• 理解问题：想清楚这个问题到底是什么

• 定义问题：用数据拆解出这个问题

2、用数据定义流量分配

首先，思考如何去定义流量？

一般而言，流量是指在某一时间某一地点某一会话从来源到去向的全过程。

其次，思考我们用什么指标去有效的衡量流量：用DAU衡量？用页面去重UV衡量？还是用什么去衡量？

从业务的角度来看，我要统计一天内产生了多少的流量，代表我要统计有多少次用户使用过我的产品。

每日流量，本质上为每日会话数=每日用户数*日均用户使用频次。

最后，思考我们该从哪些角度去衡量流量？

拆解来看，如下表：

知道了数据分析的问题是什么后，需要我们去基于这个问题，梳理一个数据分析框架。在这个分析框架里，我们需要明确分析内容的数据范围以及要分析哪些问题。

1、明确数据范围

数据范围一般分为空间范围与时间范围；具体如下：

2、规划分析框架

基于定义问题环节中对问题的理解，用详细的数据拆解问题，并把这些问题进行归类形成框架。

基于外卖流量分配为例，框架截取如下：

有了数据分析框架后，需要对数据分析框架里的数据进行详细定义规范，确保每一项数据的统计口径是准确无误的。

数据内容主要分为：

1、指标维度定义

详细定义数据分析框架中的每一个指标含义，形成指标字典。

这个指标字典的作用，一方面作为需求文档，是与数据开发评审的依据；另一方面，是一份释义说明，作为分析报告中指标说明的出口。

基于外卖流量分配为例，截取部分指标说明如下：

2、指标维度矩阵设计

需要把指标维度用一个矩阵的方式呈现出来，如果该指标在该维度上有关联，则打勾。

指标维度矩阵的作用是明确指标与维度的关系，也可以帮助我们复验所有指标与维度的关联是否可以满足我们的分析需求，避免后期造成如下badcase：我想从地域的角度观测交易金额指标，却发现取出的数据中，交易金额不支持地域维度的下钻。

基于外卖流量分配为例，截取部分指标维度矩阵如下：

接下来基于分析框架，明确每一个分析问题，需要采用什么样的分析方法进行分析；详情写出分析的标题、度量内容、可视化方法、分析方法，并按数据分析报告（以PPT为例）展示的顺序组织。

基于外卖流量分配为例，截取部分如下：

那我们到底该选取什么样的可视化方法去呈现我们的报告呢？这里参照国外大神的经验，总结了一个万能图表，供大家参考：

完成分析方法的规划后，我们就可以形成一个数据分析的提纲，这个数据分析提纲是非常重要的：

以PPT展示形式为例，甚至可以知道这个报告有多少页，每一页都有哪些内容。

这样，我们基于以上的准备，就可以按部就班的去输出我们的分析报告了。

我在这里的建议是，一定要把任何一个数据分析当成自己的作品一样，高标准高要求的进行产出。这样，不仅可以锻炼我们的撰写报告能力，也可以更好的让业务方对你形成专业可信赖的印象。

基于外卖流量分配为例，截取分析报告如下：

备注：以上所有具体数据均经过虚构处理，请勿作为行业参考。

如上以外卖流量分配为例，详细介绍了数据分析的全流程。

最后，对数据分析的方法论总结如下：

免责申明：

本文系转载，版权归原作者所有，如若侵权请联系我们进行删除！

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://fs80.cn/4w2atu

《数栈V6.0产品白皮书》下载地址：https://fs80.cn/cw0iw1

想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=bbs

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术群」，交流最新开源技术信息，群号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack