一般而言，数据剖析的逻辑是：“梳理清楚事务逻辑，界定出关键用户行为和数据，剖析数据找到问题，考虑解决方案。”而许多事情都可以经过这个逻辑思路找到更优化的解决方案。
举个栗子。
为了拓客，咱们医院专门做了一次专题优惠促销活动，咱们花了许多心思，但是更终的效果却并不理想。这时，咱们急需找出效果甚微的本源，根据数据剖析的逻辑，咱们大致可以理出这样的思路：
首先，梳理用户消费流程：专题活动页面、整形项目页面、咨询预定；或许是经过查找或导航、整形项目页面、咨询预定。
然后，界定用户关键行为：翻开专题页面或许经过查找导航、进入整形项目页面、咨询预定等。
更终，承认数据是否反常：利用收集到的用户关键行为轨道，验证哪几个数据反常，找到问题所在，考虑找出解决方案。
二、灵活运用定性剖析与定量剖析
数据剖析方法一般来说有两种，一种是定性剖析，一种便是定量剖析。定性剖析，便是对事物的性质作出判别，终究它“是什么”。定量剖析，是指对事情的数量做出统计，衡量它“有多少”。
举个栗子。
更近我院线雕项意图点击量大起伏提高，而结合医院的近况可知，点击量大幅提高的原因是医院更近做了线雕整形项意图优惠促销活动。假如这时候还有更深层次的原因，比方说是因为线雕项目在材料和技术上有了更新，减少了本钱。那咱们这时候就要测算出节省的百分比详细是多少。
数据剖析便是定性剖析和定量剖析的彼此结合，不断验证的进程。提出假设、设计方案、剖析数据、验证或推翻假设，更终抽丝剥茧，逐渐接近真相。
数据是彼此印证的，彼此之间有如经过无形的网络纵横衔接，只需轻轻按动其间一个就会驱使另外一个或一组发生变化。
经过数据剖析得出的定论，应当能反推出其他数据，或是与其他数据剖析得出的成果相一致。
三、要清晰数据剖析的流程
一般来说，数据剖析的流程是这样的：清晰意图、拉取数据、处理数据、寻觅反常点、得出定论、验证定论。
清晰意图：清楚并理解此次剖析的意图是什么，比方寻觅某项目客户流量锐减的原因，这个许多时候是树立在你对事务逻辑/流程的理解基础上。
这就要求先承认剖析维度，包含拉取什么数据、中心变量是什么、中心变量是否遭到其他外界要素的影响。
拉取数据：许多时候咱们需要自己着手从数据库里拉取相关数据，在拉取数据时，需要留意以下一些技巧：
能在数据库里处理的，就不要拉到excel中处理；条件约束是否准确：时刻、平台、页面、类别、是否去重；所取时刻段数据是否不受外界要素影响等等。
处理数据：保存拉取出来的数据作为原始数据，保留相应的语句；把握常用函数(Vlookup、sum、Average、if、If error)。
得出、验证定论：更终，便是要结合咱们的详细事务，从数据中寻觅反常点、得出定论，再从其他维度去验证定论的可靠性。
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