菜鸟自学数据分析

<深入浅出数据分析>之②检验你的理论

2018-05-29  本文已影响0人  书八两

问题:找出解决销量下滑的办法

问题迫切

主要内容:比较法、混杂因素、控制组


1、统计与分析的最基本原理之一就是比较法。

数据只有通过相互比较才会有意义。比较越多,分析结果越正确。特别是对于观察研究。

观察研究法:被研究人自行决定自己属于哪个群体的一种研究方法。使用观察研究法时,应当假定其他因素会混杂你的结论。

通过观察上述数据发现:“咖啡价值”在逐月下降。

看起来可能是产品没有给客户物超所值的感觉,也许是经济环境让人们钱包变瘪了。--“价值问题”

当怀疑因果关系的走向时,请进行反方向思考,看看结果怎么样。如价值感的下降导致销量下降,换过来就是,销量下降导致价值感下降。

当涉及因果关系时,观察研究法并不是那么强大有力。

SOHO区的区域经理并不认可“价值问题”。SOHO区是富人区。


2、把所想到的事物之间的联系画出来:

经济下滑--客户的钱少了--产品缺乏价值--销量下降

观察分析法充满混杂因素。

混杂因素:研究对象的个人差异,他们不是试图比较的因素,最终会导致分析结果的敏感度变差。观察分析法充满混杂因素。

梳理关系图

数据分析的重点在于分析的结论有意义。

3、拆分数据块,管理混杂隐私。

拆分数据

除了SOHO区以外,另两个区分店的“咖啡价值”都呈急剧下降状态,其他数值在小范围波动。

问题点基本可以集中了;此时出现了两种策略:

①“市场营销品牌理论”(游说人们改变信念,重新认为产品有价值)

②“经济理论”(降低价格让人们感受产品价值)

哪个更有效,还需要验证!

4、观察数据本身无法预示未来。

好的实验总是有一个控制组(对照组)。控制组:也称作对照组。一组体现现状的处理对象,未经过任何新的处理。

历史控制法,同期控制法(后者比较好)

妥善报告有可能带来令人沮丧的消息。

从对象池中随机选择对象是避免混杂因素的好办法。

方法一:按区将咖啡店分组,控制组(SOHO区和东岸区),实验组(太平洋区)

     问题:组与组之间无法相互比较,存在混杂因素,照样会毁了实验。

方法二:将大的地理区域分成小的地理区域,随机将这些微区域分进控制组和实验组。

     好处:可能成为混杂因素的那些因素最终在控制组和实验组中具有同票同权

大区内随机划分

最终分为3个组:1个控制组(照常工作)、1个实验组(降价)、1个实验组(派雇员游说客户产品很有价值)

对比结果数据

                                                                                                                  截图来自原书

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