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这几个方法能解决80%的数据分析需求

[日期:2016-12-02] 来源:中国统计网  作者:数据分析师 [字体: ]

  数据分析是各公司运营管理岗位必备的技能之一,在互联网、金融为代表的一些“数据大户”企业尤为出众。

  以互联网行业为例,在产品需求阶段可以通过数据分析对用户的需求去伪存真,在产品上线运营阶段,又可以通过数据验证产品的可行性并且进行迭代。而这些过程往往会运用到不同的数据分析方法。

  1、多维度事件分析

  多维度事件分析:对变化/异常的数据从多角度分析原因(最基本方法)。

数据分析

  从数据中可以看出: IOS端用户整体呈上涨趋势,但是安卓用户量的基数是IOS的几倍,所以安卓客户的数量波动很大幅度左右着整体用户数量,所以之后的计划是稳定安卓客户并保持上涨,同时加快提高IOS端的用户数量。

  2、漏斗分析法

  用来分析从潜在用户到最终用户这个过程用户数量的变化趋势,从而找到最佳的优化空间。

  上面这张漏斗转化率的图,可以看到从访问到加够,下单到付款这两个环节的转化损失较大,可以去考虑如何改善和优化这方面的流程。也要去考虑有没有能够达到用户目的的同时简化这样的流程的可能。

  3、留存分析法

  留存是产品增长的核心,只有用户留下来产品才有可能得到增长。从产品设计角度出发,找到出发流程的关键行为,帮助用户找到产品的留存的关键节点。比方用户在使用过产品的新建功能留存度非常高,所以我们把新建这个按钮放在很显眼的地方刺激用户使用,结果留存度非常高。

  4、群组分析法

  对用户的精细的分析必不可少,不同的区域,不同的来源,不同的平台用户对产品的使用和感知是有很大的不同。所以产品经理可以对不同属性的用户进行分群,从而观察到群组用户的行为差异,进而优化产品。

  以上都是分析一些指标和问题时常用的方法,这类方法,常常在做数据分析报告和分析思考时使用。对于每天必看的关键指标都用FineBI直接分析得出,几个主题的dashboard就能观测到全局的情况。

  最后,介绍一些常用的数据分析模型,如获取,激活,留存,收入,推荐等等

  获取: (指产品推广,用户是从哪里来的)需要关注的数据是:曝光度,打开率,点击率,下载量,用户获取成本。

  激活: (指用户使用产品)需要关注的数据是:新用户注册量,日活跃,订阅数,浏览数。

  留存: (指用户使用产品的时限)需要关注数据是:次日留存(DAU),7日留存率(WAU),距离上次使用时长。

  收入: (指产品获得的利润)需要关注的数据是:付款率,客单价,付费频率,用户价值。

  推荐: (指用户推荐其他人使用我们产品)需要关注数据是:转发数,邀请数,评论数。

  End.

 

  作者: 数据分析师





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