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数据分析的重要性不言而喻#xff0c;没有数据#xff0c;就是感性。数据不会被观点打败#xff0c;数据只能被数据打败。我们现在妥妥地已经进入了数据时代。
量化IT投资成效#xff0c;以数据驱动决策 站在公司或者决策者角度#xff0c;数据最…一、为什么需要数据分析
数据分析的重要性不言而喻没有数据就是感性。数据不会被观点打败数据只能被数据打败。我们现在妥妥地已经进入了数据时代。
量化IT投资成效以数据驱动决策 站在公司或者决策者角度数据最本质的作用是作为资源调配的裁判帮我们用最客观的方式将资源投到最有价值的事情上。 中国互联网已经进入到一个获取流量成本很高的时代企业并没有那么多容错机会给到大家不断尝试试错。要提高决策准确性主要依赖数据论证。通过数据分析洞察用户 用户研究是产品经理必须要去做的一件事懂用户挖痛点给方案。 用户研究常用的方法除了用户访谈、调查问卷等定性研究外。从已存数据中发现用户的行为偏好建立数据与用户画像之间的关联针对不同人群需求或者痛点给出合理的产品解决方案也是数据驱动决策的手段。 从已存数据中分析用户需求或者痛点找到用户行为偏好精细化用户群体了解用户才能判断业务模式的可行性。而不是理所当然觉得用户会使用这个功能。
3.通过数据分析找到机会点
比如做商城购物流程优化项目时首先拉取了商详页-购物车-结算页-收银台-支付成功 发现商详页和结算页转化率两个环节在整个路径中转化率最低因此马上定出了事项优先级优先解决这两个页面的转化问题。
产品经理不需要成为数据分析方面的专家但什么时候分析数据、分析哪些数据、如何分析数据、如何用数据辅助决策、如何用数据驱动业务这些问题是产品经理必须要回答的。
二、数据分析的框架
用户数据指用户本身的特性如用户画像使用你产品的用户男性多还是女性多年龄多大等。
行为数据指用户使用产品在页面上的各种点击行为在页面上停留时长等。
业务数据指用户行为之后实际产生的结果业务数据会落库业务数据表。分析业务数据的意义可以衡量商业价值是业务最终呈现结果用以推动公司业务的发展。
数据生成 各种业务系统、APP等填报记录的数据。获取数据 通常使用第三方工具如ETL将业务系统的数据经过抽取Extract、清洗转换Transform之后加载Load到数据仓库的过程数据呈现在BI的数据源。 数仓平台 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
3.数据建模 所有数据进到数仓以后需要根据实际想要看的业务数据进行数据建模建模后的数据呈现在数据集。数据集作为数据源和可视化展示的中间环节承接数据源的输入并为可视化展示输出数据表。
4.构建数据模型 底层的业务数据表其实很多几十张上百张都有但到了业务数据分析阶段当需要分析的数据存储在不同的表可以通过数据关联把多个表连接起来形成模型进行数据分析。
5.设计维度和度量指标 对数据字段可以进行下一步分类 维度Dimensions 度量Measures 在统计学中单一数据字段可以被分为离散和连续。离散通常是维度比如城市名称、用户名字特征是有限数量的值连续通常是度量比如销量、利润或成功率特征是不可罗列可能为任一数值。维度和度量中有许多灰色区域比如金额可以做维度也可以做度量。 维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
度量可以再分原子度量和派生度量。 原子度量指从维度里直接获取到上表中的总订单数和成功订单数。 派生度量并不能直接从数据表中获取而需要基于已有数据进行加工处理得到上表中的订单成功率是成功订单数/总订单数得到。
6.数据分析 聚合简单讲就是数据源里的多行数据按照一定的标准计算成一个数据不管数据集里有一行还是多行视图里的数据都是聚合后的结果一行数据也是要聚合的当然一行数据聚合的结果是一样的。实际上维度为数据聚合提供依据而度量是依据维度聚合得到的结果。
7.数据应用
通过可视化的图表去分析数据找出机会点或者异常。
数据从用户中来通过一系列的数据沉淀、处理和分析找出机会点做决策再回到用户中去提升用户体验带动业务增长此即数据驱动业务。
三、数据指标体系设计
数据与数据之间的关联性或者相关逻辑性称作数据指标体系。指标体系指将零散单点的具有相互联系的指标系统化的组织起来通过单点看全局通过全局解决单点的问题。
用户数据之AARRR模型 提到用户本身马上会想到经典的AARRR 模型即获取用户Acquisition、提高活跃Activation、提高留存率Retention、获取营收Revenue和自传播Referral。 每个环节都有这个环节应该关注的指标这些环节并不一定遵循严格的先后顺序。行为数据之UJMOSM模型 UJM即User-Journey-Map用户旅程地图模型OSM分别指目标、策略和衡量Objective-Strategy- Measurement。 UJMOSM通过拆分用户使用产品的阶段性行为从中挖掘用户的需求在每个阶段确定能够提升的指标将用户旅程和业务目标结合起来。 按照价值从高到低依次投入开发资源去实现目标项目上线后再复核业务目标是否达成若未达成进行差距分析。业务数据之指标分层
谈到业务数据时开始涉及角色的问题业务和产品的角色分工不同的角色在不同的场景下关注的指标并不相同。 业务 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
业务层级的指标用来衡量商业层面的客户发展、增长与获利、竞争力与盈利能力等。业务从用户那里挣钱需要通过产品作为载体或媒介互联网产品的使命是利用技术赋能业务帮助企业降本增效。
但不管什么数据模型核心都在于找到数据与数据之间的关联性从海量数据中找出最核心的数据指标用以衡量目标是否达到以系统和结构化视角思维来看数据分析。
四、数据呈现之数据分析方法
通过数据呈现把分析的结果完整呈现出来为决策者提供科学、严谨的决策依据供决策者参考以做出决策。
漏斗分析 漏斗分析能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各业务流程的用户转化率情况是一种重要的流程式数据分析方法。需要关注两点第一是关注哪一步流失最多第二是关注流失的人都有哪些行为。转化率最低的环节往往是ROI 价值最大的地方。 数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
2.趋势分析 建立趋势图表可以迅速了解市场、用户或者产品特征的基本表现便于进行迅速迭代。趋势分析通常按时间维度的小时\天\周\月看度量指标的变化情况。 数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
3.对比分析 同一维度还常常做度量指标的对比分析主要用于对比同维度间的差异性。同漏斗分析类似对比分析也可以快速找出最需要关注的维度指标把资源用在刀刃上。 数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
4.帕累托分析 帕累托分析平常也称之为二八定律。在任何一组东西中最重要的只占其中一小部分其余尽管是多数却是次要的。 帕累托模型即是以二八定律为基础原理构建出的商品分析模型这个模型最大的好处是可以对商品或者产品进行分类按照投入产出比的优先次序原则将自己的资源尽量投入到头部产品当中以期产生最大的效益。其核心思想就是少数项目贡献了大部分价值。
5.交叉分析
交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现进行多角度的结合分析从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。
报告图表化。用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论更容易做到有理有据。
