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怎么做数据分析全文共4页，当前为第1页。怎么做数据分析全文共4页，当前为第1页。怎么做数据分析 怎么做数据分析全文共4页，当前为第1页。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第1页。 一、看趋势 顾名思义就是追踪数据的趋势变化，找到一些增长或者下降的拐点，然后去分析对应的原因，适用于一些指标的长期追踪或者衡量一些关键动作有无效果。 比如产品的核心指标是GMV，那肯定就需要定期关注增长的趋势是否正常，是否符合预期，在追踪的时候，自然而然就需要对比着来分析。 二、看对比 光看趋势不一定靠谱，因为某些指标是一直增长的，比如注册用户数，这个数据肯定是一直在增加，除非没有新用户进来了。 另外没有对比就没有伤害，比如你的增长速率是每年50%，觉得已经很不错了，也许你的竞争对手正在以每年500%的速率进行增长… 所以，通常情况下，数据会对比着来看，一方面是纵向比较，即自身和自身进行对比，另一方面是横向比较，即自身和别人进行对比。 纵向对比通常包括环比、同比。 环比就是本期统计数据与上期比较，比如拿2018年9月份的数据和2018年8月份的数据进行对比； 同比指的是本期统计数据和上一周期的同期数据进行比较，比如拿2018年9月份的数据和2017年9月份的数据进行对比。 通常情况下，我们在进行数据分析的时候大都会用本周的数据和上周的进行对比，或者用本月的数据和上个月的进行对比，然后控制不同的变量进行分析… 这里面需要关注一些周期性的波动，比如某些产品会有明显的周末效应。以我们的产品为例，DAU基本上是周一最低，周二周三持续低迷，周四小幅回血，周五下降，周六周日达到巅峰，然后持续循环… 怎么做数据分析全文共4页，当前为第2页。怎么做数据分析全文共4页，当前为第2页。之前有个其他部门的同事问我做了什么，为什么昨天的数据涨的很厉害，我翻了下，发现是周四，就告诉他和上周同期的数据对比下，然后把这个周期拉长一些，以周为单位再看下。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第2页。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第2页。 按照经验来看，大多数APP在小长假期间数据都会下跌，特别是春节这种节日，下降的会非常厉害。 遇到这种情况先不要方，先看看有没有新发版本，确认下埋点是否有异常，再看看是否处在节日影响范围内，和其它同周期的数据对比看下，之后再找找其他原因。 横向对比通常包括行业竞品，全站数据，测试AB组等。 和竞品对比，主要是为了了解我们目前做的怎么样，业界的领先水平是怎样的，虽然这部分数据很难获得。 全站数据通常指的是大盘数据，有可能你负责某个功能模块的时候发现数据涨了，最后绞尽脑汁也没分析出来原因。然后回头一看，哦，原来是整体的数据涨了，顺带着躺赢了一把… 测试AB组指的就是实验组和对照组了，控制不同的变量对比分析不同的结果。 三、看细分 通常情况下用的最多的就是数据细分，不仅能够追溯到问题发生的原因，还能为后续的一些动作提供参考依据。 本部分主要分为维度和度量、拆数据、拆用户和拆因子这几部分。维度和度量主要是概念说明，后面几部分则是具体如何看细分数据。 四、维度和度量 很多时候数据分析都是通过不同的维度和度量进行交叉对比分析，找到一些可能的原因，然后再去验证猜想。 维度，指的就是分析数据的角度，比如城市、时间、浏览器、新老用户、操作系统、终端等。 度量，指的就是具体的数据值，比如UV、PV、转化率、跳出率等。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第3页。怎么做数据分析全文共4页，当前为第3页。通常情况下，单独的数据值只能传递整体的概况，细分查看需要结合着维度。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第3页。 怎么做数据分析全文共4页，当前为第3页。 比如整体DAU可能是在逐渐上升的，同时老用户的留存可能却是在下降的，如果我们只是看度量的话，有可能就被蒙蔽掉。 通常情况度量需要结合着具体业务来看，比如以一款内容型产品为例，用户最核心的路径是浏览内容》产生互动行为。 那需要关注的度量就是人均浏览时长、人均浏览条数、使用频次、点赞、评论、转发等互动行为。 在此基础上，再结合着新老用户、男女用户、年龄分布、地域分布、终端分布、行为差异等维度再来进行更细致的分析。 五、拆数据 这部分就是基于数据本身来做一些拆解，可以分为单指标和多指标两种形式。 单指标主要是衡量功能本身的表现情况，比如说： 功能本身的深度：使用频次、使用时长、分布情况等； 功能本身的广度：使用人数、DAU%等； 功能本身的留存度：留存率； 功能本身的转化率：各环节转化率。 多指标主要是对其它关联指标的贡献，比如对目标值的贡献度，如留存率，转化率、相关性等，比如新用户阅读了X篇文章，留存下来的可能性会增加多少。 六、拆用户 主要是针对用户本身进行分群，再结合着数据指标进行交叉对比，通常情况下可以按照用户的静态属性和动 数据分析是理解和优化业务过程的关键工具，它通过观察数据的趋势、对比不同时间段或群体的数据以及深入细分数据来揭示潜在的问题和机会。以下是如何进行数据分析的详细步骤： 1. **看趋势**： - 跟踪数据变化是数据分析的基础，通过观察数据随时间的变化，可以识别出增长或下降的转折点，这有助于理解业务表现是否正常，是否达到了预期目标。例如，对于电商平台的核心指标——GMV（总交易额），定期检查其增长趋势至关重要。 2. **看对比**： - 对比分析分为纵向和横向。纵向比较涉及环比（本期与上期）和同比（本期与去年同期）的数据，帮助识别周期性波动和业务表现的改善或恶化。例如，DAU（每日活跃用户）可能会受到周末效应的影响，因此需要考虑这些因素。 - 横向比较涉及与其他数据或竞争对手的对比，以了解自身业务在市场中的位置。例如，比较自身的增长率与竞争对手的增长率，以判断竞争力。 3. **看细分**： - 数据细分是最常用的方法，通过维度和度量的交叉分析来查找问题的原因并为策略制定提供依据。维度是分析的角度，如地理位置、时间、用户类型等；度量是具体数值，如用户访问量、转化率等。只有将度量与维度结合，才能全面理解数据。 4. **维度和度量**： - 数据分析通常涉及不同维度和度量的组合，以便发现可能的关联和模式。例如，在内容型产品中，需要关注用户的人均浏览时长、互动行为等，同时结合用户的新老、性别、年龄、地区等维度进行深入分析。 5. **拆数据**： - 数据拆分分为单指标和多指标分析。单指标分析关注特定功能的表现，如使用频率、留存率等；多指标分析则考察这些功能对其他关键指标的贡献，如新用户留存率的提升。 6. **拆用户**： - 用户分群是根据静态属性（如新老用户、设备、地域等）和动态属性（如行为模式、消费习惯等）进行划分，以便更深入地理解用户行为和需求。 7. **拆因子**： - 通过对目标值的公式化，将目标分解成各个因子，逐一分析每个因子的影响。例如，如果DAU下降，可能需要分析用户获取、用户保留、用户活跃度等多个因素。 在进行数据分析时，需要结合业务实际，控制变量，关注异常值，并运用统计学方法来验证假设。同时，数据分析的结果应服务于业务决策，提供改进策略的依据。记住，数据分析不仅是技术操作，更是理解业务、解决问题的过程。通过以上步骤，我们可以更有效地利用数据来驱动业务增长和优化。