从罗列数据到提炼洞察的5个步骤

大家好，这里是徐冲冲~
刚开始写报道时，我经常面临的一个问题是：不会看数据。具体体现是——
1️⃣只会「堆砌数据」，描述数据表面意思，但不会分析数据，无法「从数据中提炼洞察」。
2️⃣想要从数据中提炼信息或者得结论时，发现自己对数据的感觉「很主观」和模糊，或者很容易被市面上的已有报道（尤其是pr 稿）影响。

今天和大家分享一下，如何从数据中提炼信息点，获得新洞察。

我总结了5个步骤来做数据分析和提炼洞察。

因为字数太多，举例不放在正文中了，大家可以直接看图片👆

第一步，拉长时间周期看趋势。
1️⃣看看这个数据在历史周期上是什么水平，而不仅仅是这一年或者最近几年。
2️⃣同比增长不一定是好信号，如果增速放缓，市场可能也不看好。

第二步，横向对比，也就是和竞品对比。
1️⃣和直接竞争对手或者行业平均比
2️⃣和日常生活更有体感的事物类比

第三步，拆解数据，看看数据增长的来源。
1️⃣按照这个数据的计算公式拆解
✅举例
电商行业商品交易总额GMV=订单数*客单价
GMV增长，可能是客单价变高，或订单量增加。如果是订单量增长，可以继续拆解：
订单量=展现量*点击率*加购转化率*下单转化率*支付转化率
原因：可能是投流增加或者转化率变高等

2️⃣按照数据构成拆解
以营收为例，可以按照业务或渠道划分。
渠道又包括线上、线下，线上可以继续被细分为不同电商平台，线下则可以分为大型商超、硬折扣零售店、便利店等。

第四步，从数据分析结论到「洞察」
结合企业动作、行业变化或者时间节点，进一步「分析原因」，回答这个数据「为什么」。
✅举例见图片👆

第五步，识别数据中的陷阱。
注意数据统计口径，对于某一数据的定义是啥、是怎么计算出这个数据的，和去年相比，统计口径、计算方式有变化吗？

如果是调研数据，通常来说：
1️⃣样本量特别小，结论不一定准确，或有局限性。2️⃣样本特征会直接影响统计结果。

总的来说，从数字到「洞察」有以下几步
1️⃣看数据水平
纵向对比（和自己）、横向对比（和竞品）
2️⃣拆解数据
从数据构成拆解，找到数据变化的来源
3️⃣深入探究数据变化的原因
4️⃣避免数据陷阱
以上是今天的分享，后续会继续分享行业分析/写稿/采访等工作经验，欢迎交流～

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