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你线个方面深入了解数据分析

2021-11-24 08:51数据分析 人已围观

简介大数据、数据驱动这些词汇,对沉浮在互联网的厂工们来说并不陌生,隔着屏幕,一边在源源不断地生产数据,一边在紧锣密鼓地收集解读数据。这些数据是奇妙的,它可以让人更加直...

  “大数据”、“数据驱动”这些词汇,对沉浮在互联网的厂工们来说并不陌生,隔着屏幕,一边在源源不断地生产数据,一边在紧锣密鼓地收集解读数据。这些数据是奇妙的,它可以让人更加直观、清晰地认识世界,也可以指导人更加理智地做出决策。

  不能为了做数据分析而做,这是互联网小白甚至是白银段位产品汪也会犯的错误,你可能听到过这样的对话:

  几招过后,不想拉扯的数据分析师灵魂一问,“就先假设一个数,占比60%,你下一步的策略是什么?”

  如果你只是想要一个值(日常指标监控不算在内),可以先假定,然后看看自己是否有进一步解决问题的思路,如果没有,说明这个问题你还没有想清楚,就不必大费周章做数据分析了,请给数据分析师减负。

  “好数据胜过大数据”,不要用装满数字的高压水枪把团队冲垮,那什么是好数据?

  移动应用以新闻资讯app为例(如今日头条、网易新闻、腾讯视频等),简单阐述其指标体系。

  我们把活跃用户当做一个活跃的蓄水池,每天每月有新的水进来(水的来源和水质都不同,有付费发行、免费发行、回流等),也有部分水流出(流失率),没有流出的水暂时停留在水池里,这一出一进维持着蓄水池的水量,也就是我们常提到的DAU/WAU/MAU。

  产品发展期间,增长负责人也许会有担忧(特别是创业团队):“新增能够抵过流失吗?”

  我们用水池理论来做一道数学题,已知数据:现存量用户500w,月平均上线个月后的日活目标是709w,请计算这半年每日发行量需达到多少?

  假设发行投入稳定(即日发行相同,发行增率为0),如果日活要达到709w,那月回流率或月平均上线率要提高多少或者月流失率要降低多少?假设月流失率和月平均上线%时,发行需要多提高多少才能维持目标?

  日常数学题,以此类推。这是一种理想状态下的数据预估,实际情况要复杂得多,例如还包括活动营销、版本迭代的影响等。但对这些数据了然于心才能避免瞎子打靶的盲目行动。

  数据分析大致分为两类。一种是后验分析:无非是某个指标涨了/跌了,“某个指标”可以代入日活、留存率、流失率等。

  原因分析两条路走:内部因素和外部因素,内部因素可能是版本迭代导致的功能缺失不可用、体验变差、统计错误或者推荐策略修改等等;

  外部因素区分突发短暂的因素和长期潜移默化的因素,前者如突发新闻、节假日、发行改变、特别习俗等,后者可能是设备、网络、国家政策、头部网站的变化等等。

  关注关键时间点,用排除法从广到窄层层收网找出差异点,提出大概率事件的假设。

  另一种是先验分析,如拟降低无点击用户占比,分析无点击用户的行为特征和兴趣标签,这类分析根据不同业务有不同的侧重点。

  漏斗思维在日常工作中很常见,运用漏斗分析的思维,便于环环监控,查漏补缺,对症下药。日常流量漏斗应用广:

  根据不同业务需求,以上指标还能细拆,如总访问中关注不同渠道的流量,如区分微信、微博、端内流量,方便评估渠道质量,按需投放。

  即“在任何时候抬起头看,他都在你前进的道路上”。北斗星指标是让团队聚力,少走弯路的一个指导性指标(也是KPI完成度的依据),正因如此,制定一个正确的北斗星指标非常关键,因为他回答了现阶段最重要的问题。

  如某服务供应商,有一个指标高于其他指标:净增加,这个指标有助于快速发现退订量高的日子并寻找问题;餐饮业关注前一天人工成本占毛收入的比例,为了得要一个优秀的数值,你不得不推进人均消费和人力成本。

  产品发展的不同阶段会有不同北斗指标,但每个阶段关注一个北斗指标即可,不贪多。

  某图片网站的日均访问人数访问次数过百万,但同时跳出率也高达75%,实际留下消费的用户寥寥无几。

  某新闻app某频道日均访问十几万,无刷新无点击用户占比85%,实际有消费的用户仅有几万。

  这种注意力转移时常会变成写汇报的“故意”技巧,“转化不好量级来凑”。制定正确的数据指标,避开虚荣指标,数据指标之间的耦合现象也值得注意,例如转化率和购买所需时间,病毒传播系数和病毒传播周期。

  新上架的某工具类app,DAU增长500%,实质原始基数只有20人,增长500%即增长至120人

  某买卖二手书app一开始关注每月卖家人数、上传商品数量、卖家人均上传商品数量,数据很漂亮;若以月为单位关注一个月内有活跃的商家、一周内有搜索曝光次数大于3次的商品数量,就会发现趋势并不乐观。

  “有效行为”可能含义丰富,需要寻找有意义的用户行为模式和机遇,虚拟数据的噪音会掩盖原本你应该要面对和解决的问题。

  除了1个思维2个指标,了解数据瓶颈(也称“天花板”)和同行大盘,能让你把精力和财力花在刀刃上。如,某CEO对8%的流失率心烦意乱,和同行沟通后发现8%已经是一个较低值,他便改变了关注点,“流失率维持即可,精力放在其他指标”。

  to C的产品如腾讯新闻,产品汪最常接触的是行为埋点数据,埋点展开说是长篇幅的技术统计学(详见下一篇推送);品牌推广、H5营销PR常关注流量数据;关注订单成交的运营喵日常跑后台数据;竞品分析外部数据爬起来。

  数据清洗根据不同的业务场景有不同的标准,主要是一些空值、异常值的处理,使数据得出的结论可靠可信。

  栗子2:统计时长(duration)相关行为时,过高或过低的时长为异常值,假定=10 ms 和 =10000000 ms 的阅读行为有效行为。

  排除虚假点击,让记录的用户数据更贴近用户的真实意图,提高推荐策略的准确性。

  数据分析重在思维,可能有人会问“我需要学习获取数据、分析数据的工具技能吗”?

  如果你在UC、腾讯这类大厂工作,一群兢兢业业的BI工程师会将苦涩难懂的数据可视化,你只要懂得提需求+善用“筛选”功能即可得到你想要的数据;

  如果你在中小公司工作,Excel要玩得溜的同时,学点SQL和Python总没错,不然你可能会面临“取一个数据要排期一两周”的尴尬。

  学习一些基础的工具技能,例如在Python尝试用pearsonr(x, y)分析各项指标的相关性,用SQL percentile(BIGINT col, p)引发对不同分位点的思考,对思维益处多多且效率提高不少(Skill:Excel-SQL-Python)。做一个数据驱动的产品汪,如获武林秘诀。

  Accenture的首席科学家肖尔·斯瓦米纳坦说:“科学是纯粹经验主义和不带偏见的,但是科学家不是。科学家是客观和机械的,但是科学家不是。科学是客观和机械的,但是它同样重视那些有创造力、直观思考、能够转变观念的科学家。”

  注重数据善用数据的同时,避免唯数据论,毕竟它是验证直觉、提高效率少走弯路的手段而已。

  在互联网+时代,“你的用户用每次点击、浏览、喜欢、分享和购买都会留下一条洒满数字面包屑的轨迹,这条轨迹从他们第一次听说你开始,到永远流失那天结束”。

  突然觉得生活在这个时代从事着互联网工作(推荐产品+数据分析)很幸福,“熟悉的陌生人”的无声交流,让事情一点点变好,就暂且抛开数据泄露数据利用这种恼人的话题吧。

  备注:部分引用来自[美]埃里克·莱斯 编著的《精益数据分析》,进阶级的数据分析推荐阅读。

  本文由 @张小喵Miu 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

  听到很多言论说在中国程序员是吃青春饭的,那么产品经理呢,也吃青春饭吗?

  人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立9年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。

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