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纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！

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今天给大家介绍一个我非常推崇的、非常常用，也是非常适合入门新手的一种模型，或者说是分析思路——5W2H模型！
如果你觉得自己的业务分析没有任何的思路，那么想都不用想，直接套用5w2h吧
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
这个模型的好处就是提供了一种几乎全面的分析角度解剖，帮助我们迅速地去界定问题，可以说是非常实用的模型
但是5w2h模型只适用于分析宏观问题或者简单问题，面对非常具体的复杂问题时比较吃力，但是我们仍然可以借鉴5w2h的思维方式，去分析实际的业务问题
我之前也曾经介绍过很多次，所谓的5w2h其实就是针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析
(1)WHAT–是什么?目的是什么?做什么工作?
(2)WHY–为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?
(3)WHO–谁?由谁来做?
(4)WHEN–何时?什么时间做?什么时机最适宜?
(5) WHERE–何处?在哪里做?
(6)HOW –怎么做?如何提高效率?如何实施?方法是什么?
(7) HOW MUCH–多少?做到什么程度?数量如何?质量水平如何?
这个模型我们直接举个例子来看一下，根据后方业务人员统计显示，我们公司这几个月的营业额有些异常升高，想让我们分析一下原因。
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
What：发什么了什么事？Why：为什么会发生这个？
Who：异常的客户是谁？异常的销售员是谁？
When：什么时候发生的？——10月
Where：哪里发生的？
How：什么渠道发生的？方法是什么？
How much：多少？数据？产出？
1、what+when：
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
首先我们看横向对比，很显然是8-10月份的销售额异常升高，11月的数据偏低很可能是11月的数据尚未统计完全，否则应该不会出现如此明显的下跌。
此外我们要看趋势，可以看出这样的异常升高是连续渐变的，不是突然增加的，这种情况下很可能是增加某条业务线、或者是某区域的客户增多导致的，或者是某个产品销量的走红。
因此我们下一步要从产品角度和地区角度以及具体的时间角度查看。
2、where：
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
首先从地区角度出发，我们这里要用到细分和溯源的思想，这部分我制作了四个图表，我们可以先看一下哪些大区出现了异常，纵向对比一下就能看出是华北大区和华东大区出现了销售额的猛涨，其他大区增长情况一般。
因此我们继续细分到省份，可以直接联动，查看华北与华东两个大区省份的异常情况，然后我们可以通过填充地区，继续下钻到不同的城市
通过不断的下钻和细分，我们就可以基础得出一个结论：华东和华北区域销售情况增长迅速，同时以北京、天津和济南的客户为多。
3、who
那么既然华北华东的客户销售情况好，那么我们就可以从客户角度入手，继续下钻到某个具体的客户，也即是我们的WHO。
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
这里的who其实就是对象，除了是客户用户之外，也可以指商品产品。
因此我们这部分制作了两张图，首先我们将客户的销售额从高到低进行排列，就能够找出对我们的销售额贡献最大的用户。
我们直接联动其他组件，就可以看出每个区域的最佳客户是什么，这里我们能够发现，在8-10月的期间，这位客户每个月都会下一笔很大的订单，而且收货地址是北京、河北、上海等地，说明这个客户属于企业的专道销售员，这种客户是我们需要建立强关系的客户
因此可以建议前方销售对这个客户进行关注，同样的对其他客户也都进行关联分析，当然了也可以建立用户矩阵来直接查看用户的分层。
这是客户角度，那么产品角度呢？
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
我们可以对产品按照利润和销售额进行分组，可以看到利润最高的三个产品分别是鸭肉、奶酪、绿茶
其中绿茶的销售额是最高的，说明绿茶在运货和进价成本比较高的情况下仍然存在较高的购买力，所以可以适当提高绿茶的销售价格来提升利润
而对于存在与左下角的大部分产品，其销售额低、利润均为负值（也就是产品积压在库存当中没有卖出去），应当适当减少该产品的进货，或者降低处理，尽量将其进入右下角的象限
然后我们可以从产品类别和采购商的角度对产品进行分析，比如鸭肉，我们选择联动，可以看出我们的进货商有两个，伊美和佳佳
但是从利润和成本上看，伊美明显是我们最成功的进货商，物美价廉，所以这有可能也是鸭肉爆红的一个原因。
从类别上我们可以选择联动分析，比如分析肉类，可以看出鸭肉最火。
4、WHY
我们分析完了地区和客户，下一步就要进行溯源，为什么会发生这样的情况？
纯干货讲解！数据分析最经典的实用模型！
一般来说溯源的方法我之前讲过，就是拆解，比如我们可以将销售额进行拆解：
销售额=销售量*单价
这里我们分析一下单价与销售量，那么为什么销售额会增加？这个问题就转变成了为什么销售量会增加？
那么销量的影响因素其实有很多的，比如单价、种类、质量、市场存量、运货时长等，比如我们从运货时长进行分析，这个问题就又变成了为什么运货时长影响了销售量？
运货时长再进行拆解，运货时长与发货地、送货地以及运货商相关，这里我们可以分析一下。
其中影响销售量的因素除了与单价相关之外，还可能与运货时长有关，我们可以分析运货时长与销售额的关系，说明10-20天左右是客户可接受的范围，超过30天就会超出客户的可承受范围，也就是说对于我们的客户来说，20天内送达与10天内送达是可以接受的。
那么从不同地区的运货时长看，时长最高的四川等地销售额是最低的，说明我们的发货地是距离该地比较远的，而我们如果联动山东，就会发现最为理想的情况也是运货市场少于20天，而30-40天的运货费用竟然比所有的还要低，产生这种现象的原因可能是运货商的政策，因为一般来说你的发货量越大，运货商所要求的运货费就是越低的。
从运货市场的时间分布图上看，运货时间越长，销售额就越低，而8-10月份的运货时长是明显降低的，基本保持在20天以内。从运货单价上看，7、8、9月份略有上涨，10月份下降。
那么渠道和how much我们这里就不分析了，大家感兴趣的话可以自己尝试着进行这两个方面的分析。


原文始发于微信公众号（数据分析不是个事儿）



                                                        
本文转载于微信公众号（数据分析不是个事儿），本文观点不代表爱运营立场，转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题，请联系爱运营处理。
                        


                        

                        

                            
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