三步搞定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析:統(tǒng)計(jì)+分析+可視化_第1頁
三步搞定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析:統(tǒng)計(jì)+分析+可視化_第2頁
三步搞定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析:統(tǒng)計(jì)+分析+可視化_第3頁
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三步搞定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析:統(tǒng)計(jì)+分析+可視化!我們都知道,數(shù)據(jù)是支撐決策的重要依據(jù)!于是我們可以看到,幾乎所有的產(chǎn)品,都會(huì)具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的功能模塊。往大了說,比如數(shù)據(jù)中臺(tái);往高端了說,比如數(shù)據(jù)大屏、數(shù)據(jù)看板、數(shù)據(jù)駕駛艙;往本質(zhì)了說,其實(shí)就是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。作為一個(gè)非數(shù)據(jù)型產(chǎn)品經(jīng)理,或者是初級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理,該怎樣設(shè)計(jì)這個(gè)功能模塊呢?如果你剛好為此苦惱,不妨試一下我最近研究的這三步曲:統(tǒng)計(jì)+分析+可視化!00前言關(guān)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,首先表達(dá)一個(gè)我蠻認(rèn)同的觀點(diǎn):好的數(shù)據(jù)分析師,要像眼科醫(yī)生一樣:配眼鏡可能有很多專業(yè)的方法,有很多專業(yè)的工具,可在配的過程中,醫(yī)生糾結(jié)的不是自己的理論,而是關(guān)注用戶看得清不清楚,不斷問用戶“這樣可以嗎?這樣更清楚嗎?再這樣試試呢?”—接地氣的陳老師相信在工作中,大家經(jīng)常會(huì)碰到一些“孔乙己”式的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,一開口就是“xx指標(biāo)體系”,再加上一大堆什么“權(quán)威的、標(biāo)準(zhǔn)的、BAT認(rèn)定的”這之類的修飾詞匯。這特么就是典型的虛假數(shù)據(jù)分析啊,因?yàn)檫@些玩意,看起來牛x哄哄,亮瞎了眾人的狗眼,但大多數(shù)時(shí)候,耗時(shí)費(fèi)力,卻沒有解決實(shí)際問題!并且這種虛假的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,還有它遵循的理論模型:而真正的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,就像太極拳的精髓一樣:“只重其義,不重其招,你忘記所有的招式,就練成太極拳了?!保ㄒ越鉀Q業(yè)務(wù)問題為根本?。W(xué)成之時(shí),你的境界也會(huì)是這樣的:張三豐:“你記住沒有?”張無忌:“沒記住?!睆埲S:“這套叫什么拳?”張無忌:“不知道”張三豐:“你老爸姓什么?”張無忌:“我忘了?!睆埲S:“好,你只要記住,把這兩個(gè)混蛋打成廢人就行了?!钡牵?,但是,這可是張三豐100歲才悟出的拳法,而且張無忌也是有九陽神功護(hù)體,所以他們才能夠“只重其義,不重其招”。(這特么太凡爾賽了?。?duì)于我們這些非數(shù)據(jù)型產(chǎn)品經(jīng)理,或者是初級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理來說,自然還是需要從一招一式開始練起。不然,結(jié)局指定是“被那兩個(gè)混蛋打成廢人”~先模仿才能超越嘛,我們今天就來研究一下怎樣模仿。01統(tǒng)計(jì)要搞數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,那第一步我們得先有數(shù)據(jù)吧,也就是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作!提起數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),那自然繞不開數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。關(guān)于埋點(diǎn)怎么埋,隨便一查,就有很多總結(jié)的很好的文章了。but,我想說的是,如果你們公司從來沒整過埋點(diǎn)這個(gè)事,那也不用大費(fèi)周章,因?yàn)榻鐑?nèi)已經(jīng)有很多成熟的埋點(diǎn)公司了,例如神策、友盟等等,直接花錢辦事就完了,也不貴~我們今天研究的,是通過埋點(diǎn),能夠獲得哪些數(shù)據(jù)呢?總結(jié)下來,大概有這么五類:埋點(diǎn)獲取五類數(shù)據(jù)1.整體概況2.用戶獲取3.活躍與留存4.事件轉(zhuǎn)化5.用戶特征來來來,我們逐個(gè)剖析一下,這幾類數(shù)據(jù),具體都包含什么,以及獲取這些數(shù)據(jù)有啥用~1.整體概況實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)意義:可以獲取到每個(gè)小時(shí)的產(chǎn)品實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),幫助你了解產(chǎn)品目前的實(shí)時(shí)情況。使用概況意義:產(chǎn)品整體的使用情況,包括用戶量、訪問情況、留存等,幫助你對(duì)產(chǎn)品整體指標(biāo)有一個(gè)大致的了解。2.用戶獲取渠道訪問意義:每個(gè)渠道的用戶的使用情況,包括渠道中新用戶的占比、留存等,幫助你了解產(chǎn)品在獲客層面上的優(yōu)勢(shì)與不足。版本數(shù)據(jù)意義:每個(gè)版本的使用情況,幫助你了解在產(chǎn)品升級(jí)的過程中,是否在活躍和留存方面有所改善。3.活躍與留存訪問流量意義:產(chǎn)品的每日訪問數(shù)據(jù),指標(biāo)集中在新老用戶的訪問行為上,提供訪問次數(shù)、時(shí)長(zhǎng)、次數(shù)分布、訪問時(shí)段高峰等指標(biāo),幫助了解新老用戶在使用產(chǎn)品時(shí)的一些行為特征。用戶留存意義:提供用戶7日,次日,次周,次月留存的數(shù)據(jù),幫助你了解新老用戶的使用粘性。4.事件轉(zhuǎn)化自定義事件意義:用戶自定義關(guān)鍵事件,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成該事件的發(fā)生次數(shù)、人數(shù)以及分布情況,也就是能夠看到用戶都在干啥。收益類事件意義:用戶自定義收益類事件,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成該事件的發(fā)生次數(shù)、人數(shù)以及分布情況,會(huì)根據(jù)你選擇的數(shù)值類型屬性,計(jì)算該數(shù)值的總值、人均值以及次均值。也就是能夠看到用戶都咋花錢的。5.用戶特征用戶特征意義:能夠看到我們的用戶,都是哪些牛鬼蛇神~02分析有了埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)以后,那就是怎樣利用這些數(shù)據(jù),充分發(fā)掘這些數(shù)據(jù)的價(jià)值了。數(shù)據(jù)分析的套路就更多了,把下面這些學(xué)會(huì),應(yīng)該“二八原則”里面的“八”就能夠搞定了~1.常見的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)綜合性指標(biāo):反映產(chǎn)品的整體情況。流程性指標(biāo):反映用戶的使用行為。業(yè)務(wù)性指標(biāo):反映具體的業(yè)務(wù)情況。2.常見的數(shù)據(jù)分析維度數(shù)據(jù)細(xì)分:通過不同的細(xì)分維度分析,往往可以追溯到問題發(fā)生的原因,還能為后續(xù)的一些動(dòng)作提供參考依據(jù)。數(shù)據(jù)對(duì)比:沒有對(duì)比就沒有傷害,一方面是橫向比較,即自身和別人進(jìn)行對(duì)比,如長(zhǎng)江的同比、環(huán)比;另一方面是縱向比較,即自身和自身進(jìn)行對(duì)比,比如行業(yè)競(jìng)品、全站數(shù)據(jù)、AB測(cè)試等。3.常見的數(shù)據(jù)分析方法HEART模型:GoogleHEART模型的提出,可以讓大家反思自己的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思維,同時(shí)運(yùn)用相關(guān)設(shè)計(jì)工具去提高HEART五項(xiàng)指標(biāo)來完善用戶體驗(yàn),打造更好的產(chǎn)品。AARRR模型:該模型出自于《增長(zhǎng)黑客》,它是在2007提出,當(dāng)年的獲客成本還比較低廉,而這種模型很簡(jiǎn)單又很直觀地突出了增長(zhǎng)的所有重要元素,所以這個(gè)模型很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都很受歡迎。RARRA模型:而現(xiàn)在獲客的成本與日俱增,市場(chǎng)情況和2007年已經(jīng)完全不同?,F(xiàn)在黑客增長(zhǎng)的真正關(guān)鍵在于用戶留存,而不是獲客。于是,一個(gè)突出了用戶留存重要性的模型RARRA誕生了。03

可視化有了統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)以及分析的維度之后,最后一步工作就是可視化啦!這個(gè)環(huán)節(jié)的目標(biāo)很簡(jiǎn)單,就是讓領(lǐng)導(dǎo)看到之后,不由地發(fā)出“臥槽,牛x!”這樣的感慨,那就ojbk了~而想要完成這一步,又快又好的方法,那自然就是參考各種規(guī)范啦,首先我們可以去一個(gè)叫做“e-chars”的網(wǎng)站,去查看各種可視化圖表,因?yàn)殚_發(fā)很多時(shí)候,就是依照這些開源的圖表庫進(jìn)行擼代碼的~而我們?cè)O(shè)計(jì)的時(shí)候,就需要借助各種原型組件啦。數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)容有很多,我們來舉幾個(gè)典型例子:1.折線圖注意事項(xiàng):選用的線型要相對(duì)粗些,線條一般不超過5條,不使用傾斜的標(biāo)簽,縱坐標(biāo)軸一般刻度從0開始。預(yù)測(cè)值的線條線型改為虛線。2.柱形圖注意事項(xiàng):同一數(shù)據(jù)序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標(biāo)簽,縱坐標(biāo)軸一般刻度從0開始。一般來說,柱形圖最好添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽,如果添加了數(shù)據(jù)標(biāo)簽,可以刪除縱坐標(biāo)刻度線和網(wǎng)格線。3.

條形圖注意事項(xiàng):同一數(shù)據(jù)序列使用相同的顏色。不使用傾斜的標(biāo)簽,最好添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽,盡量讓數(shù)據(jù)由大到小排列,方便閱

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