一篇文章让你看懂数据分析的目的、方法、工具及实际应用

一篇文章让你看懂数据分析的目的、方法、工具及实际应用我看文章不喜欢华而不实的东西。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细；不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉及不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。1、明确数据分析的目的做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。2、收集数据的方法说到收集数据，首先要做好数据埋点。所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。目前主流的数据埋点方式有两种：（1）自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。（2）利用第三方统计工具。常见的第三方统计工具有：•网站分析工具Alexa、中国网站排名、网络媒体排名（iwebchoice）、GoogleAnalytics、百度统计•移动应用分析工具Flurry、GoogleAnalytics、友盟、TalkingData、Crashlytics不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。3、产品的基本数据指标（1）新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。（2）活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃（DAU）、月活跃（MAU）等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。（3）留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。传播：平均每位老用户会带来几位新用户。流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。4、常见的数据分析法和模型这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。•漏斗分析法用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。从用户进入网站到浏览商品页面，转化率是40%；浏览商品到加入购物车转化率是20%等，那要找出哪个环节的转化率最低，我们需要有对比数据。比如第一个，进入网站到浏览商品，如果同行业水平的转化率是45%，而我们只有40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。当然，上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型，数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。•AARRR模型这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。AARRR(Acquisition>Activation>Retention>Revenue>Refer)是硅谷的一个风险投资人戴维-麦克鲁尔在2008年时创建的，分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

用户从跚里来？用户的第一次使用钵验如何?用户是否会重复使用？产品怎样雌钱？用户是否愿意告浜其他用户？举个例子，用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。渠遒B引入LOOOOg用户单个用户成本渠遒B引入LOOOOg用户单个用户成本3元VS引入50000个用户单个用户成本1。元柔道B揖底价高X如果单从数据表面来看，A渠道会更划算，但实际这种结论是有问题的，用AARRR模型具体分析如下：，酒A引入100000个用户m个的户晦术3元引人用尸中敖活的用户君5000S.仲就烫悝却F聚的用户有MXX＞个•个褂百用户成事元登鞭很人的用户有loco个.mwfffflP/oaooTLmMiflB^IASOOOONlF.■个阑户沅引人用户中知言的用仝我45000个必圾刮7下宋的用户有75000个雄个标存用户krjo.仲就烫悝却F聚的用户有MXX＞个•个褂百用户成事元渠道A的单个留存用户成本是60元，单个付费用户成本是300元；而渠道B的单个留存用户成本是20元，单个付费用户成本是33元，这样对比下来，明显B渠道的优势远远大于A渠道。•交叉分析法。

交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。举个例子：交叉分析角度：客户端+时间4月5月6月总计iOS360004500060000141000Android150000140000130000420000常计186000185000190000561000从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢？一般这个时候，会加入渠道维度。交叉分析角度：客户端+时间+渠道渠道4月5月6月iOSAppStore350004350058000136500越狱渠道1000150020004500总计360Q04500060000141000AndroidA预装渠道100000800007000。250000B市场渠道400004950048500138000C地推渠道60006000700019000D广告渠道40004500450013000总计15000014000013ODOD420000总计186000185000190000561000从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。5、如何验证产品新功能的效果验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手：a.新功能是否受欢迎？衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。同期活跃用户数100%使用新功能的活跃用户数41%使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。第1天使用新功能的用户数100%第2天回访的继续使用新功能的用户数61%b.用户是否会重复使用？衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。第1天使用新功能的用户数100%第2天回访的继续使用

新功能的用户数

61%对流程转化率的优化效果如何？衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走第一步的用户数。这个过程中，转化率和完成率可以使用（上）篇中提到的漏斗分析法进行分析。对留存的影响？衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，艮即N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。第1天初始用户晶100%第2天次日留存率第了天70%7日留存率第N天50%N日留存率X%用户怎样使用新功能？真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。6、如何发现产品改进的关键点产品改进的关键点，是藏在用户的行为中。想要找到这些关键点，除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外，在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为，观察其行为轨迹，不能完全替代洞察用户的行为，不过也可以有助于决策产品改进点。操作步骤：目标验证用户分群改版对比发现II这一部分