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這是精讀《數(shù)據(jù)分析思維:分析方法和業(yè)務知識》的第2篇文章
哈嘍大家好,我是可樂,上周五的精讀我們總結了常用的指標,以及如何選擇指標,如何構建指標體系,如果你還沒讀,可以再看下:精讀1:總說業(yè)務,到底業(yè)務常用的指標有哪些
今天我們接著這本書往后看,第二章講了數(shù)據(jù)分析的方法,從大家耳熟能詳?shù)?W2H出發(fā)到群組分析等,基本上涵蓋了工作生活中可能會用到的各種方法,下面我們一個一個來聊。
5W2H分析方法
就是用5個W和2個H開頭的英文單詞來思考問題,很好理解,適用于解決簡單的問題,而面對復雜的商業(yè)問題時就需要其他的方法輔助了。
邏輯樹分析方法
由費米提出,主要用來將復雜的問題變成簡單的問題,像樹枝那樣逐漸展開,問題拆解,把一個復雜的問題變成一個個簡單的子問題。
面試中常見的問題:如估算深圳有多少個產(chǎn)品經(jīng)理,芝加哥有多少鋼琴調音師等,這類估算問題我們稱之為費米問題,在解決費米問題時,考察點通常不是真的去算出深圳到底有多少個產(chǎn)品經(jīng)理,重點在于你的分析方法,也就是你運用邏輯樹分析問題的能力。
行業(yè)分析方法
當需要分析行業(yè)問題、制定發(fā)展規(guī)劃時,要進行行業(yè)分析,首選PEST分析法。
多維度拆解分析方法
多維度拆解法,就是維度+拆解,從多個角度思考問題。
那么可以從哪些維度來拆解問題呢?
從指標構成拆解
從業(yè)務流程拆解
面試中常見的 “次日用戶留存率下降了 5%該怎么分析?” 這種問題,就可以用到維度拆解的方法,具體可參考下面這篇文章:
通過多維度拆解數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)了一種考察數(shù)據(jù)整體和不同部分時,會得到相反結論的現(xiàn)象,稱之為辛普森悖論。
當我們對兩個變量進行分組研究時,在分組中都占優(yōu)勢的一方,在總評中反而成為失勢的一方。
比較著名的當屬1973年加利福尼亞大學伯克利分校性別歧視的例子,男生錄取率為44%,女生錄取率為35%,根據(jù)這個數(shù)據(jù)有人就覺得該校有性別歧視的傾向,但如果每個院系分開來看錄取率的話,可以發(fā)現(xiàn),A B D F四個院女生的錄取率都高于男生。這個悖論告訴我們一個簡單的統(tǒng)計數(shù)字不能完全描述其背后的復雜意義,因此只看到數(shù)據(jù)整體,而忽視數(shù)據(jù)內各個部分的差異是不對的。
對比分析
在進行對比分析時,主要考慮兩個問題,和誰比,以及如何比。
和誰比
和自己比:同比、環(huán)比、定比、與目標值的對比、縱比、橫比、特定時期的對比
和行業(yè)比:與行業(yè)平均水平比
如何比
數(shù)據(jù)整體的大小:平均值、中位數(shù)
數(shù)據(jù)整體的波動:變異系數(shù)
趨勢變化:折線圖、同比、環(huán)比
推薦一篇講對比分析的文章:
數(shù)據(jù)對比分析法,看這篇就夠了!
注:比較的對象規(guī)模一致才有可比性
A/B測試就是應用了對比分析
假設檢驗分析
分析問題發(fā)生的原因,也叫歸因分析,“為什么”的問題,指標下降的問題
相關分析
研究兩種或兩種以上數(shù)據(jù)之間關系的方法,如果一個指標和另一個指標是一起變化的,說明它們是相關的,而如果是一個指標先變化從而導致了另一個指標的變化,說明它們是有因果性的。
關于相關性也可以參考下面這篇文章:
再說相關性分析
需要注意的是,相關性并非因果性,現(xiàn)實生活中,100%的因果關系很難找到。如何判別是相關還是因果呢?答案就是:單變量控制法,控制其他因素不變,只改變一個因素,然后觀察這個因素對結果的影響。
群組分析
也叫同期群分析,也就是對數(shù)據(jù)分組后對比。
比如按時間分析留存率,目的是找到留存率低的組,然后進一步分析這些組。
還有流失用戶分析、金融逾期分析等
RFM分析
RFM分析用來對用戶進行價值分類,從重要價值用戶到一般挽留用戶,識別有價值的用戶,進行精細化運營,不斷將用戶轉化為重要價值用戶。
這里的R F M分別對應:
R-最近一次消費間隔
F-消費頻率
M-消費金額
如信用卡會員服務,就是采用RFM分析后進行運營的一個例子,不能對用戶采取同樣的運營策略,否則可能導致流失。
有關RFM分析在Excel里怎么實現(xiàn),可以參考這篇文章:
RFM分析-用戶價值細分的精準運營方法
注意:
對RFM值要根據(jù)業(yè)務的不同靈活運用
AARRR模型
AARRR模型用來分析用戶行為,為產(chǎn)品運營制定決策,實現(xiàn)用戶增長。
對應產(chǎn)品運營的5個重要環(huán)節(jié):
Acquisition-獲取用戶:用戶如何找到我們
Activation-激活用戶:用戶的首次體驗如何
Retention-提高留存:用戶會回來嗎
Revenue-增加收入:如何賺到更多的錢
Refer-推薦:用戶會推薦給其他人嗎
有關AARRR模型的問題還可以參考下面這篇文章:
數(shù)據(jù)分析應關注AARRR模型的哪些指標
獲取用戶階段,我們比較關心以下指標:
渠道曝光量
渠道轉換率
日新增用戶數(shù)
日應用下載量
獲客成本
激活用戶階段,需要找到“啊哈時刻”,就是讓用戶情不自禁地喜歡上產(chǎn)品亮點、發(fā)出贊嘆的時刻。
留存階段,核心目標是讓用戶養(yǎng)成使用習慣,重點關注留存率指標
增加收入階段,主要關注:
總量相關指標,如成交總額、成交數(shù)量
人均情況指標,如ARPU/ARPPU、人均訪問時長
付費情況指標,如付費率、復購率
推薦階段,也叫病毒營銷,或自傳播,主要關注:
轉發(fā)率
轉化率
K因子
漏斗分析
漏斗分析是衡量業(yè)務流程每一步的轉化率的分析方法,在各行各業(yè)都有相應的應用,如用戶轉化的分析、用戶流失分析、流量監(jiān)控等。目的在于定位問題節(jié)點,找到有問題的環(huán)節(jié)在哪。
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5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
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7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷;
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內容審核的廣告內容。
4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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