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數(shù)據(jù)分析的套路
2018-04-15
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數(shù)據(jù)分析的套路

數(shù)據(jù)其實(shí)是非常的客觀的,但是數(shù)據(jù)本身并不會(huì)告訴你多少有價(jià)值的東西,其中蘊(yùn)涵的內(nèi)容才是我們應(yīng)該去發(fā)掘的。

我們通過數(shù)據(jù)分析將現(xiàn)實(shí)中的問題簡化成數(shù)字問題,從而得到解決問題的建議。

需要注意的是,數(shù)據(jù)分析只是工具,不是目的。我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是為了讓分析結(jié)果能反映現(xiàn)階段的情況,并對下一步計(jì)劃產(chǎn)生指導(dǎo)意義,所以千萬不要為了分析而分析。

1、明確目標(biāo)

一切分析的基礎(chǔ)都是需要明確目標(biāo),在此之前,不要開始任何分析,因?yàn)槟呛芸赡苁菬o用功。

一般來說,目的主要有以下三種。

(1)分析現(xiàn)狀,反映目前的狀況,并且?guī)椭覀冎贫ㄏ乱徊接?jì)劃。

(2)分析問題,針對出現(xiàn)的問題,分析其中的原因并找到解決辦法。

(3)分析變化,當(dāng)產(chǎn)品的情況出現(xiàn)變化時(shí)反映變化的情況,并找出原因,有針對性的進(jìn)行下一步行動(dòng)。

2、明確分析范圍

因?yàn)閿?shù)據(jù)的量和維度都非常的多,我們在明確目標(biāo)后,就必須選定我們分析的范圍,明確的分析范圍能避免分析報(bào)告內(nèi)容太多,而且不深入。

需要注意的是,確定范圍后我們就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集了,但是具體要采集什么樣的數(shù)據(jù),不是我們平常的“自然語言”描述就可以實(shí)現(xiàn)的,需要抽象成“數(shù)學(xué)語言”表達(dá)出來。

3、數(shù)據(jù)采集

確定了范圍后,我們就可以采集數(shù)據(jù)了,需要采集哪些數(shù)據(jù)也是有講究的,它也是需要我們用“數(shù)學(xué)語言”來表達(dá)的。一般來說,需要采集的數(shù)據(jù)分為以下3類,這是最基礎(chǔ)的:名稱、數(shù)量和轉(zhuǎn)化率。

(1)名稱:某些數(shù)據(jù)的結(jié)果不是以數(shù)字形式展現(xiàn)的,比如某某功能。

(2)數(shù)量:這個(gè)比較簡單,比如:某某功能的點(diǎn)擊次數(shù)。

(3)轉(zhuǎn)化率:有些數(shù)據(jù)單獨(dú)的看,是不能說明問題的,例如:光看一個(gè)功能的點(diǎn)擊次數(shù),我們不能得出這個(gè)功能是否吸引人,是否需要改進(jìn),我們還需要看完成這個(gè)功能的人數(shù)。然后將兩個(gè)數(shù)據(jù)相除后得到這個(gè)功能的轉(zhuǎn)化率。

以上都是一個(gè)分析中最基礎(chǔ)的指標(biāo),在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中,還會(huì)有更多更細(xì)致的維度。比如:用戶點(diǎn)擊這個(gè)功能后,停留時(shí)間,退出的數(shù)量,在中途放棄的數(shù)量等等。

4、數(shù)據(jù)清洗

采集數(shù)據(jù)后,這些數(shù)據(jù)并不是直接就可以用的。因?yàn)榭赡軙?huì)有一部分“臟數(shù)據(jù)”會(huì)污染我們的數(shù)據(jù),進(jìn)而影響我們的分析結(jié)果。這就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,將不符合要的“臟數(shù)據(jù)”清洗掉。

比如,某個(gè)用戶一直在點(diǎn)擊某個(gè)功能,每秒固定點(diǎn)擊1次,然后退出,那么這個(gè)“用戶”很可能是個(gè)機(jī)器,而不是人。這些數(shù)據(jù)是不能用的。

一般“臟數(shù)據(jù)”有以下幾個(gè)類型。

(1)頻率異常:正常用戶的使用一個(gè)功能的頻率一般會(huì)保持在一定范圍內(nèi),不會(huì)太頻繁。

(2)總數(shù)異常:比如某一個(gè)用戶一個(gè)人就拉高了整個(gè)數(shù)據(jù)的水平,讓某個(gè)功能點(diǎn)擊率陡然上升。

(3)行為異常:這個(gè)就比較復(fù)雜了,對應(yīng)不同的業(yè)務(wù)有不同的理解。比如:比如一個(gè)購物APP,一個(gè)用戶的多次的下單,然后退貨,這類數(shù)據(jù)就是應(yīng)該排除的。

5、數(shù)據(jù)整理

收集完成后,我們需要對收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。因?yàn)槭占鰜淼臄?shù)據(jù)必然是比較亂的,不能直接拿來分析。整理分析分為匯總和拆分兩種。

(1)匯總

有些數(shù)據(jù)比較雜亂無章,我們要按照某個(gè)維度匯總才能進(jìn)行效果的觀察。比如:我們需要觀察某個(gè)功能上線后用戶行為的變化,就可以按照上線前和上線后的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總,然后通過兩份數(shù)據(jù)的對比來得到結(jié)論。

(2)拆分

有些原始數(shù)據(jù)并不足夠細(xì)致,需要我們依據(jù)數(shù)據(jù)的關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)拆分。例如,一個(gè)功能的入口可能有多個(gè),我們就需要確認(rèn)每個(gè)入口的量,甚至完成整個(gè)功能的量,這些數(shù)據(jù)會(huì)讓我們更加了解我們的用戶行為。

6、數(shù)據(jù)對比

整理完數(shù)據(jù)后,我們要進(jìn)行數(shù)據(jù)對比。這也是數(shù)據(jù)分析中非常重要的步驟,因?yàn)閿?shù)據(jù)分析的結(jié)果絕大多數(shù)都來自于對數(shù)據(jù)的對比。比如:一個(gè)功能改進(jìn)前和改進(jìn)后的轉(zhuǎn)化率,肯定要經(jīng)過對比才能知道我們的改進(jìn)是不是有效的,有效多少。通常對比方法有以下幾種。

(1)時(shí)間對比。通過時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后進(jìn)行對比數(shù)據(jù)。例如:某個(gè)營銷活動(dòng),促進(jìn)注冊、活躍等,我們就可以得出這個(gè)營銷活動(dòng)能夠帶動(dòng)日活的結(jié)論。

(2)空間對比。在我們生活的世界中,因?yàn)槿藗兯嬖诘目臻g不同,會(huì)有不同的行為。比如:通過數(shù)據(jù)分析,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),東北的羽絨服效率比海南高,于是我們就可以判斷羽絨服在東北更加暢銷。

(3)人群屬性對比。在用戶畫像中也提高過。不同的年齡層對于不同事物的看法不同,會(huì)導(dǎo)致某個(gè)功能在不同人群中的差異性。

依據(jù)分析目的靈活地選定對比范圍,能讓我們從數(shù)據(jù)中挖掘到我們想要的東西。

7、原因探尋

數(shù)據(jù),通過對比呈現(xiàn)出來,能夠反映一定的現(xiàn)象,但是造成這些現(xiàn)象的原因還需要我們來尋找。

原因的分析方法有很多,可以正推導(dǎo)、反推導(dǎo)。我們可以結(jié)果,那假設(shè)原因,再去求證。或者通過某個(gè)功能的整個(gè)流程進(jìn)行梳理和復(fù)盤,結(jié)合數(shù)據(jù)來分析每一步發(fā)生這種情況的原因。

或者通過數(shù)據(jù)來復(fù)盤某一個(gè)活動(dòng),來分析活動(dòng)輸出的這種數(shù)據(jù)或好的或壞的原因是什么。

8、展現(xiàn)結(jié)果

完成上面的7步,我們的數(shù)據(jù)分析報(bào)告也就差不多了,當(dāng)然我們必須形成一個(gè)比較完整的文檔來反饋給相關(guān)人員。

我們可以把報(bào)告分成以下3部分。

(1)數(shù)據(jù)分析背景:向大家交代分析的背景與原因。

(2)主要結(jié)論:給出主要結(jié)論,方便不需要了解細(xì)節(jié)的人閱讀,或領(lǐng)導(dǎo)。

(3)具體分析過程:向大家說明分析的步驟并展示具體數(shù)據(jù)。

這樣就完成了一篇還比較靠譜的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

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