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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
以前產(chǎn)品的好壞主要憑感覺，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，可獲取用戶的各種行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)，我們可以了解產(chǎn)品的好壞、用戶的喜好，從而用數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代。
數(shù)據(jù)分析更多的是基于業(yè)務(wù)背景來解讀數(shù)據(jù)，把隱藏的數(shù)據(jù)背后信息提煉和總結(jié)出來，發(fā)現(xiàn)其中有價值的內(nèi)容。
由于這個過程中，數(shù)據(jù)是客觀的，人是主管的。同樣的數(shù)據(jù)不同的人解讀出來的結(jié)論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結(jié)論本身沒有對錯，所以從客觀的數(shù)據(jù)到主觀的人，需要有一些科學的分析方法作為橋梁，幫助數(shù)據(jù)的信息更好、更全面、更快的傳遞。
當數(shù)據(jù)很多，而我們又想從數(shù)據(jù)中更快、更便捷來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的時候，這個時候需要借助圖形的力量，所謂圖形的力量，就是借助EXCEl或者其他畫圖工具把他畫出來。下圖是某個網(wǎng)站7月份每天的訪問數(shù)據(jù)。你無法從數(shù)據(jù)中得出有用的信息。
如果把他用圖形畫出來，你就能發(fā)現(xiàn)一些問題。
1、從7月初到7月末，整體的訪問人數(shù)是呈上升的趨勢。
2、每周每兩天數(shù)據(jù)都會低下去，也就是說數(shù)據(jù)有明顯的周期性，工作日的表現(xiàn)會比周末好一些。
3、7月29日當天出現(xiàn)了一個波峰，有可能當天正在搞活動，所以當天數(shù)據(jù)是上去的。
這就是趨勢分析，趨勢分析一般用于核心指標的長期跟蹤，比如：點擊率、GMV、活躍用戶數(shù)。一般做成簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，但光制作成數(shù)據(jù)趨勢圖還不算分析，必須像上面一樣，數(shù)據(jù)有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點，并分析背后的原因，無論是內(nèi)部原因還是外部原因。
比如電商網(wǎng)站，我們可以專門分析收件地址為上海的用戶群特征。就好像不同的地方人群有不同的飲食習慣一樣，不同地區(qū)的用戶肯定也有自己的群體特征。通過把這部分人群提煉出來，我們可以觀察他們購買產(chǎn)品的頻度、類別、時間，這樣就可以創(chuàng)造出該群體的用戶畫像。
橫向?qū)Ρ龋簷M向?qū)Ρ染褪歉约罕取Ｄ俏覀冏畛Ｒ姷臄?shù)據(jù)指標，銷售額來講，最常見的數(shù)據(jù)指標就是我們需要跟目標值比，來回答我們有沒有完成目標；跟我們上個月比，來回答我們同比增長了多少。
縱向?qū)Ρ龋汉唵蝸碚f就是跟他人比。我們要跟競爭對手比，來回答我們在市場中的份額和地位是怎樣的。
很多人可能會說，對比分析聽起來也很簡單么，那我舉個例子，有個電商的簽到頁面，昨天它的pv是5000，你聽到這樣的數(shù)據(jù)有啥感受？你不會有任何感受，如果說你知道這個簽到頁面的平均PV是10000，說明昨天出現(xiàn)了重大問題，如果說簽到頁面的平均pv是2000，則昨天有個躍升，數(shù)據(jù)只有對比，才能產(chǎn)生意義。
常見的對比應(yīng)用有A/B test。A/B test有三個必備的因素：
1、A/B test的關(guān)鍵就是保證兩組中只有一個單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁的改版效果，就需要保證來源渠道一樣，用戶質(zhì)量一樣，上線時間保持相同，這樣測試出來的數(shù)據(jù)才有意義。
2、有足夠的時間進行測試。
3、數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度較高。因為當產(chǎn)品流量不夠大的時候，做A/B test測試得出的結(jié)果也是不準確的。
新老版本迭代的時候，我們一般列出一些指標，來評估版本迭代的好壞。比如訪問頻次、使用時長、啟動次數(shù)、關(guān)鍵事件達成率、留存率....
而且我們一般采用對比方式來對比新版本發(fā)布前后新版本用戶和老版本用戶各數(shù)據(jù)指標前后的差異。
經(jīng)常得出的結(jié)論是新版本的數(shù)據(jù)優(yōu)于老版本的數(shù)據(jù)，然而真的是這樣么？通常喜歡升級新版本的用戶都是最活躍的用戶，因為他們本身對產(chǎn)品的依賴度強，使用頻度高，升級的機率自然就大。
依據(jù)數(shù)據(jù)的不同，將各個比較主體劃分到4個象限中。如果把智商和情商進行劃分，就可以劃分為兩個維度四個象限，每個人都有自己所屬的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提升一個人的上限。高智商高情商的人事業(yè)順風順水、高智商低情商的人做起事情來會很痛苦，處理不好人機關(guān)系、低智商低情商的人就沒啥事業(yè)了，低智商高情商的很會處理人際關(guān)系，但是學起東西來比較慢。
扯遠了，那我們回到數(shù)據(jù)分析，舉一個之前實際工作中用過的四象限分析法。一般p2p產(chǎn)品注冊用戶都是有第三方渠道引流的，如果按照流量來源的質(zhì)量和數(shù)量可以劃分四個象限。然后選取一個固定時間點，比較各個渠道的流量性價比，質(zhì)量可以用留存的總額這個維度計算。對于高質(zhì)量高數(shù)量的渠道繼續(xù)保持，對于高質(zhì)量低數(shù)量的渠道擴大引入數(shù)量，低質(zhì)量低數(shù)量pass，低質(zhì)量高數(shù)量嘗試一下投放的策略和要求，這樣的象限分析可以讓我們在對比分析的時候有一個非常直觀和快捷的結(jié)果。
對比分析既有橫向?qū)Ρ?，又有縱向?qū)Ρ取Ｈ绻认霗M向?qū)Ρ?，又想縱向?qū)Ρ龋陀辛私徊娣治龇?。交叉分析法就是對?shù)據(jù)從多個維度進行交叉展現(xiàn)，進行多角度的結(jié)合分析。
在分析app數(shù)據(jù)的時候，通常會分ios和安卓來看，從下圖我們可以看出ios和安卓的數(shù)量比例，以及兩者之間的差距。
如果在上述圖標中加入時間的維度，數(shù)據(jù)信息會變得很豐富，從下面的數(shù)據(jù)中我們可以看到ios每個月的數(shù)據(jù)在增加，而安卓每個月新增的用戶數(shù)量在降低，整體新增用戶并沒有出現(xiàn)增長的主要原因就是安卓端的用戶在減少。
從上面的例子我們可以看出，疊加一個維度，信息的數(shù)據(jù)就會變得豐富，那我們能否疊加更多維度數(shù)據(jù)進行分析呢？答案當然是可以的。從上面的圖標中我們看到了安卓的2季度數(shù)量是下降的，那為什么安卓的二季度數(shù)據(jù)會下降呢？這個時候可以加入渠道的維度，從圖中可以看出安卓端預(yù)裝渠道的占比是比較高的，而且呈現(xiàn)降低的趨勢，而其他渠道的變化更不明顯。從這個過程中我們可以得到更進一步的結(jié)論，安卓端二季度新增用戶降低主要由于預(yù)裝渠道降低所致。
細分分析的主要作用就是從多個維度細分數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)最為相關(guān)的維度來探索數(shù)據(jù)變化的原因。
常見的維度有：
分時：不同時間段數(shù)據(jù)是否有變化。
分渠道：不同流量來源數(shù)據(jù)是否有變化。
分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。
漏斗模型在數(shù)據(jù)分析中很常見了，常見的有注冊轉(zhuǎn)化漏斗，還有下單支付漏斗。通過漏斗分析可以還原用戶轉(zhuǎn)化的路徑，分析每一個轉(zhuǎn)化節(jié)點的效率。
漏斗模型中我們往往關(guān)注三點：
1、整體的轉(zhuǎn)化率是多少。就是每一步相對于第一步的轉(zhuǎn)化率是多少。
2、上一步轉(zhuǎn)化率。每一步相當于上一步的轉(zhuǎn)化率。
3、哪一步流失最多，流失的原因是什么？流失的用戶都有哪些特征？
在人口紅利消退的年代，留住老用戶的成本遠遠低于獲取新用戶的成本。所以可以重點關(guān)注用戶的留存事宜。比如可以通過分析用戶行為和留存之間的關(guān)系來提升留存。
數(shù)據(jù)建模是一種用于定義和分析數(shù)據(jù)的要求和其需要的相應(yīng)支持的信息系統(tǒng)的過程。
我們買一件東西，可能會有多次轉(zhuǎn)化節(jié)點。比如我們想買一個衣服，第一次在淘寶上看到的時候想買沒買，加入購物車了。第二次我們?nèi)ゾ€下實體店的時候，我們又看到這樣一件衣服，這個時候我們下單了。這里面有三個節(jié)點（分別是淘寶平臺、淘寶平臺上的商家、線下實體店），到底哪一個節(jié)點貢獻更大呢？這樣的一個分析模型，我們把它叫做歸因分析。當然轉(zhuǎn)化并不一定是完成銷售，注冊也是轉(zhuǎn)化，一次訪問也是轉(zhuǎn)化，所以可以根據(jù)自己的實際業(yè)務(wù)需求制定自己的轉(zhuǎn)化目標。
歸因模型在使用過程中通常分為幾類：最終互動模型、首次互動模型、線性歸因模型、時間衰減歸因模型、自定義等，這里逐一進行描述：
產(chǎn)品情景描述：用戶在淘寶上想買東西，沒買，加入購物車了，過幾天又在線下實體店看到，這次終于下定決心購買，最終完成轉(zhuǎn)化。
最終互動模型：最后一個節(jié)點將被分配100%的功勞，那么線下實體店獲得100%的功勞；
首次互動模型：用戶首先是在淘寶上看到的，那么淘寶將被分配100%的功勞；
線性歸因模型：用戶從開始搜索到轉(zhuǎn)化，共經(jīng)歷了3個渠道（節(jié)點），那么每個節(jié)點將被平均授予33.3%的功勞；
時間衰退歸因模型：用戶在淘寶以及淘寶上的商家看到這件衣服是幾天之前的事情，那么這兩個渠道因為時間經(jīng)歷比較長的原因?qū)⒈环峙漭^低的功勞（如各20%），實體店將被分配相對較高的功勞（60%）；
歸因模型主要用于渠道的分析，目的在于找到有利的渠道，然后擴大合作。
總結(jié)：現(xiàn)在都是說用數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品增長，只有掌握合適的數(shù)據(jù)分析方法，才能驅(qū)動產(chǎn)品增長。不掌握數(shù)據(jù)分析方法，光有數(shù)據(jù)也產(chǎn)生不了價值。
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2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
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8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)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(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)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(nèi)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(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)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(gòu)或個人存在關(guān)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??；
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(nèi)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(nèi)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(yīng)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(luò)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(nèi)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(zāi)害、重大事故等災(zāi)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(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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