首先聲明：PEST模型、SPSS嘁字、R語言恩急、5W2H、爬蟲抓取纪蜒、SAS衷恭、Python等一切“高深莫測”的內容都不在本文討論范圍內，各位請放心閱讀纯续。
一提到數(shù)據(jù)分析随珠，總能聽到看到上面這些牛X閃閃的詞匯灭袁，把人唬得一愣一愣的，不敢靠近窗看。實際上简卧，這些東西太過于專業(yè)和學術，以致于大多數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理在實際產(chǎn)品工作中根本用不到（至少入門時暫用不到）烤芦，所以本文將從普遍举娩、實用、落地的角度构罗，總結分享自己現(xiàn)階段對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)埋點的理解铜涉。
文章總體邏輯：
① 掌握數(shù)據(jù)分析工作中常用的名詞和概念；
② 將這些名詞和概念用邏輯串起來遂唧。
名詞1：數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析的定義不少芙代，其中最適合產(chǎn)品人的定義應該是：
數(shù)據(jù)分析是有目的地進行收集、整理盖彭、加工和研究數(shù)據(jù)纹烹，提煉有價值信息的一個過程。
關鍵詞有：「有目的」「收集」「整理召边、加工和研究」「有價值信息」
關鍵詞①：有目的——為什么要做數(shù)據(jù)分析铺呵？
于產(chǎn)品：挖掘需求、驗證產(chǎn)品隧熙、科學迭代
于運營：提高留存片挂、促進活躍、減少流失
于市場：渠道評估贞盯、拉新優(yōu)化音念、權責清晰
關鍵詞②③④暫且放一放，因為在解釋這幾個關鍵詞之前躏敢，我們需要先了解一些名詞概念闷愤，它們是知識基礎。
名詞2-7：
PV：page view件余，頁面瀏覽量讥脐；
UV：user view ，頁面訪問獨立用戶數(shù)蛾扇；
新增：新增用戶（準確來說攘烛，移動端埋點統(tǒng)計到的是新增的“設備”）魏滚；
留存：次日留存/周留存/月留存镀首，分別表示當天新增用戶在第二天/第七天/第三十天還有多少人在使用（可以具體定義到某一事件）；
活躍：DAU（daily activited users）日活躍用戶鼠次；MAU（monthly activited users）月活躍用戶更哄；
渠道：用戶來源芋齿，例如用戶訪問來源是百度搜索、微信活動或者App下載平臺是應用寶成翩、豌豆莢觅捆；
名詞8：事件
事件指用戶的行為或操作，例如啟動App麻敌、搜索商品栅炒、瀏覽詳情、提交訂單术羔、支付赢赊；
“事件”應該算是數(shù)據(jù)分析里最重要的概念和元素了，它是其它一切的基礎级历。
名詞9：漏斗模型/漏斗
漏斗是用事件組合成的一系列用戶操作過程释移；
使用漏斗模型可以分析出每一步的轉化和流失情況；
名詞10-11：轉化率寥殖、流失率
通俗點講玩讳，轉化率是指后面事件的次數(shù)/人數(shù)占前面事件次數(shù)/人數(shù)的百分比；
例如100名用戶瀏覽商品詳情嚼贡，15人下單熏纯，那這一步的轉化率就是15%；流失率反之粤策，為75%豆巨。
名詞12：用戶路徑
用戶進入產(chǎn)品后，各事件觸發(fā)的先后次序掐场；
名詞13：用戶畫像
用戶的更多信息往扔，例如性別、年齡熊户、職業(yè)等萍膛；
名詞14：用戶分群
將用戶歸類；分群原理：基于事件嚷堡；
名詞14：A/B測試
同一需求或目標用不用方式實現(xiàn)蝗罗，看哪種方案效果好；
邏輯串聯(lián)：
事件怎么來——埋點
埋點分為后端埋點和前端埋點蝌戒，事件對應的前端埋點是指在UI層埋下標記串塑，當用戶觸發(fā)后會進行記錄。
數(shù)據(jù)分析是有目的地進行收集北苟、整理桩匪、加工和研究數(shù)據(jù)，提煉有價值信息的一個過程友鼻。
關鍵詞②「收集」對應的是埋點傻昙；關鍵詞③「整理闺骚、加工和研究」對應的是漏斗模型、轉化流失率妆档、用戶分群等方式僻爽；關鍵詞④「有價值信息」對應的就是拿到可驗證指導產(chǎn)品設計的結論。
未完待續(xù)（最近開始忙了贾惦，留坑待補...）
