在数据驱动的时代，凭感觉和经验做出决策的时代已经过去。作为一只走狗，它需要掌握一定的数据分析能力，从数据中发现问题，分析问题，解决问题。

那么，数据分析是为了什么？运营部门如何使用数据分析来指导产品优化？数据分析的方法是什么？让我们来谈谈二三的数据分析。

1。为什么要进行数据分析

随着数据驱动和精细操作时代的到来，如何迭代产品功能？如何优化产品转化过程？如何根据用户的肖像准确递送？……

面对这一系列问题，您会发现以前有效的方法不再那么可靠，基于客观数据的分析可以更准确地帮助运营部门做出决策。

例如，交通运行，只关注虚荣心指标，如光伏和紫外线是远远不够的。

CPC、DAU、平均访问持续时间、访问深度、跳过率、平均流量转换等更详细的指标，以及基于这些指标的大规模数据分析，对用户行为的判断具有更强的分析意义。

二，什么是数据分析？

1，概念

数据分析，顾名思义，数据+分析，也就是说，数据必须是第一个，分析必须是第二个。

采用通过适当的统计方法分析大量第一手数据和收集的第一手数据二以最大限度地发挥数据的价值。这是一个详细研究和总结数据以提取有用信息并形成结论的过程。

2，目的

使用数据分析，我们总是希望解决某些业务中遇到的问题，并推动业务增长。根据我们要解决的问题类型，我们可以将数据分析的目的分为三类别:状态分析、原因分析和未来预测。

1)状态分析

现状分析的意义可以从两个方面来看:发生了什么和现在正在发生什么。通过分析和告诉你企业的整体经营情况，你可以了解企业各种业务的发展变化，对企业的经营状况有更深的了解。

对当前形势的分析通常通过每日报告完成，如每日报告、每周报告、每月报告等。

2)原因分析

通过对第一阶段现状的分析，我们可以了解企业中存在的一些隐患，因此我们应该对这些隐患进行分析。

例如，某一产品的注册转化率必须稳定在15%，有一天它突然下降到5%以下。此时，有必要分析这一天的数据，找出注册转化率下降的原因，并给出解决办法。这些就是分析的原因。

原因分析通常通过专题分析完成。根据实际运行情况，针对某一现状选择原因分析。

3)预测未来

在分析了现状和原因后，我们需要预测未来。运营商使用他们掌握的数据，并使用数据分析方法来预测下一个发展趋势。

例如，一家电子商务公司的平均日再购买率是30%。现在第一次有了1000名消费者。监视这些消费者的行为，七看看这些消费者的再购买率是否达到或超过30%，并根据数据结果判断再购买的增长率。这是数据分析和预测在未来的应用。

预测分析通常通过专题分析完成。在制定季度和年度计划时，不像现状分析和原因分析那样频繁。

三，如何进行数据分析

许多刚刚接触数据分析的小伙伴不知道如何进行数据分析。要么胡须和眉毛被抓住，要么没有办法开始。这是缺乏分析思维。今天，我将向您详细介绍什么是数据分析的工作流程，以及常用的数据分析方法和手段。

1，数据分析过程

数据分析主要包括六个相对独立和相互关联的阶段，依次为:明确的分析目的和思路——数据收集——数据处理——数据分析——数据展示——报告撰写。

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1)清晰的分析目的和思路

在做任何事情之前，必须有一个明确的目标，数据分析也是如此。在进行数据分析之前，首先应该清楚数据分析的目的，并且应该知道为什么要进行数据分析以及想要达到什么效果。

例如，原始登录页面的购买转换率相对较低，在流量进入后需要使用新的登录页面来提高购买转换率。

2)数据收集

数据收集是根据确定的数据分析和框架内容有目的地收集和集成相关数据的过程。它是数据分析的基础。

收集数据的一种方法是在自己的产品代码中添加一个“隐藏点”代码，另一种方法是使用三 (如百度统计)的数据统计工具。他们可以监控产品中的一系列用户行为，并保存数据以供后续分析。

3)数据处理

数据处理是指对收集的数据进行处理和排序，以便进行数据分析。这是数据分析前的一个重要阶段。这一过程在整个数据分析过程中所占的时间比例最大，在一定程度上取决于数据仓库的建设和数据质量的保证。

数据处理的主要工作包括数据清理、数据转换、数据提取、数据合并、数据计算等处理方法，用于将各种原始数据处理成数据分析所需的模式。

4)数据分析

数据分析是指使用适当的分析方法和工具来分析处理后的数据、提取有价值的信息并形成有效结论的过程。

在这个阶段，使用工具和方法是必要的，以便能够控制数据和进行数据分析。一般的数据分析可以用电子表格完成，而高级的数据分析需要专业的分析软件，如Power-BI、SPSS、R等数据分析工具。

5)数据显示

总的来说，数据分析的结果是通过图表来表示的。俗话说，单词不如表格好，表格不如图表好。借助数据呈现手段，可以更有效、更直观地表达要呈现的信息、意见和建议。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。当然，这些图表可以进一步处理，使之成为我们需要的图表，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。

6)报告撰写

最后一个阶段是写一份数据分析报告，它是整个数据分析过程的总结和展示。通过该报告，全面介绍了数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。一份好的数据分析报告需要满足以下三个要求:一个好的分析框架、清晰的结论和可行的建议或解决方案。

2，数据分析方法

数据分析有许多方法，所以本文不会一一列出。小编辑介绍了其中一些常见的理论，以便我们将来在建立数据分析框架时可以用它们作为指导。

1)PEST分析

害虫分析(PEST analysis)是从政治、经济、社会、技术四分析内外环境，适合宏观环境分析。这种方法可以从各个方面更好地把握宏观环境的现状和变化趋势，有利于企业利用生存和发展的机会，尽早发现和避免可能对环境造成的威胁。

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害虫分析包括政治、经济、环境和社会因素，也称为“害虫”。PEST要求高级管理层具备相关的能力和素质。PEST作为企业和环境分析的基本工具，可以结合整体环境的外部因素，在SWOT分析中总结机遇和威胁。

2)SWOT分析

SWOT分析(也称为TOWS分析和陶氏矩阵)是形势分析。优势是优势，劣势是劣势，机会是机遇，威胁是威胁或风险。

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SWOT分析是一种科学的分析方法，用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司的内部资源和外部环境有机地结合起来。

使用这种方法，我们可以对研究对象所处的情况进行全面、系统和准确的研究。通过分析主要内部优势、劣势、外部机遇和威胁等。与研究对象密切相关的结论是，这一结论通常具有一定的决策性质。根据结论，我们可以制定相应的发展战略、计划和对策。

3)5W2H分析

如下图所示，5W2H分析基于七个常见的维度分析问题，即:为什么(为什么)、什么(做什么)、谁(做什么)、何时(何时)、何地(何地)、如何(如何做)、多少(多少)。

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这种分析方法也被称为七 ho分析方法，是一种非常简单、方便、实用的工具。被广泛用于企业营销和管理活动中，这对决策和执行活动及措施非常有帮助，也有助于弥补在考虑问题时的遗漏。

简单来说，5W2H方法是一种发现和解决问题的方法。

4)4P营销理论

4P营销理论起源于20世纪60年代的美国，即产品、价格、地点和促销。在营销领域，这种以市场为导向的营销组合理论被企业运用得最为广泛。

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可以说，企业的所有营销行为都是围绕4P理论进行的，即产品、价格、渠道、促销。通过四的组合和协调发展，可以增加企业的市场份额，实现最终利润。

4P理论对手机行业应该并不陌生。以OPPO为例，其产品、价格、渠道和推广都值得学习。

产品) k1/]

对消费者来说，解决痛点的产品是一个好产品。OPPO的产品策略是不断满足消费者更高的需求，直接触及痛点。“充电五分钟，通话两个小时”和“这一刻更清晰”就是很好的例子。

价格

OPPO的整体定价策略在全国范围内得到统一和严格控制。这种策略不会导致不同渠道的价格不同，在一定程度上也限制了在线渠道。如果网上和网上价格相同，消费者更愿意去实体店体验和购买。当然，这种方法有利于公司的价格管理。另一方面，它也让消费者感到轻松。虽然没有折扣感，也没有损失，但这会给他们更多的品牌信任。

频道(地点)

账务厅的渠道往往是平的，“账务厅-省级-代理-用户”。其中，OPPO与渠道合作伙伴的合作具有约束力。一些合伙人持有该公司的股份。这将使渠道合作伙伴更加关注并尽力销售。这也是为了与渠道合作伙伴建立高度信任，并能在波动中生存。

促销) k1/]

OPPO的营销和推广策略是大力宣传和大规模亮相，让消费者不必费力地搜索信息，而是可以触手可及地接受，这种接受仍然是主观的，愿意接受。

典型的是邀请大量受欢迎的偶像作为品牌代言，如迷你杨、李易峰、TFboys、杨杨、迪丽热巴等。赞助了许多受欢迎的综艺节目，如《奔跑兄弟》和《极限挑战》。广告也已广泛传播到高速火车站、机场地铁，那里到处都是人流。这种直接而又酷的方式使消费者能够迅速收到品牌想要传达的信息。

5)AARR车型

AARRR模型是所有操作员都需要知道的数据模型。著名的“成长黑客”中的数据分析框架也是基于这个模型。

AARRR从整个用户生命周期开始，包括获取、活动、保留、收入和参考。

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每个环节对应生命周期的五个重要过程，即从获得用户到提高活动、提高保留率和获得收入，直到最终形成病毒样传播。

3，常用数据分析方法

以上介绍了五种经典的分析方法，可以帮助我们建立一个清晰的数据分析框架。对于具体的业务场景，我们应该做些什么？

根据操作的实际需要，下面的小编译介绍了数据分析中常用的几种方法，希望能给大家在数据分析的实际应用中带来帮助。

1)趋势分析

趋势分析是最简单、最基本和最常见的数据监控和数据分析方法。适用于产品核心指标的长期跟踪，如点击率、GMV、活跃用户数量等。

一般来说，它是建立一个数据趋势图，通过它可以快速了解市场、用户或产品特征。还可以根据不同的维度对指标进行分割，定位优化点，有助于决策的准确性和实时性。

以电子商务网站为例，如果我们把流量作为第一个关键指标。我们将网站的访问量和页面浏览量等指标汇总到一个统一的仪表板中，并实时更新。有了这样的数据板，核心数据和趋势一目了然。

2)多维分解

当单个数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同维度分解数据，以获得更详细的数据洞察力。这里的维度包括但不限于浏览器、访问源、操作系统、广告内容等。选择尺寸时，应仔细考虑它们对分析结果的影响。

例如，当被监控网站的跳转率为0.47时，平均访问深度为4.39，平均访问持续时间为0.55分钟。然后，您可以对这些指示器进行多维拆卸，例如区域、访问源、设备、浏览器等等。分裂后，你会发现许多想法。

3)用户分组

针对满足特定行为或背景信息的用户的特定优化和分析是我们经常谈论的用户细分方法。

例如，在考虑注册转换率时，有必要区分用户登录平台是个人电脑、平板电脑还是手机，以及北京、石家庄、广州、深圳等地的用户组。这样，可以有针对性地优化渠道策略和运营策略。

4)漏斗分析

漏斗分析是我们最常见的数据分析方法之一，广泛应用于日常数据操作和数据分析，如网站用户行为分析、应用程序用户行为分析的流程监控、产品目标转换等。

例如，漏斗图可以用来分析网站中一些关键路径的转化率，它不仅可以显示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以显示整个关键路径中每个节点的转化率。

漏斗分析中的两点注意事项

我们不仅要看总的转化率，还要注意转化过程中每一步的转化率。

漏斗分析也需要多维拆卸。拆卸后，可以发现不同尺寸的转化率也非常不同。

5)保留分析

在一个人口红利逐渐消失的时代，留住老用户的成本远低于获得新用户的成本，因此分析中的留住人才是非常重要的指标之一。

保留分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动水平，并调查有多少执行初始行为的用户将执行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。每种产品和每种服务都应该注重留住用户，以确保每个客户都得到满足。

衡量保留率的常见指标有:第二天保留率、7天保留率、30天保留率等。

6)空调测试

增加黑客的主要想法之一不是制造一个大而完整的东西，而是不断地制造可以快速验证的小而精确的东西。快速验证，如何验证？主要方法是抗体试验。

A/B测试是为了达到一个目标。采用两套方案。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的优劣。

例如，谷歌将为显示搜索结果制定各种计划(包括文本标题、字体大小、颜色等)。)来持续优化搜索结果中广告的点击率。

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进行资产负债表测试时需要注意的一点是，最好在资产负债表测试之前进行资产负债表测试或类似的准备工作。什么是应付帐款测验？答答测试是为了评价两个实验组是否处于同一水平，以便答答测试是有意义的。

四，数据分析中的常见错误

在数据分析过程中，即使是有经验的数据分析师也必须警惕数据错误。理解这些类型的错误可以避免分析过程中的灾难。

1，数据偏差

一个人应该保持中立并且不爱上你的假设是绝对必要的。

——美国物理学家大卫·道格拉斯

数据分析受个人偏见和动机的影响，即只选择支持您声明的数据，而不支持声明的部分将被丢弃。“数据偏见”会抹杀数据的客观性。

避免这种谬误的方法是尽可能多地收集相关数据，并在分析数据时征求他人的意见。

2，采样偏差

从不具代表性的数据中得出结论。例如，一个在互联网社区很少被人们使用的新闻和信息应用，为什么这个应用有这么多的浏览量？

因此，在分析数据时，一个非常重要的步骤是问问你自己你有什么丢失的数据。有时不可能掌握数据的整体情况，因为它们只反映了数据的一部分。

3，误差因果关系

在数据分析中，很容易将两个事件同时发生(相关)判断为因果关系。

避免这种谬误的方法是收集更多的数据，看看三政党的可能原因，有时发现它们的相关性可能与三独立因素有关，而不是相互关联。

4，辛普森悖论

当添加两个不同的分组数据时，在分组比较中具有优势的一方将在整体评估中失去优势。

为了避免辛普森悖论造成的误解，我们需要考虑个体群体的权重，并使用一定的系数来消除群体数据库差异造成的影响。

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这篇论文最终会让人觉得肤浅。以上内容仅提供了基本框架和思路。如果你想真正掌握数据分析的技巧，你需要把它应用到实际工作中，实践会给你真正的知识。

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