对数据分析人员来说，用户行为分析该如何落地？当接到业务需求，先定义问题；回到业务场景，结合分析目标，形成分析思路；如何与业务沟通形成落地的建议？
一、接到业务需求，先要定义问题
定义问题是理解、理清业务需求的第一步，如果能够量化的定义更好。所谓问题，即预期目标与实际目标的差距。比如某产品的重要数据指标是销售额，销售员找到数据分析人员说：我这个月的销售额很低，只有10w，我们定的销售额目标是50w，需要帮我分析一下是什么原因导致的？
这其中目标是50w而实际销售额是10w，10w到50w的差距便产生了问题。那么，如何定义问题呢？
1、清晰准确描述问题。用清晰的描述和量化的数据代替模糊不清口头的表达；
2、划分问题边界。初步预判解决问题的方向、设定评价标准、分析目标的预期值；
3、区分问题类型。用专业的判断定义问题发生的场景、问题类型；
4、明确输出产物。把一个具体的场景事件转化为要解决的问题。
二、结合业务场景和目标，形成分析思路
在实际数据分析工作中，面对诸多问题，我们的想法是零散、发散的，不能形成有体系化的分析思路，就会导致找不到核心的问题点。没有数据分析思路的人总会说“我感觉”“我认为”等口头语，而且只会使用数据分析相关工具做了很多可视化图表，不知道使用哪些数据分析方法，最后也发现不了其中的问题。
数据分析要紧密结合业务，分析思路也是如此。我们需要能将零散的想法整理成有条理的思路，从而快速解决问题。那么，如何形成体系化的分析思路?
1、结合具体业务场景，了解整体数据情况。了解产品业务线的整体用户行为数据概况；
2、根据需求问题和目标，明确分析的数据指标。数据指标是分析的基础，先定指标，再谈分类维度，再谈怎么分析。用户行为分析可利用转化漏斗梳理用户全行为路径，明确待分析的核心数据指标；
3、了解核心指标，观察数据规律变化。用户在不同时段的访问量和使用间隔情况分布、新增和活跃数据的走势情况等，用户行为分析要通过数据规律和分布情况了解人群特征和用户行为习惯；
4、挖掘异常变化的原因，有逻辑的进行论证。通过数据监控，发现异常情况，与同期对比，按时序看走势，必要时拆解结构，找出异常，进而下钻分析原因，从而锁定问题点，进行深入分析；
5、基于数据分析模型，深入洞察原因。一般常用的数据分析模型为结构分析法+指标拆解法。对问题进行拆解，找到问题发生点；
6、进行问题点测试，验证分析结果。找问题点后，进行多轮测试验证，确保分析结果准确性可靠性，还能知道哪种方法好用，发现内在逻辑，积累分析实战经验。
三、根据分析结果，给出落地建议
能否落地、执行、见效，是很多做数据分析的人员被质疑的点，数据分析的结果是否能够落地、执行、见效体现了分析本身的意义，只有推动执行了，才能给公司带来巨大价值。那么，如何根据分析结果给出可执行的落地建议呢？
1、确认分析的数据逻辑性，可靠性，准确性。一定要用数据证明分析结果有价值，预计能带来多少的收益；
2、认清事实，清晰各个部门落地目标。数据分析结果在各个部门里落地生根，利用STAR模型(situation(情境)、target(目标)、action(行动)、result(结果))把公司目标-部门目标-项目目标串起来，使得各个部门人员配合落地执行；
3、结合业务动作，提出切实可行的方案。仅是分析结果是不够的，还要提出切实可行的方案；
4、获得领导的支持和认可。领导认可才会分配相应的资源，交给相应的人员去实施。我们首要证明分析是正确的；其次有非常准确可靠的价值描述；最终，必须有清晰明确，成本可控的落地方案；
5、上线测试，复盘效果，优化迭代。一定要给业务方讲清楚：没有历史数据，则无法分析，一定要做测试。实验数据跟自己预期的效果有差异，一定要分析出具体原因，优化迭代。
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