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對很多公司來說，數(shù)據(jù)整理不是難事，難就難在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如何解讀？如何呈現(xiàn)才能說明問題？從中能發(fā)現(xiàn)什么業(yè)務(wù)問題？有沒有改善的機(jī)會(huì)？
數(shù)據(jù)分析說白點(diǎn)就是知道要什么數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)走勢，懂得如何分析。在數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)后，要根據(jù)分析得出結(jié)論，結(jié)論中需要用簡單明了的語言表明出現(xiàn)的問題，導(dǎo)致問題的原因，最后就是針對問題的解決方法。
趨勢、分布、細(xì)化這三點(diǎn)包含了數(shù)據(jù)分析的大部分內(nèi)容。無論是數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)的整理，還是數(shù)據(jù)的分析，都需要不斷地找趨勢、看分布、做細(xì)化，這樣才能找出最有價(jià)值的結(jié)論。
數(shù)據(jù)分析中的看趨勢一般適用于對產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期追蹤，例如，點(diǎn)擊率、活躍用戶數(shù)、在線時(shí)長等。
依據(jù)這些數(shù)據(jù)制作出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，還不能算作趨勢分析。趨勢分析不僅需要明確數(shù)據(jù)的變化，還需要明確變化背后的原因。
孤立地看數(shù)據(jù)的趨勢變化，很難說明問題。
比如一個(gè)企業(yè)利潤增長10%，單單憑借這一個(gè)數(shù)據(jù)，我們很難判斷該企業(yè)的經(jīng)營狀況，如果該企業(yè)的同行業(yè)企業(yè)增長速度普遍為5%，則說明該企業(yè)增長速度很快，而如果其他企業(yè)增長速度普遍為20%，那么說明該企業(yè)的增長速度很慢。
想要讓數(shù)據(jù)趨勢變得有意義，就必須給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考值，也就是要引進(jìn)對比的數(shù)據(jù)。
首先跟大家聊一聊趨勢分析中的一些基本概念：環(huán)比、同比、定基比。
環(huán)比用來表示連續(xù)兩個(gè)統(tǒng)計(jì)周期的量的變化比。一般所說的環(huán)比增長，即環(huán)比增長率。
計(jì)算公式為：環(huán)比增長率=（本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)-上期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）/上期周期數(shù)據(jù)×100%
反映本期比上期增長了多少。
比如：2020年3月份某網(wǎng)站的月活躍用戶數(shù)達(dá)到2000萬，2月份的月活躍用戶數(shù)是1800萬，相比2月份，3月份月活躍用戶數(shù)的環(huán)比增長率=（2000-1800）/1800×100%=11.11%。
同比分析的主要目的是降低季節(jié)變動(dòng)帶來的影響，用以對比今年發(fā)展情況與上一年同期發(fā)展情況。
在實(shí)際工作中，經(jīng)常使用某年、某季、某月與上一年同期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比計(jì)算。
計(jì)算公式為：同比增長率=（本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)-上一年同期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）÷上一年同期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)×100%。
例如，某企業(yè)2019年3月的產(chǎn)值為100萬元，2020年3月的產(chǎn)值為300萬元，同比增長率為：（300-100）÷100×100%=200%。
雖然同比和環(huán)比反映的都是數(shù)據(jù)的變化速度，但由于二者對比的時(shí)間不同，反映的結(jié)果也是完全不同的。
一般來說，環(huán)比能夠與環(huán)比相比較，但不能與同比相比較。但在一些特殊的情況下，比如要考慮時(shí)間縱向發(fā)展趨勢，偶爾也需要將環(huán)比與同比放在一起進(jìn)行比較。
定基比=（報(bào)告期水平÷某一固定時(shí)期水平）×100%
它是報(bào)告期水平與某一固定時(shí)期水平之比，體現(xiàn)的便是企業(yè)某段時(shí)間內(nèi)的總發(fā)展速度。
以上三種對比分析雖然各有不同，但都能互相結(jié)合，為數(shù)據(jù)的趨勢分析提供必要的支持。
如果只是看一個(gè)絕對值數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，公司的決策層、產(chǎn)品方或者運(yùn)營方往往需要查看一個(gè)月、一個(gè)季度的表現(xiàn)，觀察這些指標(biāo)的變化趨勢，同時(shí)與上個(gè)月、去年同期、某個(gè)基點(diǎn)值進(jìn)行對比，進(jìn)而明確這些數(shù)據(jù)背后的業(yè)績表現(xiàn)。所以，同比、環(huán)比、定基比便成為了數(shù)據(jù)趨勢分析中的關(guān)鍵方法。
比如網(wǎng)站3月份的日均自然搜索流量與2月份的日均自然搜索流量進(jìn)行對比。
通過兩期數(shù)據(jù)的對比，能夠很直觀地看到數(shù)據(jù)的增長或下降情況。而計(jì)算出相應(yīng)的“環(huán)比增長率”則能夠快速明確兩期數(shù)據(jù)的變化幅度。
2020年3月份網(wǎng)站的日均自然搜索流量與2019年3月份的日均自然搜索流量進(jìn)行對比。環(huán)比數(shù)據(jù)是為了減少季節(jié)或行業(yè)周期對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，對于淡旺季明顯的行業(yè)非常適用。
再比如將2019年全年的日均自然搜索流量作為一個(gè)基點(diǎn)，2020年每個(gè)月的日均自然搜索流量與這個(gè)值進(jìn)行對比，便可以明確超越了2019年平均水平多少。
統(tǒng)計(jì)學(xué)中數(shù)據(jù)分布一般從三個(gè)方面進(jìn)行描述：
分布的集中趨勢，體現(xiàn)各數(shù)據(jù)聚集的程度；
分布的離散程度，體現(xiàn)各數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離中心值的程度；
分布的形狀，體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的偏態(tài)和峰態(tài)。
我們拿到數(shù)據(jù)之后，首先要對數(shù)據(jù)要有個(gè)基本了解，可以從集中趨勢，離散程度及分布形狀出發(fā)，來了解自己的數(shù)據(jù)。
分析數(shù)據(jù)之后，對數(shù)據(jù)有初步了解，通過數(shù)據(jù)分布可以展現(xiàn)出用戶對產(chǎn)品的依賴程度。
1）找到用戶分布規(guī)律
對同一指標(biāo)下有關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析，挖掘用戶使用產(chǎn)品的規(guī)律，進(jìn)一步修正和制定產(chǎn)品策略。
2）增加客戶回訪率
分布分析從多角度分析幫助公司判斷用戶對產(chǎn)品的依賴程度。
3）快速識別核心用戶群體
核心用戶群體是對公司貢獻(xiàn)最大的用戶群體，是公司最大的利潤來源。分布分析通過不同的維度篩選出核心用戶群體，做好資源配置，以最小的成本實(shí)現(xiàn)公司利潤最大化。
數(shù)據(jù)的細(xì)致化劃分是數(shù)據(jù)分析技巧的核心思想之一，它能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶流量的幾何級增長、運(yùn)營能力的翻倍提升、服務(wù)能力的顯著提升等。
在數(shù)據(jù)分析的過程中，如果想要得到一些較為精確的結(jié)論，我們需要將其進(jìn)一步細(xì)化，因?yàn)樵谝恍?fù)雜數(shù)據(jù)的分析過程中，我們可能會(huì)忽略一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。這里的細(xì)化一定要進(jìn)行多維度的拆分。
常見的拆分方法包括以下幾種：
分時(shí)：對不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，查看數(shù)據(jù)是否產(chǎn)生變化。例如，通過某餐飲店上午的營業(yè)數(shù)據(jù)與下午的營業(yè)數(shù)據(jù)的對比，可以分析不同時(shí)間段的客流量變化。
分渠道：對不同渠道的產(chǎn)品與用戶進(jìn)行觀察，查看數(shù)據(jù)是否產(chǎn)生變化。例如，網(wǎng)站通過對點(diǎn)擊網(wǎng)頁直接進(jìn)入的用戶與通過鏈接轉(zhuǎn)入的用戶進(jìn)行分析，得出不同渠道用戶的轉(zhuǎn)化率。
分用戶：對新老用戶進(jìn)行觀察，分析二者是否有差異。例如分析新注冊用戶與老用戶的消費(fèi)水平是否有差異，VIP和普通用戶的滿意度是否有差異等。
分地區(qū)：對不同地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，看看數(shù)據(jù)是否有變化。例如，通過對河南與山東用戶的分析，得出不同地區(qū)的消費(fèi)習(xí)慣是否有差異等。
組成拆分：對數(shù)據(jù)的構(gòu)成進(jìn)行觀察，查看數(shù)據(jù)之間是否能夠繼續(xù)拆分。例如在搜索引擎上的搜索詞組，可以拆分出不同的關(guān)鍵詞。
接下來，我們以用戶流量細(xì)化為例，來看看到底如何利用數(shù)據(jù)的細(xì)致化分析呢?
在對流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析前，我們需要通過多種指標(biāo)判斷基本的用戶流量情況，例如，用戶訪問量、點(diǎn)擊量等。此外我們還需要關(guān)注用戶的平均訪問時(shí)長、平均瀏覽頁數(shù)、平均關(guān)閉率等。
這幾個(gè)指標(biāo)的基礎(chǔ)組合能夠幫助我們了解用戶的轉(zhuǎn)化率。這里面還需要注意區(qū)分新老用戶，例如新用戶與老用戶的比例、新用戶與老用戶各自的停留時(shí)長等，這些都可以作為用戶流量的判斷依據(jù)，也可以用于判斷流量的基本質(zhì)量。
在簡單了解用戶流量概況之后，我們還需要進(jìn)一步對用戶流量進(jìn)行細(xì)分，研究用戶流量增長方面所遇到的問題，并以此制訂下一步的策略。一般來說，用戶流量分析有兩種方式。
（1）按訪問來源分析按訪問來源進(jìn)行分析，用戶流量可以分為直接訪問、外鏈訪問、搜索引擎訪問、社交媒體訪問等類別。而這些訪問類別又存在多種形式與多種渠道。
（2）按流量入口分析在對用戶流量的分析中，我們主要關(guān)注的重點(diǎn)是流量的來源，這也就導(dǎo)致了我們很容易忽視流量的入口方面。對于一般的網(wǎng)站來說，流量的入口指客戶點(diǎn)擊之后直接進(jìn)入的頁面，也就是所謂的落地頁。通過分析落地頁可以明確客戶到達(dá)網(wǎng)站的第一個(gè)網(wǎng)頁，避免出現(xiàn)大部分流量被導(dǎo)入無效頁面的情況。
我們假如有100人通過搜索該商品，那么可能只有60人選擇查看商品詳情，之后會(huì)有40人選擇加入購物車，而最后只有20人成功支付。
依據(jù)這樣一個(gè)漏斗圖，我們能夠明確每個(gè)過程中客戶流量的損失情況。當(dāng)然不同渠道的轉(zhuǎn)化率是有所不同的。
接下來，我們可以對不同渠道的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行優(yōu)化配置。
例如，某網(wǎng)站的直接訪問量一天只有2000人，但轉(zhuǎn)化率為15%，而通過百度搜索引擎點(diǎn)擊進(jìn)入的轉(zhuǎn)化率僅為5%，但客戶流量達(dá)到10000人，這個(gè)時(shí)候我們可以適當(dāng)提高百度搜索引擎的廣告投入，提高百度搜索引擎的轉(zhuǎn)化率。
通過對流量渠道轉(zhuǎn)化率的分析，我們能夠判斷客戶的行為是否存在差異，并由此推斷客戶的特征，進(jìn)行一些差異化的優(yōu)化。
數(shù)據(jù)的細(xì)化是數(shù)據(jù)分析中一個(gè)十分重要的手段，多問一些為什么，才能更準(zhǔn)確地得出結(jié)論，而一步一步細(xì)化，便是不斷問為什么的過程。
以上就是我們在日常做數(shù)據(jù)分析時(shí)的三個(gè)技巧，數(shù)據(jù)分析不能為了分析數(shù)據(jù)而分析，需要帶著問題去做數(shù)據(jù)分析、關(guān)注數(shù)據(jù)分析背后的利益和資源分配，以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來的背后的這個(gè)真實(shí)的世界，更好的總結(jié)過去，并且對未來的趨勢作出判斷。
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8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
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3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)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(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)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(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(yàn)的細(xì)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(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)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(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)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(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)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(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、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(dòng)「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(diǎn)」、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(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)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(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)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(tái)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(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)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(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)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(jìn)行反饋。
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