编辑导语：数据在产品的各个流程都能起到至关重要的作用。那么，当数据出现问题时，该如何进行有效的数据分析、并最终达到解决问题的目的呢？本篇文章里，作者就提供了一个相对结构化的解决思路，希望能对你有所帮助。
不管你是产品、运营、还是市场，是否经常遇到以下几种情况：
- 上线某个新产品、新功能，要监测该产品/功能的效果，既要看总体表现，又要看细分维度；
- 策划某个营销活动，要明确活动的目标用户群体、用哪种方案能够带来最优的活动效果；
- 投放某个渠道，渠道 ROI 又出现了较大的波动，需要找出数据波动的原因。
针对一个又一个问题，如果没有清晰的问题分析思路，即使解决了当前的问题，等你遇到新的问题又会无所适从。那么数据分析这件事情，不管是放在产品、运营、还是市场，都是一门必修课。
从本质上，数据分析最终目的就是解决问题。
有可能你做的项目没有一个专门的数据分析平台，没有数据后台，但这并不妨碍你去思考这个数据表现出来的问题该如何解决（可能 Excel 就可以解决很多你遇到的问题了）。
今天要分享的，就是当你在工作中遇到了某个数据出现问题的时候，怎么去分析某个数据问题的思路。
既然是解决问题，那么一定涉及到解决问题的思路。
给大家介绍一下之前考项目管理中的【问题解决工具】，希望能够帮助大家在用数据驱动解决问题的过程，有一个结构化的解决思路。
一、核心要素
当发现出现某个问题，或者应对某个挑战的时候，使用结构化的问题解决方法可以有助于制定长久有效的解决方案，主要包含以下核心思路：
二、PDCA 戴明环—Plan-Do-Check-Act
常用的闭环迭代框架戴明环 PDCA，也是解决问题或者说可以应用到平时工作上的方法，帮助你做结构化的思考。
主要包括计划(Plan)、实施(Do)、检查(Check)、执行 (Act) 4个步骤，循环迭代，不断提升。
其实还可以加一个环节- T (Think) 思考总结。
结合问题解决工具和数据分析的常用流程，可以提炼出数据分析的核心思路。
三、核心思路
1. 发现数据问题后，定义 X 问题
XY 问题：你想解决问题 X，但觉得 Y 可能是解决 X 问题的方法，但是你不知道 Y 应该怎么做，于是你去问身边的人 Y 应该怎么做；但是 Y 不一定是 X 的解决方法，通俗地讲叫作 “过早下结论”。
所有分析的源头，必须是要先识别要解决的重要问题是什么，为什么是最重要的。当你确定了是什么，和为什么重要，那么也就逐渐明确了数据分析的目的。
1）定义 X 问题技巧
可以根据不同类型的问题，用一个包含”如何、是否、原因是什么”问句来描述，比如：
- 验证类—— 有了假设和多个可能解决的方案，验证结果：“策略A，B，C哪种方法可以提升转化率”；“策略A是否可以提升转化率”。
- 找原因类—— 某个数据出现了剧烈波动，寻找背后原因以及解决方法： “导致转化率急剧下跌的原因是什么”。
- 预测类—— 寻找事物发生的规律，来预测接下来即将发生的事件，比如 “学生放假对课程销售转化率是否有影响”。
2）问题具体化，不可太过于宽泛，否则数据收集会变得很困难。比如某个产品数据有没有变好？
2. 定位问题，识别根本原因
那么经过定义 X 问题，明确了数据分析的目的后，就需要开始找问题出在哪儿。那么就有几个数据分析的方法了，给大家分享几个常见的分析方法。
1）全链路分析
对整个环节的每个节点进行分析，比如大家熟知的漏斗模型，AARRR 模型，都是典型的全链路分析。
以及业务模型中的用户生命周期、产品生命周期等，针对产品，或者运营整体的每个节点进行分析。
全链路分析的核心步骤：
- 梳理链路关键节点，确定关键节点的数据指标。
- 针对每个关键节点进行数据洞察，查看问题点和增长点
2）组成因子分析
把整体目标按照某种分类标准，分解成不同的组成因子。因为整体目标只能看到目标达成的结果，不知道是如何达成的，执行细节是如何。
组成因子拆解的技巧：- 尝试多种方式、不同维度；
- 优先考虑项目团队习惯的拆解思路。
3）影响因子分析
很多时候，因子对结果的影响是定性的，而不是像组成因子一样是定量的，所以并不能完全把结果拆成多个因子相加。那这个时候可以用影响因子分析，列出对结果有影响的因子逐个分析。
比如说销售额，影响因子有商品、会员、客服、流量、活动等，但你不能说销售额=商品+会员+客服+流量+活动，对吧？
4）枚举法
简单粗暴地列举出所有可能影响这个数据的因素。枚举法大概会有以下 3 大步骤：
在列举的时候，也可以用到亲和图，分类别列举。
并且一定要有排序思维（将某个指标降序或者升序排列）。比如说在分析某个竞争对手的自然搜索关键词的时候，面对大量的数据，先确定关注哪一部分数据能带来最大的收益。
比如我在分析竞品 Google Organic Search 关键词流量的时候：
- 分类枚举不同的关键词（非品牌词有哪些、品牌词有哪些）；
- 对不同类别的词的数据进行排序：；
- 将非品牌词的 Search Volume 降序排列：看看哪些词汇用户搜的最多；
- 将品牌词的 Traffic（%）降序排列：看看哪些品牌词带来的流量占比最大。
3. 提炼出有效的、明确的数据结论
优秀的数据结论，并不是得到一堆图表，它是有价值的结论。培养一种 “以终为始” 的思维，从最终结果出发，反向分析过程或者原因，寻找关键要素，采取相应的策略，从而达成结果并且解决问题。
那么怎么样得到有价值的数据结论呢？一般有这么几个步骤。
- 明确业务目标；
- “增减” 分析：增加收益、减少损失。增加收益，即增加收入、提升转化率、优化体验、增加用户参与度等；减少损失，即减少失败率、流失率等；
- 对业务进行分析（步骤2：定位问题、识别根本原因）；
- 为自己的结论给出数据支撑。