一個完整的數(shù)據(jù)工作流包括了：數(shù)據(jù)采集-->--指標建模-->觀測數(shù)據(jù)>數(shù)據(jù)分析-->業(yè)務(wù)洞察

這是一個從業(yè)務(wù)中來到業(yè)務(wù)中去的過程尸饺，如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標就是指標建模的依據(jù)膊畴，當拿到各種數(shù)據(jù)荷腊，需要對業(yè)務(wù)有深刻的認知听怕，才能分析出對業(yè)務(wù)有價值的結(jié)論，以此回到業(yè)務(wù)目標的實現(xiàn)中去州泊。

而數(shù)據(jù)分析就是透過工具觀測數(shù)據(jù)后十饥，發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)或趨勢規(guī)律窟勃，透過一系列分析方法和對業(yè)務(wù)的了解，從而解決業(yè)務(wù)問題和挖掘業(yè)務(wù)機會逗堵。

很多的數(shù)據(jù)分析報告只做到觀測數(shù)據(jù)這一步秉氧，往往列出了一堆交易額下跌了40%留存剩下7%這樣的數(shù)值，但是造成這些趨勢變化的原因和主要構(gòu)成是什么蜒秤，針對下跌要對業(yè)務(wù)做怎樣的調(diào)整汁咏，這才是數(shù)據(jù)分析的意義所在亚斋。

我們把分析方法總結(jié)為以下幾種：

一、對比分析

在趨勢中攘滩，我們經(jīng)常拿特殊和常規(guī)對比帅刊，但特殊不代表異常，怎樣對比才是真正的學問所在

問題1漂问，比什么

絕對值：銷售額赖瞒、閱讀數(shù)（缺點是不容易得知問題的嚴重程度）

比例值：活躍占比、注冊轉(zhuǎn)化率（缺點是受極端值影響）

問題2级解，怎么比

·環(huán)比：與當前時間范圍相鄰的上一個時間范圍對比冒黑；例如，9月7的日環(huán)比是9月6的數(shù)據(jù)勤哗；日環(huán)比（今天vs昨天）月環(huán)比（本月vs上月）

主要對短期內(nèi)具備連續(xù)性對數(shù)據(jù)分析對比，例如一個持續(xù)幾天的活動掩驱，環(huán)比看活動是不是越做越好

·同比：與當前時間范圍上層時間范圍的前一范圍中同樣位置數(shù)據(jù)對比芒划；例如，9月7的同比是8月7的數(shù)據(jù)欧穴；年同比（今天vs去年今日）周同比（今日vs上周同日）

主要用于觀察長期的數(shù)據(jù)集民逼，例如產(chǎn)品上線兩年，同比看兩年產(chǎn)品發(fā)展得怎樣

問題3涮帘，和誰比

·和自己比：時間維度（和往期或平時比）拼苍、業(yè)務(wù)維度（和不同業(yè)務(wù)線比）

·和行業(yè)比：跌多少？漲多少调缨？

最后疮鲫，做對比分析有個細節(jié)點，就是注意消除特殊情況的干擾弦叶，例如節(jié)慶俊犯，節(jié)假日用戶受出行影響而減少上網(wǎng)行為，這就是典型的全網(wǎng)存在的特殊情況伤哺。

二燕侠、多維度拆解分析

簡單說，就是從不同的視角去理解同一個數(shù)據(jù)指標立莉，來發(fā)現(xiàn)這個指標圍繞的業(yè)務(wù)現(xiàn)象绢彤，例如啟動數(shù)，可以從區(qū)域蜓耻、人群茫舶、時間等各個維度觀察啟動數(shù)的變化對比，又例如訂單轉(zhuǎn)化媒熊，可以從渠道來源奇适、地區(qū)坟比、設(shè)備等維度觀察，你可能會發(fā)現(xiàn)1000的啟動數(shù)原來80%都來自一線城市20歲出頭的小姐姐那嚷往，其中訂單轉(zhuǎn)化率高的都是蘋果手機用戶葛账，這么一個有趣的現(xiàn)象。

運作原理：指標/業(yè)務(wù)流程按照多個維度拆分來觀察變動

往往有以下幾種適用場景：

·分析單一指標的構(gòu)成和比例時：從這個指標的構(gòu)成因素入手分析

·針對流程拆解分析：從流程各個入口和漏斗走向入手分析

·還原行為發(fā)生的場景：從發(fā)生行為的對象皮仁、發(fā)生過程和發(fā)生環(huán)境入手分析

此分析方法籍琳，最常在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異動時使用，例如銷量懸崖式下降贷祈，可利用對流程的整體拆解趋急，從每個節(jié)點調(diào)查問題所在，到底是最源頭的渠道推廣那斷交水費了势誊？還是后方某條供應(yīng)鏈斷貨而導(dǎo)致呜达？

三、漏斗分析

關(guān)鍵1粟耻、漏斗路徑的設(shè)計查近，因為漏斗是一系列行為的集合，需要清晰設(shè)計包含了該行為的各個路徑及其順序挤忙，例如多個推廣入口霜威，某活動的路徑設(shè)計：活動首頁--參加報名頁--支付--結(jié)果頁，結(jié)果運營某個線下推廣卻是直達參加報名頁册烈，導(dǎo)致漏斗數(shù)據(jù)對不上戈泼。

關(guān)鍵2、時間窗口的設(shè)計赏僧，某些極端情況是因為漏斗是整個行為流大猛，會出現(xiàn)跨窗口完成的情況，需要根據(jù)業(yè)務(wù)情況補回去這部分缺口次哈，或者決策時間很長等

關(guān)鍵3胎署、面向?qū)ο蟮脑O(shè)計，是想分析人還是事窑滞？

四琼牧、分布分析

就是觀察一個事件在不同維度的分布情況，從而分析該事件所啟示的業(yè)務(wù)規(guī)律哀卫，挖掘針對性的業(yè)務(wù)策略巨坊。

例如視頻的播放頻率分布，每天播放0-5次的人數(shù)占比和6-10次的人數(shù)占比情況如何此改。

常見的劃分有：

·次數(shù)分布

·時間分布

·金額分布

五趾撵、留存分析

除了做大盤留存的分析，我之前的文章“數(shù)據(jù)分析系列-常規(guī)指標”有做這部分的分享

我們有時候需要做精準留存的分析，也就是定位到特殊用戶群體的留存分析占调，一般包括：

·分群體看暂题，這根據(jù)業(yè)務(wù)需求對自身用戶劃分

·過濾掉指定行為的用戶后，再看留存究珊，例如過濾掉完全沒消費過的用戶后看其他用戶的留存情況薪者。

六、用戶畫像分析

簡單來說剿涮，就是對用戶拆行為言津、拆群體、打標簽的分析

此分析一般是對階段性業(yè)務(wù)發(fā)展或活動推廣作前置依據(jù)作用取试，有時候需要配合用戶調(diào)研一起完成悬槽。

高效的分析方式是，從核心用戶群體下手瞬浓，指高留存初婆、核心行為完成率高的用戶，透析出此類用戶的核心特征猿棉，包括他們的行為屬性烟逊、社會屬性、營銷屬性等铺根，那符合特征的類似用戶，就可以作為業(yè)務(wù)發(fā)展?jié)撛诟哔|(zhì)量用戶的參考了乔宿。

七位迂、路徑分析

產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常會用到的分析方法，需要配合特定的路徑分析工具完成详瑞，如下圖

分析思路緊抓住兩點就好：

·往后看：有明確都起始場景掂林，我們可以往后觀察用戶后面的流向。

·往前看：有明確的結(jié)果目標坝橡，希望了解用戶是怎么來到目標場景的流向泻帮。

從路徑分析可以了解各個事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而制定產(chǎn)品優(yōu)化方案或運營策略調(diào)整计寇。

八锣杂、行為序列分析

分析單一用戶的使用情況

這種分析方法適合用在以下場景

·2b業(yè)務(wù)中挖掘精準銷售線索時，因為2b業(yè)務(wù)訪問產(chǎn)品的用戶不會很多番宁，可以根據(jù)單獨每個用戶的使用時長元莫、頻率、是否達成了關(guān)鍵行為目標蝶押，以判斷是否銷售可能性比較高的客戶踱蠢，篩選出來后作為高質(zhì)銷售線索跟進

·產(chǎn)品設(shè)計決策時，有很多假設(shè)需要在真正投入完整開發(fā)前驗證需求是否真實存在棋电，透過觀

察目標測試用戶的使用行為序列茎截，可驗證需求真實性甚至有可能發(fā)現(xiàn)阻礙需求實現(xiàn)的真實情況苇侵。

·找作弊行為，例如刷量企锌、蓐羊毛榆浓、spam，通過一個作弊行為的用戶霎俩，觀察其行為序列哀军，找到作弊模式后，排除同類行為的用戶打却。

還有很多的分析方法杉适，但最主要的還是對業(yè)務(wù)和用戶的深刻理解，通過實踐逐步積累經(jīng)驗柳击，鍛煉數(shù)據(jù)分析的結(jié)構(gòu)性思維猿推，持續(xù)學習掌握新的技能。

希望分享對大家的運營和產(chǎn)品工作有幫助捌肴，歡迎各種補充和指正蹬叭。