上周公司完成了一個(gè)迭代迅诬，也是我參與的第一個(gè)迭代箭养。我主要負(fù)責(zé)的是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，采用的是Google Analytics工具偶宫。采用這個(gè)工具的原因有兩個(gè)：一是因?yàn)镚A功能比較全面非迹；二來是因?yàn)楣镜能浖袃蓚€(gè)版本，中文版和英文版纯趋。英文版目前主要在新加坡使用憎兽，所以為了能夠獲得兩個(gè)版本的數(shù)據(jù)，采取了GA這個(gè)工具吵冒。
?具體的埋點(diǎn)過程后面會(huì)總結(jié)出來纯命，這篇文章先總結(jié)一下數(shù)據(jù)分析的框架，或者說是流程痹栖，屬于理論知識亿汞。實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但是實(shí)踐也要結(jié)合理論知識揪阿，才能走的更遠(yuǎn)疗我，問題發(fā)現(xiàn)的更深入。另外南捂，這篇文章總結(jié)的主要是來自于網(wǎng)上看到的資料吴裤，在此，感謝前輩們無私的經(jīng)驗(yàn)分享溺健。
數(shù)據(jù)分析一般會(huì)存在兩種方向麦牺，一種是自上而下，另一種是自下而上。
自上而下
對數(shù)據(jù)維度進(jìn)行逐級拆分枕面，以結(jié)構(gòu)化思維來做數(shù)據(jù)的分析愿卒。在數(shù)據(jù)分析過程中缚去，思路可以如下：
1.確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)
?比如--檢測用戶對新功能的喜愛程度潮秘；
?比如--優(yōu)化用戶在使用過程中的槽點(diǎn)；
?比如--通過數(shù)據(jù)分析迭代產(chǎn)品易结，發(fā)現(xiàn)新的流量增長點(diǎn)
?** ...... **
2.目標(biāo)拆解枕荞，拆解到不能拆解為止，形成分析模型搞动。同時(shí)明確哪些是核心指標(biāo)躏精，哪些是主要指標(biāo)，哪些是次要指標(biāo)
3.數(shù)據(jù)采集鹦肿，即進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)
4.數(shù)據(jù)分析矗烛，發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)及出現(xiàn)原因
5.數(shù)據(jù)決策，針對問題影響的數(shù)據(jù)維度做優(yōu)化
比如說箩溃，電商網(wǎng)站需要分析其核心目標(biāo)--交易額瞭吃，那么這個(gè)指標(biāo)可以拆解成為 流量，客單價(jià)涣旨，轉(zhuǎn)化率歪架，回購率等。
同時(shí)霹陡，數(shù)據(jù)分析過程中和蚪，還可以將數(shù)據(jù)指標(biāo)和用戶結(jié)合。比如 新用戶做了什么烹棉？老用戶做了什么攒霹？付費(fèi)用戶做了什么？非付費(fèi)用戶做了什么浆洗？流失用戶在流失之前做了什么催束。另外，針對公司里的不同角色所需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)也不同辅髓，比如運(yùn)營組泣崩、市場組、以及研發(fā)組洛口。所以需要根據(jù)實(shí)際情況來確定所需的指標(biāo)矫付。
推薦一篇文章，是采用類似框架進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的例子第焰。理論+實(shí)踐更配(⊙o⊙)哦~~
數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：如果我為共享單車類產(chǎn)品做數(shù)據(jù)分析
另外關(guān)于AARRR模型买优，兩篇入門文章，可以簡單了解下
方法論：用AARRR模型做數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析師對AARRR模型的思考
自下而上
自下而上的分析思路經(jīng)常用在針對已有數(shù)據(jù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)問題發(fā)現(xiàn)，具體思路為：
1.異常數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)
2.該異常數(shù)據(jù)的影響因素
3.找出原因
4.找出異常數(shù)據(jù)的解決辦法
舉一個(gè)簡單的例子（這部分也是產(chǎn)品面試中經(jīng)成庇考察的點(diǎn)~~）
某社交平臺推出新功能后烘跺，以電子郵件形式向目標(biāo)用戶推送，用戶可以直接點(diǎn)擊郵件中的鏈接以完成注冊脂崔。該渠道的注冊轉(zhuǎn)化率一直在10%-20%之間滤淳，但是8月下旬開始急劇下降，甚至不到5%砌左。
來羅列一下可能的影響因素：
- 1.技術(shù)原因：ETL延遲或者故障脖咐，造成前端注冊數(shù)據(jù)缺失，注冊轉(zhuǎn)化率急劇下降汇歹；
- 2.外部因素：該時(shí)間節(jié)點(diǎn)是否有節(jié)假日屁擅，其他部門近期是否有向用戶發(fā)送推廣郵件，競爭對手是否做了什么舉動(dòng)产弹，這些因素都有可能稀釋用戶的注意力
- 3.內(nèi)部因素：郵件的文案派歌、設(shè)計(jì)是否有改變；郵件的到達(dá)率痰哨、打開率胶果、點(diǎn)擊率是否正常；郵件的注冊流程是否流暢
另外作谭，再舉兩個(gè)產(chǎn)品表現(xiàn)數(shù)據(jù)良好稽物，進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品迭代的例子：
- airbnb在早期發(fā)現(xiàn)那些放置的照片十分精美的住家的出租率比較好，發(fā)現(xiàn)了該特性后折欠，內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)又進(jìn)行了一次AB test贝或，發(fā)現(xiàn)果然存在這樣的優(yōu)化點(diǎn)。
- Instagram早期（Burbn）是一款基于LBS簽到的積分軟件锐秦，后來發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品主推的簽到功能并沒有引起用戶興趣咪奖，反而是系統(tǒng)嵌入的圖片分享功能比較受歡迎。于是開始重構(gòu)產(chǎn)品邏輯酱床，主推圖片社交分享羊赵，才有了現(xiàn)在的Instagram.
參考文章：
1.http://www.woshipm.com/data-analysis/631269.html
2.http://www.woshipm.com/data-analysis/637756.html
3.http://www.woshipm.com/data-analysis/629017.html
我是萌萌的小尾巴~~~
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