申明：本人于2019.8.26首发本文于简书，今日转载并重新编辑至头条 　　

　　本文是我当初作为数据分析小白实践的第一课，只要你掌握了数据分析方法论，最常见的Excel也能完成漂亮的全流程分析 　　

　　只要有方法，Excel也能完成漂亮的数据分析，这是非常适合小白的数据分析方法论。 　　

　　知乎学习了雷叔的数据分析方法论【知乎作者：许】我是来交作业的。 　　

　　读完本文您将掌握：利用Excel进行数据分析的七步方法论 　　

　　有这样一个数据，该值代表日活跃用户数： 　　

　　5连续数据，日活用户忽高忽低。想想你能从这些数据中得到什么信息？ 　　

　　我们用七剑来分析一下。 　　

一：观察表象

　　先计算外观的一些统计量：如平均值、中位数、标准差等统计量： 　　

　　计算方法：Excel-数据-数据分析-描述性统计 　　

　　25%分位数可以通过Excel的PERCENTILE函数计算，=PERCENTILE (sequence，0.25) 　　

　　看图：日活跃数据周期性波动，60-120不等，平均值87。 　　

　　结论一：日活稳定在87附近波动，呈周期性变化，每隔5天会有两天的小高峰，猜测是周末。查看日历，5月25号，26号确实是周末。 　　

二：寻求变化

　　变化是关注的焦点，计算原始数据的环比增长率和同比增长率。 　　

　　看图：周五到周六，涨幅高达37.5%，到了周末又降到了4.55%。增速放缓，而周一则呈现39%的负增长格局。周二又回到了7.14%的增速，之后慢慢增长，直到新的周末到来。 　　

　　从6月1日开始，与上周相比，呈上升趋势，平均增速为11.9%。增长速度趋于放缓，似乎日常活动会逐渐增加并趋于稳定。 　　

　　结论二：环比和同比都显示日活缓步增加，趋于平稳，可能后劲不足，根据目标看是否要新的方式来刺激日活。 　　

三：多维分析

　　日活用户的变化可以从以下几个维度来分析： 　　

　　1.不同地区的用户变化如何？ 　　

　　2.新客户和老客户是如何变化的？ 　　

　　3.各种渠道的用户日常生活是怎样的？ 　　

　　…… 　　

　　结论三：某某地域、某某获客渠道占比越来越高 　　

四：多指标分析

结合其他指标进行分析，力求发现可能影响日活变化的其它因素

1. 双微运营话题活跃度？

2.网站速度？

3.各渠道广告费用？

……

结论四：日活变化时往往伴随着某个渠道的广告费用变化

五：量化评估，相关性分析

计算各指标的相关系数，用定量数据来定性分析，对于数值型的变量，也是可以直接用EXCEL求解：

相关系数数值没有绝对标准，一般来说0.7-0.8左右已经是有较大的相关性了

结论五：日活与某渠道的广告费相关系数达0.9，强正相关

六：预测未来

使用Excel中的数据分析预测工具，得到上图的趋势图，置信区间是95%，越往后预测置信区间的数据波动性越大，越无法预测准确。

结论六：可以预测未来几天日活数据是稳定周期性上升的

七：落地业务

从业务中来，到业务中去。分析完毕要将数据分析结果形成分析报告，并跟业务相关方传递日活的分析结果，最后能提供相应调控建议。

结论七：综合考虑业务方的意见，balabala，我们决定要如何如何做……

至此，我们用EXCEL做的一份数据分析流程就演示完成了，不难吧~动手练习起来吧。