漏斗|大合集！数据分析9大基础方法汇总( 三 )

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但是要注意：相关不等于因果，到底如何解读相关系数，需要结合具体业务含义，不能胡乱下结论哦。
五、从指标到业务逻辑1. 标签分析法以上所有方法，都是基于数据指标计算，但实际业务中，很多关系并不能直接用数据指标表示。比如：

是不是社区店比步行街店，生意更好？
是不是私域流量比公域流量，转化更佳？
是不是刮风下雨比晴空万里，销售更好？

社区店/私域流量/刮风下雨，很难用一个数据指标来衡量。但这些因素，又确实会对企业经营产生影响，该怎么分析呢？这就需要采用：标签分析法。
举个简单的例子，南方某省，8月份经常下暴雨。大家都觉得：下雨会影响门店业绩。那么怎么分析呢？按照五步法，可以针对该省份门店，做分析如下图：

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那么可以得出结论：下雨对业绩影响不大，这就做完了。
注意，上边的小例子里，标签做的很粗糙，只有简单粗暴的下雨/没下雨两类。除了下雨以外，还可能有台风、冰雹、高温等等情况。因此，做标签的精细程度，决定了标签分析的准确度。而能否选取到合适的标签，则考验的是分析人员对业务的理解程度。

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到这里，一共介绍了八种基础方法。在实际工作中，一般都是多种方法综合使用的。因为业务提的问题会很复杂，很有可能涉及多个指标、多个标签。此时千头万绪，要理清思路，就得祭出第九种方法：MECE法。
2. MECE法MECE是（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）的缩写，指的是“相互独立，完全穷尽”的分类原则。通过MECE方法对问题进行分类，能做到清晰准确，从而容易找到答案。

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MECE法是基础分析和高级分析的分水岭，也是从基础提升到高级的通道。所有复杂的问题，都需要经过认真的梳理和分解，才能成为一个个能解决的小问题。所谓的业务分析模型，其实就是对业务问题的MECE分解。
当然，肯定也有同学好奇：掌握了这九种方法以后，还可以怎么深入呢？一般有三条深入路线，可以进行深入分析。
六、掌握了基础方法以后1. 路线一：业务分析模型业务模型，用来解决：定义模糊、数据贫瘠、需指导业务的问题。
比如业务在纠结：

到底做什么用户更好？
到底怎样才能激励销售？
到底活动起了多大作用？

这些问题听起来简单，其实定义非常模糊，什么算好？怎么叫起作用？不发钱的激励真的有用？各种问题错综复杂，且很有可能掺杂了业务部门自己的小心思。因此，需要细细的梳理业务逻辑，推导出可行的解题逻辑。
2. 路线二：算法分析模型算法模型，用来解决：定义清晰、数据丰富、计算过程复杂的问题。
比如，高价值用户识别问题，业务上已经定义清楚了：

用什么指标衡量用户价值；
用什么标准评价价值“高”；
采集了丰富的数据（性别、年龄、兴趣、关联商品、互动、评论……）；
有一批人工标注过的“高价值”用户做正样本。

此时，可以用各种算法来建模了。建模的目的，不是为了增加分析深度，而是提高从分析到业务应用的效率。有了相对准确的模型判断，业务可以通过CDP+MA，自动触发营销规则，不需要每次都写ppt写很久。算法模型需要一些
3. 路线三：统计推断统计推断方法，用来解决：定义清晰、没有数据、需测试收集数据的问题。