數(shù)據(jù)其實是非常的客觀的冷溃，但是數(shù)據(jù)本身并不會告訴你多少有價值的東西钱磅，其中蘊涵的內(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)實中的問題簡化成數(shù)字問題似枕，從而得到解決問題的建議盖淡。
需要注意的是，數(shù)據(jù)分析只是工具凿歼，不是目的褪迟。我們進行數(shù)據(jù)分析是為了讓分析結(jié)果能反映現(xiàn)階段的情況，并對下一步計劃產(chǎn)生指導(dǎo)意義答憔，所以千萬不要為了分析而分析味赃。
1、明確目標(biāo)
一切分析的基礎(chǔ)都是需要明確目標(biāo)虐拓，在此之前心俗，不要開始任何分析，因為那很可能是無用功蓉驹。
一般來說城榛，目的主要有以下三種。
（1）分析現(xiàn)狀戒幔，反映目前的狀況吠谢，并且?guī)椭覀冎贫ㄏ乱徊接媱潯?/p>
（2）分析問題，針對出現(xiàn)的問題诗茎，分析其中的原因并找到解決辦法工坊。
（3）分析變化献汗，當(dāng)產(chǎn)品的情況出現(xiàn)變化時反映變化的情況，并找出原因王污，有針對性的進行下一步行動罢吃。
2、明確分析范圍
因為數(shù)據(jù)的量和維度都非常的多昭齐，我們在明確目標(biāo)后尿招，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告內(nèi)容太多阱驾，而且不深入就谜。
需要注意的是，確定范圍后我們就需要進行數(shù)據(jù)采集了里覆，但是具體要采集什么樣的數(shù)據(jù)丧荐，不是我們平常的“自然語言”描述就可以實現(xiàn)的，需要抽象成“數(shù)學(xué)語言”表達出來喧枷。
3虹统、數(shù)據(jù)采集
確定了范圍后，我們就可以采集數(shù)據(jù)了隧甚，需要采集哪些數(shù)據(jù)也是有講究的车荔，它也是需要我們用“數(shù)學(xué)語言”來表達的。一般來說戚扳，需要采集的數(shù)據(jù)分為以下3類忧便，這是最基礎(chǔ)的：名稱、數(shù)量和轉(zhuǎn)化率帽借。
（1）名稱：某些數(shù)據(jù)的結(jié)果不是以數(shù)字形式展現(xiàn)的茬腿，比如某某功能
（2）數(shù)量：這個比較簡單，比如：某某功能的點擊次數(shù)
（3）轉(zhuǎn)化率：有些數(shù)據(jù)單獨的看宜雀，是不能說明問題的，例如：光看一個功能的點擊次數(shù)握础，我們不能得出這個功能是否吸引人辐董，是否需要改進，我們還需要看完成這個功能的人數(shù)禀综。然后將兩個數(shù)據(jù)相除后得到這個功能的轉(zhuǎn)化率简烘。
以上都是一個分析中最基礎(chǔ)的指標(biāo)，在實際數(shù)據(jù)分析中定枷，還會有更多更細(xì)致的維度孤澎。比如：用戶點擊這個功能后，停留時間欠窒，退出的數(shù)量覆旭，在中途放棄的數(shù)量等等。
4、數(shù)據(jù)清洗
采集數(shù)據(jù)后型将，這些數(shù)據(jù)并不是直接就可以用的寂祥。因為可能會有一部分“臟數(shù)據(jù)”會污染我們的數(shù)據(jù)，進而影響我們的分析結(jié)果七兜。這就需要進行數(shù)據(jù)清洗丸凭，將不符合要的“臟數(shù)據(jù)”清洗掉。
比如腕铸，某個用戶一直在點擊某個功能惜犀，每秒固定點擊1次，然后退出狠裹，那么這個“用戶”很可能是個機器虽界，而不是人。這些數(shù)據(jù)是不能用的酪耳。
一般“臟數(shù)據(jù)”有以下幾個類型浓恳。
（1）頻率異常：正常用戶的使用一個功能的頻率一般會保持在一定范圍內(nèi)，不會太頻繁碗暗。
（2）總數(shù)異常：比如某一個用戶一個人就拉高了整個數(shù)據(jù)的水平颈将，讓某個功能點擊率陡然上升。
（3）行為異常：這個就比較復(fù)雜了言疗，對應(yīng)不同的業(yè)務(wù)有不同的理解晴圾。比如：比如一個購物APP，一個用戶的多次的下單噪奄，然后退貨死姚，這類數(shù)據(jù)就是應(yīng)該排除的。
5勤篮、數(shù)據(jù)整理
收集完成后都毒，我們需要對收集到的原始數(shù)據(jù)進行整理。因為收集出來的數(shù)據(jù)必然是比較亂的碰缔，不能直接拿來分析账劲。整理分析分為匯總和拆分兩種。
（1）匯總
有些數(shù)據(jù)比較雜亂無章金抡，我們要按照某個維度匯總才能進行效果的觀察瀑焦。比如：我們需要觀察某個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)進行分類匯總梗肝，然后通過兩份數(shù)據(jù)的對比來得到結(jié)論榛瓮。
（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)系進行數(shù)據(jù)拆分巫击。例如禀晓，一個功能的入口可能有多個精续，我們就需要確認(rèn)每個入口的量，甚至完成整個功能的量匆绣，這些數(shù)據(jù)會讓我們更加了解我們的用戶行為驻右。
6、數(shù)據(jù)對比
整理完數(shù)據(jù)后崎淳，我們要進行數(shù)據(jù)對比堪夭。這也是數(shù)據(jù)分析中非常重要的步驟，因為數(shù)據(jù)分析的結(jié)果絕大多數(shù)都來自于對數(shù)據(jù)的對比拣凹。比如：一個功能改進前和改進后的轉(zhuǎn)化率森爽，肯定要經(jīng)過對比才能知道我們的改進是不是有效的，有效多少嚣镜。通常對比方法有以下幾種爬迟。
（1）時間對比。通過時間節(jié)點前后進行對比數(shù)據(jù)菊匿。例如：某個營銷活動付呕，促進注冊、活躍等跌捆，我們就可以得出這個營銷活動能夠帶動日活的結(jié)論徽职。
（2）空間對比。在我們生活的世界中佩厚，因為人們所存在的空間不同姆钉，會有不同的行為。比如：通過數(shù)據(jù)分析抄瓦，我們會發(fā)現(xiàn)潮瓶，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钙姊。
（3）人群屬性對比毯辅。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煞额，會導(dǎo)致某個功能在不同人群中的差異性悉罕。
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立镶。
7、原因探尋
數(shù)據(jù)类早，通過對比呈現(xiàn)出來媚媒，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涩僻。
原因的分析方法有很多缭召，可以正推導(dǎo)栈顷、反推導(dǎo)。我們可以結(jié)果嵌巷，那假設(shè)原因萄凤，再去求證√履模或者通過某個功能的整個流程進行梳理和復(fù)盤靡努，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)盤某一個活動晓折，來分析活動輸出的這種數(shù)據(jù)或好的或壞的原因是什么。
8漓概、展現(xiàn)結(jié)果
完成上面的7步，我們的數(shù)據(jù)分析報告也就差不多了胃珍，當(dāng)然我們必須形成一個比較完整的文檔來反饋給相關(guān)人員。
我們可以把報告分成以下3部分觅彰。
（1）數(shù)據(jù)分析背景：向大家交代分析的背景與原因吩蔑。
（2）主要結(jié)論：給出主要結(jié)論，方便不需要了解細(xì)節(jié)的人閱讀哥纫，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)蛀骇。
這樣就完成了一篇還比較靠譜的數(shù)據(jù)分析報告。
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