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  • 数据分析8个流程与常用7个思路

    发布:数据观      来源:数据观      时间:2016-11-07

  • 数据分析8个流程与常用7个思路

    在产品运营过程中,数据分析具有极其重要的战略意义,是产品优化和产品决策的核心大脑。因此做好数据分析,是产品运营中最重要的环节之一。

    那么如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。

    一、数据分析八流程:

    1、为什么分析?

    首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,这次短信方式的数据分析,为什么要做这个分析。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

    2、分析目标是谁?

    分析目标是谁?要牢记清楚的分析因子,统计维度是订单,还是用户,还是金额,还是用户行为。避免把订单当用户算,把用户当订单算(上周运营同学真实案例),算出的结果是差别非常大的。

    3、想达到什么效果?

    通过分析各个维度的用户,订单,找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析,全盘下线,或维持现状不动,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现用户精细化运营已经非常必要了。

    4、需要哪些数据?

    支付的数据,茫茫大海,数据繁多,用来形容一点都不为过。需要哪些源数据?付费总额,付费人数?新老用户维度?付费次数?转移人数?留存率?用户特征?画像?先整理好思路,列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据,明天又跑一个数据,数据部门同学也会比较烦。

    5、如何采集?

    直接数据库调取?或者交给程序猿导出? 自己写SQL?运营同学不妨都学一下SQL,自力更生。

    6、如何整理?

    整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付 数据分析 必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。

    7、如何分析?

    整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对用户很了解,对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。运营同学比较容易聚在某个点上转圈走不出来。

    8、如何展现和输出?

    数据可视化 也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

    (1)、折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

    (2)、柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如支付宝与微信覆盖率差别。

    (3)、堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。例如我们需要表示各个支付方式的人数及总人数时。

    (4)、线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

    (5)、条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。

    (6)、饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

    (7)、复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。

    (8)、母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力用户中,没有第3方支付能力的用户,中间有X%比例是没银行卡,X%比例是没微信支付账号等。

    图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。

    有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。

    在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。

    二、数据分析七思路:

    1、简单趋势

    通过实时访问趋势了解产品使用情况。如总流水,总用户,总成功率,总转化率。

    2、多维分解

    根据分析需要,从多维度对指标进行分解。例如新老用户、支付方式、游戏维度、产品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。

    3、转化漏斗

    按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率,成功转化率等。

    4、用户分群

    在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化产品,提升用户体验。例如我们这次对短信这类用户,短信里又有第3方和无第3方支付能力的,需要再进行分群的运营。

    5、细查路径

    数据分析可以观察用户的行为轨迹,探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新用户的运营,也非常有意思。

    6、留存分析

    留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率,是指新增用户在一段时间内回访的比例。通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

    7A/B 测试

    A/B测试就是同时进行多个方案并行测试,但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

    不单是支付的数据分析,其他的产品运营数据分析流程和思路也一样适用,只是支付数据相对其他产品而言,维度很多,以及组合的维度也非常多,因此就需要更清晰的思路和大局观,避免陷入到数据海洋中。

    好了,今天就给大家讲这么多吧,喜欢我的内容可以关注或者分享(微信公众平台:tytedu)选择太原达内培训,不再孤军奋战,轻轻松松做IT高薪白领。太原达内培训带领有明确目标的学子迈向成功之路!

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