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根据现有产品数据如何做一次数据分析呢?

来源:博天堂官网 | 时间:2018-09-19

  在数据分析前要找到分析的目标,带着问题去分析,也就是了解前期数据分析的需求,后期,需要做数据回报才具有针对性,目的性。

  需求分析是基于业务场景的商业化分析,不是技术分析,但需求分析的过程包含了数据分析,用数据驱动产品开发这完全是可能的,从数据中找到产品运营的不足,从而驱动产品开发。

  数据分析也是从产品分离出来的需求要点,数据可以绘制用户画像及行为轨迹,可以监控产品转化及发展情况,可以横向评估效果,这个过程涉及到产品、运营、市场、技术等多部门协同,数据分析也是一种很伟大的产品需求开发方法。那怎么根据现有产品数据来做一次数据分析呢?以下拙见供大家学习……

  数据分析是一个积累的过程,数据也是一样,数据从小到大,从少到多,数据从量变开始质变,并且体现在多个方面,触发蝴蝶效应,推动其他领域的变化。

  数据不断的累计和整合,使得数据变成无形资产,使数据逐步帮助企业做决策,帮助产品设计导方向,改变运营策略。

  数据可以像商品一样可以进行售卖,数据变现使得数据有了价值,然而,不同数据,不同数据质量也具有不同价值,但数据的价值却是客官存在的。

  数据分析,永远都是为了产品发展而服务,一切目的不外乎:获得用户、留住用户、增加收益、扩大品牌知名度,而数据正验证我们的设想,同样,数据分析也是最客观和准确的途径,为决策做基础。从数据的产生到分析、整理、展现、利用、再循环利用,这是大数据思维方式的转变也是商业化新模式的开始。我们所要做的数据分析,不外乎就是将数据利用再利用的过程。

  数据是由什么组成的?一个数据单元有多大?怎样产生和传送?数据不是凭空而来,数据是一个场景,一个业务,一个应用产生而来,数据的价值是它产生的环境,过程的独特属性而赋予的。数据不同属性,造成了数据价值的差异性及应用层面的差异性。

  你的月收入,信用卡消费、网购消费、房贷车贷等,都形成了一个金融数据体系,金融数据的产生过程离钱越近也越有价值,它可以直接可以利用为征信,金融风控,贷款信用额度等。同样,我们每天上网看信息、社交、听歌、打游戏、搜索、看视频等等,都会产生很多行为、偏好、社交属性数据,通过这些数据我们可以勾画出一个人的用户画像。做数据分析首先的问题就是识别数据,然后再弄清楚什么是数据分析,常见的数据有:

  流量——PV——UV——点击量——点击率(CTR)——展示数——人均访问量、CPM、CPC、转化率、停留时间。

  数据分析就是将产品相关的数据进行收集利用工具软件整合,然后利用特定的方法进行分析,从中发现规律或得到结论。数据的数量不等于数据的质量,所以数据在收集之后必须进行整理、分析。因为,由于数据来源的零散、没有结构、没有规划、没有固定目的,导致即便数据再多,如果盲目用在特定的目标上,也必然产生缺乏质量的问题。 只有经过严密的富有逻辑的整理、分析、关联,才可以作为预测的根据,这就是我们识别数据的重要性。只有,明白数据从何而来,才能知道它走向何处。

  有了数据,一堆的数据看起来很大,很乱,我们需要针对性的选择不同的方式方法来进行整合,以下介绍数据分析方法论。

  对比、分类、分布、相关这4种基础分析方法除了可以直接应用外,还可派生出很多衍生方法,这些衍生方法在企业经营决策中经常会用到。

  以上方法简浅易懂,眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的却看起来不那么炫酷,很多方法朴实无华却能解决大量问题。

  细分有两类——一种是一定条件下的区隔例如在页面停留30s以上的访客,或者只要某个市区的访客等,其实就是过滤。

  热图对于web,APP的分析都很重要,在web前端,过去一些解决不好的问题,比如只能看链接的被点击情况,点击位置错位,对浮层部分点击的标记,对链出链接的标记等等,现在已经有好的工具能够解决。

  要想热图用的好,一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题,在实际工作中,经常用到集中对比热图方法。

  使用热图的一个重要方法——不仅仅只是看整体用户的热图,更应该记得细分不同用户组,查看不同组的热图区别。

  对于广告主而言,我需要明确广告投放出去用户是从哪个渠道来的,这个用户的质量怎么样,广告购买和用户获取以及用户在APP内之间的关系,这就算归因。

  归因,是指在多种因素共同作用造成的某一结果时,各种因素应该占有造成该结果的多大的作用,即功劳应该如何分配以及贵归宿于谁。

  严格意义上讲,归因模型大约有10种左右,而归因分类则大体分为单触点和多触点两类。考虑到用户购买某一样东西的决策,可能受到多种因素影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在某一渠道上看到这个产品的软文等等,这些因素的综合,让一个人下定决心购买。因此,单一广告渠道并不是你打开客户的闸门,而是多种渠道作用的结果。

  归因分析的前提是设置目标——各渠道共同的目标,目标在各种分析工具中都能够较为简单的定义;归因分析的各个渠道,应该有共同的目标才可以进行归因。

  经过反复的细分对比后,基本上可以确定问题所在,这时就需要和业务方确认是否因为某些业务动作导致的数据一出去,包括新版本上线,运营活动策划优化等等。

  以电商顾客质量分析为例:概况是我们看下顾客的平均支付金额,或者支付中位数,来了解顾客概括。如果想要了解这批顾客质量是都比较好还是参差不齐,则需要通过方差和标准差来描述。如果想要知道更详细的内容,可以了解每个区间的用户数是多少来判断。

  在做数据分析的过程中,我们需要了解什么样的数据展示才是对结果的最好展示,如果单纯地去看一个数据是没有太大意义的,数据本身也具有相应的欺骗性,比如从运营同学那得到了日新增用户数1W,那么单纯看这个数据没有什么意义,我们可以说这个数据很好,因为看上去很大,但是你可能没有看到同期的数据,有可能昨天的数据达到了2W。

  对比才能更好的展现数据的可用性,对比的数据可以从互联网资讯网站获取也可以从竞品数据中获取,还可以从咨询公司获取,这样经过对比分析以及得到的对比率是最具有说服力的。

  我们将数据的日增长量做成一个折线图,从折线图我们就能看出这个数据是在高点还是在低点。通过对比,我们就会得知这个数据所处的位置是什么样的。另外,通过对比不同的渠道,对比不同的版本,对比不同的用户群等不同纬度的数据,都可以从侧面反映出这个数据的线、数据不是一成不变的情况,要动态的去看数据。

  单纯只看一个点的数据情况是没有意义的,我们要在数据中加入时间的纬度。引入一段单位的时间去看待数据整体的变化趋势,这样才能更为客观的判断产品的健康程度。

  提问是思考的翅膀,善于提问,勤于思考,我们就能达到数据分析的深度,只有不断的锻炼和学习才能在深度深耕。

  在做精细化营销时,往往要用数据来理解不同用户的差异;根据差异性制定运营策略。差异化的数据更能描述问题,差异化的数据需要进行检验,常用的显著性检验有T检验和方差分析。以方差分析举栗子,操作如下:1、将不同类型的分类进行编码

  当刻画一组数据时,描述要全面——不仅要描述这组数据的一般水平,还要考虑到这组数据的波动水平。如果波动很大,一般水平对数据总体的代表性就会很差。只考虑一般水平而不考虑波动和差异,会使数据的可信度大大缩水。所以,数据分析要有深度和宽度,挖掘够深,反过来看,就会出现一种漏斗模型,从深度看宽度,以两种不同角度看问题,分析问题,使得结果更具有说服力。

  社交网络分析由于在社交网络中,中心群体比随机人群更容易影响他人,因此只要使中心群体进行分析,就解决了源头问题。社交网络分析之所以优于传统方法,在于它能够抓住重点。中心群体和随机人群相比,中心群体更重要,因此,社交网络分析以中心群体作为研究对象。用重点单位来发现规律和趋势,就能事半功倍,产生效度。

  在效度方面,社交网络分析之所以优于传统方法,在于它能够抓住重点。中心群体和随机人群相比,中心群体更重要,因此,社交网络分析以中心群体作为研究对象。用重点单位来发现规律和趋势,就能事半功倍,产生效度。

  如何提高沟通效率不影响进度,有“三用三不用”原则:能用图表就不用数据;能用图片就不用文字;能用动态呈现就不用静态展示。

  如何看待这次网易音乐的荣格心理测试?和之前它推出的一系列的活动似乎没什么区别,为什么不会让人疲劳?

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