在数据分析领域，许多初学者常常陷入描述性统计的困境，难以深入挖掘数据背后的真实价值。本文通过清晰的层次划分，从0级深度到4级深度逐步剖析，帮助大家理解如何从简单的单维度对比，逐步过渡到多维度分析、假设验证、测试验证，最终结合长期数据评估问题的根源。

很多同学都有困惑：

*怎么做才算有深度的分析？

*为什么我做的分析被嫌弃没深度？

我们今天用倒序的方式，先看什么叫“分析很浅”。对比分析很浅，大家自然之道，怎么做才能变深。就让我们从0级深度开始

0级深度‍

最浅的分析，就是单维度做对比。比如分析为啥业绩没达标，用公司维度一对比，发现：5个分公司，有2家没达标。此时，结论就是：“因为2个分公司没达标，所以业绩没达标”

当然，这时候还可以量化每个分公司的影响。比如：计算每个分公司差距，看其拖累了多少整体业绩（如下图）这是最浅的分析了。

1级深度

比单维度有深度的，当然是2+个维度一起看。比如分析业绩为啥没达标？产品、用户、分公司等维度，都拉出来作对比，看哪个维度差异大（如下图）

注意，A、C、E三个分公司卖不好，背后可能有同样原因：他们都是甲产品的主要销售地，而甲产品做烂了……这种联系，可以通过两个维度交叉对比发现，如下图所示，先展示分公司差异，找到共同点：甲产品占比高。

2级深度

如果想进一步深入分析，可以追问：为啥甲产品会做烂？这时会有更多假设，比如：

• 产品质量量不过关
• 产品推广没有做到位
• 产品脱销缺货了
• 竞品价格更低

注意！到这一步，问题发生变化。不管是“先天质量不过关”还是“后期运营不到位”，都没法直接拿一个指标来衡量。我们需要引入更多指标。

比如“先天质量不行”，这里有两个点：

1、什么叫质量

2、怎么算不行

衡量质量，可以从产品性能、配置等硬件角度（需要二手资料收集），也可以从用户体验、口碑等角度（需要调研/舆情数据采集），先把指标定下来。衡量“不行”则得找到参照物，可以参照自己的上一代产品，或竞争对手同期产品进行对比

“产品推广不到位”，也是同理，可以进一步拆分，通过数据量化：

1、推广质量如何（各推广渠道转化漏斗）？

2、促销力度如何（优惠力度/整体资源投入）？

3、商品周转如何（是否有渠道缺货/积压）？

此时，因为分析维度更多且不断有新数据引入，所以先画出如下图分析逻辑，能帮助我们清晰思路，逐一鉴别假设。

3级深度

如果我们真找到了问题源头，那么：

1. 有这个原因的时候，问题存在
2. 没有这个原因的时候，问题消失

两边都成立，才能称之为“真正的源头”，因此如果只做到2级深度，领导经常会反问：“那是不是我换个包装/降个价/换个文案，它业绩就能好啊”说这话的同时，语气中好充满了不信任。

此时终结问题的最好办法，就是：安排一次测试。哪怕是先小范围的测试，确认能解决问题也行。注意，不同问题假设，测试难度不一样。比如都是产品问题，包装问题相对难改，价格和推广是很相对容易改的，直接上活动即可。做测试的时候，一般会选择容易改的下手，尽快获得反馈。

比如价格问题，可以就近找个节日，安排一次节日促销，动一下价格看看效果。这里有两个点要注意：

1、测试得可控，不能不留后手。比如调价，万一全面降价，商品销量还是没起色，咋办！不留后手，只会逼死自己。

2、测试要注意控制其他变量。比如测价格，肯定会通过渠道投广告，那渠道运营就不能太烂，至少拿一些之前表现相对好的渠道来做。不然又扯不清，到底渠道和价格各自影响多少。

4级深度

做到3级深度，很多同学会觉得：这下终于无死角了吧。其实还是有个潜在的问题，就是：短期和长期的矛盾。短期内的重点问题，不代表长期内也是重点问题。比如短期内促销一下就能拉起销量。可长期来看，上的促销越来越多，产品力越来越弱。最后经费烧尽，企业就完蛋了……

因此，短期测试/验证的结果，需要长期累计的数据做支持，以评估长期效应。这样做数据逇时候，就不能“头疼医头，脚疼医脚”而是得做长期观测。把每一次遇到问题的假设列清单，记录下来，然后观察长期内：

1、是不是某些问题反复出现

2、是不是有些问题持续很长

3、是不是解决问题手段趋于单一

4、是不是解决问题成本越来越高

如果是，那就说明存在长期问题。

此时，那些反复出现、长时间持续的问题，就可以成为突破口。虽然短期内它们不是重点，会被促销等掩盖，但长期存在本身就是问题，就得推动业务去解决它。