户需要5万件产品
　　已知2：生产线平均每天生产5千件
　　问：需要生产几天
　　答：10天
　　虽然可能实际上是一天4879件，但是无所谓，这点偏差并不影响整体决策。用平均数来计算数量，安排人力物力，分配资源预计进度，都是很方便的。特别是在供应链一侧，生产能力、物资消耗、配送时间，是相对固定的，波动不大。因此非常好用。
　　但在营销侧，情况就变了。
　　营销侧更流行二八法则：
　　20客户贡献80收入
　　20产品创造80利润
　　20销售赢得80订单
　　这种情况非常普
　　因此，当业务数据很均衡、稳定的时候，可以直接上平均数，当业务数据分布差异巨大的时候，就得看分布结构了，这就是结构分析法的起源：去平均化，发现内部问题（如下图）。
　　结构分析法如何做
　　结构分析法的做法：
　　第一步：明确对象。
　　要观察结构的目标，是用户、商品、渠道、产品选好目标。
　　第二步：找到指标。
　　比如已选定观察用户，再定清楚，要观察的是用户的付费、活跃、注册时间、区域分析哪个指标。这里特备要杜绝面面俱到。整得太复杂，不但提取数据很麻烦，看数据的人也没心思看。最好抓核心指标。
　　第三步：分层观察。
　　一讲到观察，做数据的同学们习惯性想到箱型图。没错，箱型图是观察结构的方法但是业务部门看不懂呀。想要解放人力，方法越直观越好。因此推荐用下边两种分法，一眼就看明白。
　　第四步：总结形态。
　　还拿用户结构举例，我们的用户是大R型，还是大DAU型。直接决定了后续运营方向：是继续大量淘沙，还是小火慢炖，服务好大多数人。
　　同时，如果已经有业务上的标杆，标杆的结构，可以作为判断依据。
　　我们希望发展高端用户，所以A类用户占比必须到20
　　我们的标杆门店，A类用户占比就是20，所以其他店也要做到20！
　　我们的商业模式就是大浪淘沙，所以每批新用户中A类用户占比必须为20
　　这种简单直接的判断，对于提高日常报表使用率，非常有用！
　　结构分析法如何用
　　使用场景1：快速理解陌生的用户商品渠道情况。
　　比如实体企业，到一个地方巡店，看客户结构，看商品陈列比例
　　比如互联网企业，看渠道流量时间分布，看转化人数
　　都是只用几个指标，能快速反推整体情况，发现问题，这样的工作效率非常高。
　　使用场景2：监测用户商品渠道健康度变化
　　对稳定的业务而言，没事发生就是好事，稳定的结构代表问题不大
　　对新增业务而言，越快贴近理想结构，发展越好
　　这样有了明确的标准，就不会因为短期波动而纠结，集中精力办大事。
　　使用场景3：监测重大政策上线效果
　　对内部观察：是否政策起到正向推动
　　对外部观察：是否引发关键群体的波动
　　这样能利用常规报表，快速锁定问题点，后续也不用拖一堆无关维度出来交叉交叉再交叉，应急的时候响应速度更快。
　　以上工作完全可以靠常规报表搞掂，不需要临时取数，不需要额外占用数据分析师的时间。因此非常好使唤。
　　小结
　　类似的方法，还有矩阵分析法、趋势分析法、漏斗分析法。这些方法的共同点，就是：用一组有逻辑的指标，树立清晰的标杆，长期监控业务变化，从而快速得出结论。这些方法再和报表结合，就能极大提升工作效率。业务部门能定位到问题，数据分析师能解放工作量，这样才能做更深入的分析。
　　有趣的是，现在市面上流行的做法：
　　问：你要怎么分析DAU下降30呀？
　　答：从基本特征、来源渠道，DOUDNU等等维度拆拆拆，肯定能拆到某两个柱子差异好大，就是它了。
　　这样的做法是很有问题的。
　　只看时间点，不看走势
　　只看重大变化，不看细微发展
　　不找关键维度，闭着眼一个个试
　　不用固定指标，非整一堆细节指标
　　这样只会增加大量无效劳动，让业务养成“不看报表，只打电话”的坏习惯。
　　“喂，为啥又涨了呀”
　　“喂，为啥又跌了呀”
　　“喂，为啥涨了又跌呀”
　　“喂，为啥跌了又涨又跌呀”
　　每天忙着处理这种琐碎问题，啥深入分析，啥建模都别想了。
　　所以想解放精力，就得把监测体系建好，多利用这种短平快的小方法，多利用固定指标体系和查找机制，这样才能高效率运转。
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