在数据驱动的商业环境中，构建有效的数据分析体系对于企业决策至关重要。本文将详细阐述如何从明确目标、指标拆解、业务举措量化追踪到结果落地与经验积累，分步骤构建一套完整的数据分析体系。
做数据，不见得需要都体系，但想让数据对业务有用，做出有价值的分析，就一定需要一套体系，不能零敲碎打。数据分析体系可以把大家从机械、重复、琐碎的取数中解脱出来，让大家在晋升/面试时拿到更多筹码。
如何构建数据分析体系？
在搭建分析体系的时候，应先明确：
1、本次分析为XX层级服务
2、本次分析聚焦XXX业务
3、本次分析的目标是什么
有了明确的目标，才好开展工作，避免大海捞针。
常见的公司级/部门级/个人任务级目标如下图所示。接受任务时，根据对方的部门+身份等级，初步判断他的目标。
有了目标，才能输出对数据的好坏判断。常见的标准形式有4种（如下图）：
在对待目标态度上，新手和高手有明显区别。
有些数据部门领导，还会主动从财报/行业报告/同行交流中，收集行业信息，作为本司业务的参考标准。总之，主动出击，才能避免后续工作盲目。
目标一般都是业务的结果。仅有结果无法做深入分析，还得补充过程指标和分类维度，便于从细节处挖掘数据含义，这就是搭建数据分析体系第二步。
这里，新手和高手也有明显区别：
比如讨论收入问题，至少有5个关联指标得连起来看，避免虚假繁荣。
还是收入问题，有没有灵活打标能力，差异更明显，如下图：
完成1,2步，可以对业务走势进行监控，下一步是解释指标变动原因，并给出优化建议。这是数据分析从单纯看书到落地的最重要环节。
这里，新手们往往忙于做数字本身拆解（如下图），输出结果虽然名为：归因，实际上只是纯数字计算。
业务想知道的是：
1、到底是内部还是外部问题
2、到底是投入不足还是方法不对
3、到底要继续优化还是换个方法
仅靠拆解数字本身，一个都回答不了。
中级水平，开始有能力按照X→Y的格式，先把可能影响因素列出来，并且特别关注业务能主动采取的行动，这样起码能对“是否业务做了有效”走出判断，从而进一步建议业务，要改进措施，还是保持措施加大力度即可（如下图）。
注意！上图举例的，是典型的单因素判断。
多因素重叠时，问题会很复杂。
而且，有些大厂分工过度细致，导致每个部门独立负责的改进点非常小。
经常出现：单个改进做ABtest，显示有1%的效果，但是上线了10个改进后，发现整体只涨了2%的奇葩问题。
若干琐碎的小X，被一个影响更大的X覆盖掉，是很常见的事。
高级水平，核心要构建分析逻辑，处理复杂的假设。并且可以根据管理层的意图，灵活地设置分析逻辑。
比如同样是面临大环境不好，管理层想搁置争议，团结各部门抵制外部压力；还是想打压内部甩锅的倾向，督促他们反思，需要的分析逻辑是不一样的（如下图）。
这一步需要很长时间积累。对于刚渡过新手期同学，能从业务行为中提炼出X→Y逻辑是关键，之后可以逐步2维度，3维度乃至多维度分析。
输出分析结论后，要跟进落地，这样检验结论正确性，积累经验，形成闭环。但是，在落地问题上，新手常常犯一个错误，就是：认为一定要业务听他的，才算落地。
实际上，正如同做AB测试要通过随机分组构造反事实一样：
你认为A方案正确，业务用了，成功了
你认为B方案不正确，业务用了，失败了
正反两面，都能验证自己的结论。
同样，高手的分析结论，往往是：
1、建议采取A措施，预判结果是……
2、如果不采取任何措施，预判结果是……
3、如果采取B措施，预判是……
只要自己能预判成功，都是经验积累。
某次项目中，陈老师给客户的预判如下图，客户选择了：不做改变，结果不幸被我猜中。有趣的是，客户反而觉得我的判断更准了，信任更高^^
综上，建立数据分析体系，需要四个环节
1、分层级目标管理
2、有效指标/维度拆解
3、业务举措量化跟踪
4、结果落地与经验积累
看似简单，但每个环节，都有新手和高手之分，要努力锻炼才行。
本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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