数据分析，我对数据的解读就靠你了

市场部的工作很繁杂，数据分析又是其中最重要的一个部分。一份数据给到你，密密麻麻，看着都头大。大部分人都是按照固定的模板，把市场份额，增长率，这些信息罗列一下，再说一些众所周知的理由，这样的分析无异于隔靴搔痒。

做数据分析之前，我们首先要明确数据分析的目的：数据分析的最终目的是预测未来事务究竟该如何发展。从一份数据当中，我们得知道当下的销售状况，借此来预测未来的销售情况。或许有人会问，仅凭现有数据，我们是否可以预测未来，如果可以预测，那逻辑又是什么呢？一般情况下，我们假定内外条件不变的情况下，趋势是延续的。

如果你的产品现阶段是增长的，若内外环境不变，那么未来它也应该是增长的。

如果你的产品现阶段是降低的，如果不寻求改变，未来肯定也是降低的。

数据分析要做的是发现这种趋势，寻找到可能影响趋势的因素，想办法改变因素。

明确了数据分析的目的，那具体的数据分析又有几个步骤呢？

第一，尽可能多的收集数据

举个例子，假设今年你负责的产品增长了20%.，那么如何评估你产品的表现呢？

可能你会说，我们今年表现很好。实际上这样的判断是片面的，你增长了20%，你的竞品是否增长了更多，你是市场份额是增大了还是减少了。所以光有内部数据是不够的，必须要找到外部数据作为参考才行。常见的外部数据有IMS，CPA等。如果公司没有买相应的数据，可以找一些券商的行业报告看看，作为补充。总之，数据源多一点，可分析的就多一些。

第二点，对需要分析的数据进行逐层拆解

接上述的例子，你的产品销量增长了20%，可能由于哪些原因呢？

你可能会说：市场策略正确，活动执行到位，销售能力提升等等。

这些分析都没有错，但是似乎缺少了一点层次，而且这些因素都难以量化，偏定性，说服力偏弱。

其实分析之前，我们可以对问题进行拆解，比如：总销量=医院平均销量*医院数。销量的增加可以从医院数和医院平均销量这两个维度进行分析，如果均数不变，总销量增长，说明开发力度增强，如果医院数不变，销量的增长就来自于每家医院的销量数的提升（当然实际情况更复杂，分析也不应如此粗浅）。每家医院的销量的增长，又可以从新科室的开发和科室处方数目的提高两个维度来看。

按照这种思路一级一级的拆分下去，一直拆分到无法拆分为止。当要素不能拆分的时候，这些因素就是决定我们销量的根本因素。

除了这种拆分，还可以按代表数和代表平均销量拆分，也可以拆分为客户平均处方量和客户数量。根据不同的目的，选择不同的拆分方式。

第三点，数据的可视化

用不同的图表，对数据进行呈现。不同的图形用来反应不同的数据特征：饼图用来表现结构特征，配比关系；折线图用来表现变化趋势；雷达图用来描述多维度的特征等。

有了这三步，基本的数据分析就做完了，剩下的就是对数据的解读。解读数据依靠的是对业务逻辑的理解。因此，不同的人对同样的数据可能有不同的解读。所以产品经理只需要把数据完整的呈现即可，数据背后的东西可能要各部门一同来探讨。