數(shù)據(jù)分析一般涉及6個步驟：設(shè)定目標(biāo)、數(shù)據(jù)發(fā)掘怔揩、數(shù)據(jù)監(jiān)控捉邢、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析商膊、數(shù)據(jù)總結(jié)伏伐。

一、設(shè)定目標(biāo)

數(shù)據(jù)分析啟動前晕拆，要先設(shè)定明確藐翎、可拆解的目標(biāo)，需要清除知道自己做數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)，才能保證分析過程中遭遇到大量的新數(shù)據(jù)而最終偏離了目標(biāo)吝镣。

二堤器、數(shù)據(jù)挖掘

很多企業(yè)沒做數(shù)據(jù)分析的原因，很可能是從一開始就沒有設(shè)定“數(shù)據(jù)埋點(diǎn)”末贾，以此闸溃，善用工具可以帶來大量的數(shù)據(jù)積累。

如何設(shè)定數(shù)據(jù)埋點(diǎn)拱撵、獲取想要的數(shù)據(jù)辉川？

2.1自有平臺的數(shù)據(jù)挖掘

自有的網(wǎng)站、APP等拴测，可以通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的方法搜集自身數(shù)據(jù)乓旗。如在網(wǎng)站代碼中嵌入統(tǒng)計(jì)代碼，就能實(shí)現(xiàn)對具體操作行為昼扛、用戶特征等的記錄寸齐。這種代碼，除了自行開發(fā)嵌入外抄谐，還可以借用第三方統(tǒng)計(jì)工具的代碼渺鹦。

2.2利用第三方統(tǒng)計(jì)工具

常見的有：

a.網(wǎng)站分析工具

常見：Google Analytics、Alexa蛹含、百度統(tǒng)計(jì)毅厚、CNZZ統(tǒng)計(jì)、51la統(tǒng)計(jì)等等浦箱。

b.移動應(yīng)用分析工具

常見：Google Analytics吸耿、TalkingData、Crashlytics酷窥、友盟等等咽安。

這些工具眾多，運(yùn)營者需要結(jié)合自己業(yè)務(wù)情況蓬推，確定適合自身業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)工具妆棒。

c.新媒體相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘

一般新媒體平臺自帶數(shù)據(jù)后臺，可對粉絲進(jìn)行數(shù)據(jù)分析沸伏，如粉絲數(shù)量糕珊、分布地域、文章閱讀毅糟、贊红选、評、轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)姆另，運(yùn)營者可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)對用戶喇肋、內(nèi)容進(jìn)行初步的分析坟乾。

此外，新媒體榜單網(wǎng)站——新榜蝶防，能夠查看更多平臺的同類型賬號的數(shù)據(jù)糊渊，進(jìn)行橫向?qū)Ρ取?/p>

d.行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘

此類數(shù)據(jù)需要借助專業(yè)機(jī)構(gòu)發(fā)布的行業(yè)報(bào)告、行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析慧脱。如艾瑞咨詢渺绒、企鵝智庫、易觀菱鸥、TalkingData等等互聯(lián)網(wǎng)研究機(jī)構(gòu)宗兼。

三、數(shù)據(jù)監(jiān)控

運(yùn)營者需要對數(shù)據(jù)保持高度敏感氮采，在中小企業(yè)還沒有技術(shù)能力去做數(shù)據(jù)閥值監(jiān)控的時(shí)候殷绍，要通過報(bào)表、明細(xì)去洞察數(shù)據(jù)的異常鹊漠。常見的異常如注冊量異常（惡意注冊等）主到、訂單異常（虛假訂單等），需要盡早發(fā)現(xiàn)并制止躯概，否則企業(yè)將會蒙受損失登钥。

四、數(shù)據(jù)處理

挖掘數(shù)據(jù)的過程中娶靡，很多數(shù)據(jù)屬于原始數(shù)據(jù)牧牢，并不是每個數(shù)據(jù)都對當(dāng)前分析目標(biāo)有用，那就需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工姿锭、整理塔鳍。

常見的數(shù)據(jù)處理方法有：刪除無效數(shù)據(jù)、合并重復(fù)數(shù)據(jù)呻此、組合相關(guān)數(shù)據(jù)等轮纫。

4.1刪除無效數(shù)據(jù)。如一些字符焚鲜、與目標(biāo)暫不相符的數(shù)據(jù)等掌唾，應(yīng)盡可能簡化，避免影響分析過程恃泪，數(shù)據(jù)越繁雜郑兴，錯漏也越容易出現(xiàn)犀斋。

4.2合并重復(fù)數(shù)據(jù)贝乎。部分?jǐn)?shù)據(jù)屬于重復(fù)數(shù)據(jù)，或是某幾個數(shù)據(jù)之間存在邏輯運(yùn)算關(guān)系叽粹，則可以采取合并览效、簡化却舀。

4.3組合數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)并不能反映多項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度锤灿，有的數(shù)據(jù)屬于過程數(shù)據(jù)挽拔，因此可以對某幾個數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，形成一個新的維度數(shù)據(jù)但校。如研究市場競爭情況螃诅，把曝光量與商品總量進(jìn)行除法組合，達(dá)到新的數(shù)據(jù)值状囱，用作競爭度參考术裸。

五、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)處理過后亭枷，就可以開始數(shù)據(jù)分析了袭艺。數(shù)據(jù)分析需要聚焦在業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和用戶上叨粘，不要為了分析而分析猾编。

數(shù)據(jù)分析常用有6種方法：直接判斷法、對比分析法升敲、結(jié)構(gòu)分析法答倡、平均分析法、漏斗分析法驴党、因果分析法苇羡。

六、數(shù)據(jù)總結(jié)

數(shù)據(jù)分析的總結(jié)鼻弧，要結(jié)論先行设江，逐層分解，最后提供論據(jù)論證攘轩。能夠用圖表的話就不要單純用文字叉存，圖文結(jié)合讓數(shù)據(jù)結(jié)論的呈現(xiàn)更為生動形象。除了結(jié)論呈現(xiàn)外度帮，還可以呈現(xiàn)觀點(diǎn)歼捏、建議、措施等笨篷。

數(shù)據(jù)分析總結(jié)瞳秽，不需要長篇大論，因?yàn)槁犎】偨Y(jié)報(bào)告的往往是管理者率翅、團(tuán)隊(duì)成員等练俐，時(shí)間都非常有限，做到言簡意賅冕臭，重點(diǎn)突出即可腺晾。

參考文獻(xiàn)：《持續(xù)增長》[1]朱少鋒.持續(xù)增長：從零搭建企業(yè)新媒體運(yùn)營體系[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2019:205-212.