数据分析入门知识汇总 光环大数据数据分析培训

 

 

 

数据分析是什么，小伙伴们自行去问度娘哈。为了降低阅读压力，不让篇幅太长，我特意拆成上、下两篇来分享自己这几天学到的知识。

 

我特别不喜欢只会装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。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，数据分析方面我涉入不多，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：

 

第一种：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。

 

第二种：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）、Google Analytics、百度统计

移动应用分析工具

 

Flurry、Google Analytics、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

新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。

 

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。

 

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。

 

 

 

 

举个例子，用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。

 

 

 

 

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：

 

 

 

 

 

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。

 

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