- 相關(guān)推薦
互聯(lián)網(wǎng)數據分析概論：如何用數據說(shuō)話(huà)
一、用數據說(shuō)話(huà)
1、數據的價(jià)值
01、以用戶(hù)為中心
以用戶(hù)為中心是一種觀(guān)念和意識的轉變;
從事情的發(fā)展上看，改變是因為行動(dòng)，行動(dòng)是因為意識。只有意識和觀(guān)念發(fā)生了改變，才能在行動(dòng)上做出改變，才能獲得結果的改變。
以用戶(hù)為中心的重要性和意義實(shí)在是沒(méi)有多說(shuō)的必要。無(wú)論是自大還是自我還是自以為是還是剛愎自用，這些負面詞匯的結果都是不以用戶(hù)為中心。
02、沒(méi)有度量，就沒(méi)有改變
以用戶(hù)為中心是一種意識，那么如果有了這種意識和認知后，如何做到呢?
要想以用戶(hù)為中心，首先得了解用戶(hù)的心理;如何了解用戶(hù)的心理呢?只有通過(guò)用戶(hù)的行為來(lái)進(jìn)行觀(guān)察;用戶(hù)的行為是什么呢?就是一條條的數據。
用戶(hù)的行為通過(guò)數據來(lái)展現，我們只有通過(guò)數據才能知道用戶(hù)做了什么，只有知道用戶(hù)做了什么我們才知道問(wèn)題在哪里，然后才能做出改變。
沒(méi)有度量，就沒(méi)有改變;沒(méi)有數據，就不了解用戶(hù)。
03、永遠稀缺
這個(gè)世界是稀缺的。時(shí)間永遠不夠，條件永遠不充分，資源永遠稀缺。既然這樣，就要學(xué)會(huì )分清輕重緩急，學(xué)會(huì )利用二八法則;
因為你不可能做好每一件事，因為你不能做完每一件事，因為你不能拿下每一個(gè)用戶(hù)，因為你不能實(shí)現每一個(gè)理想。
既然這樣，在行動(dòng)之前就要學(xué)會(huì )放棄。唯有放棄才能獲得。抓住最重要的，最有價(jià)值的，其他的愛(ài)咋咋地;
數據分析的最大價(jià)值，在我看來(lái)，就是告訴我們該抓住哪些，該放棄哪些!
用少量的時(shí)間和精力，做最有價(jià)值的事情，獲得可觀(guān)的收獲，這就是數據分析的價(jià)值與意義所在!
我是個(gè)懶人，鄙視加班，鄙視沒(méi)日沒(méi)夜的工作，從來(lái)不認可付出就有回報，更不認為要想成功就得付出超出常人的汗水�？墒俏也桓始拍�，怎么辦?那就要保證每一擊都必中。如何保證?通過(guò)數據，分析球路，只擊打成功概率最高的那一球。其他的放過(guò)。
2、PC、移動(dòng)的數據概率
01，PC
隨便用百度搜一下，就知道網(wǎng)站數據分析都分析哪些數據。例如：PV、IP、頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)軌跡、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)、跳出率、流量來(lái)源等等。
02，移動(dòng)
雖然移動(dòng)應用是個(gè)新鮮事物，但也是相對而言，其實(shí)也不是很新了。下載量、安裝量、用戶(hù)的使用數據、留存和活躍等等。這些數據都是移動(dòng)應用要看的數據。
二、統計工具和方法
1、理論指導實(shí)踐
數據分析，分析是次要的，事實(shí)上分析只是個(gè)低級的事情，就那些數據，就那些指標。
真正重要的是，是你用什么理論在指導你的分析。
網(wǎng)站用戶(hù)來(lái)說(shuō)，一般都用兩種理論：生命周期理論和行為模型理論。
結合生命周期理論與用戶(hù)行為模型理論，就可以做出有價(jià)值的分析。
2、目標導向
前面我為什么沒(méi)有詳細的說(shuō)PC和移動(dòng)的數據?因為說(shuō)那些一點(diǎn)價(jià)值都沒(méi)有!
是的，在你不知道你為何而分析的時(shí)候，那些數據一點(diǎn)價(jià)值都沒(méi)有!
想想你工作的目的吧?網(wǎng)站的存在是為了盈利，盈利需要目標用戶(hù)，獲得目標用戶(hù)需要設計出滿(mǎn)足用戶(hù)需求的產(chǎn)品，需要提供滿(mǎn)足用戶(hù)需求的內容。
你的目的是什么?你的目的是了解用戶(hù)的偏好，然后投其所好，用你的產(chǎn)品和內容滿(mǎn)足他的偏好，然后讓他更多、更久、更頻繁的使用你的產(chǎn)品。
所以，做數據分析的目的是什么?
首先，要了解用戶(hù)的興趣偏好和行為習慣。
其次，了解最后用戶(hù)喜好，或者說(shuō)貢獻最大訪(fǎng)問(wèn)的內容是哪些;
最后，砍掉用戶(hù)不喜歡的，做好用戶(hù)喜好的，想方設法讓用戶(hù)活躍起來(lái)。
事情就是這么簡(jiǎn)單。
3、工具和方法
工具?網(wǎng)站的統計工具有很多，百度統計、Google Analytics等。
方法?根據理論和目的，設計一套符合你的網(wǎng)站需求的方法，就OK了。
并不是所有數據都需要，得看你的網(wǎng)站的特點(diǎn)，得看你的目的是啥!
更具的方法?是要了解如何用excel、spss、matlab、PPT等數據分析和報告展示的軟件的使用方法嗎?很簡(jiǎn)單，買(mǎi)一些相關(guān)書(shū)籍，了解一下就可以了。
三、做出改進(jìn)
1、數據的局限
首先，數據必然不真實(shí)，且必然不完全。因為從技術(shù)上看，用戶(hù)的行為能否真實(shí)且及時(shí)呈現在網(wǎng)頁(yè)日志中并被技術(shù)人員收集到，這就是個(gè)問(wèn)題;
其次，數據展現的結果必然不絕對。因為第一，用戶(hù)的行為受網(wǎng)站的展現方式的影響，也就是說(shuō)你的行為受你的思考的影響，而你在思考你的思考的時(shí)候又受你的思考以及你的行為的影響。也就是說(shuō)，你無(wú)法固定一個(gè)變量。那么結果肯定就是不絕對的;第二，我們在統計數據之前肯定要進(jìn)行數據清洗和整理，而在清洗和整理的過(guò)程中，由于清洗方法的影響，也會(huì )干擾的數據的準確性。
最后，不必去追求絕對，也不要相信絕對。
2、分析方顯功力
數據分析的過(guò)程是這樣的：數據搜集-數據清洗-數據統計-數據分析-分析報告。一般情況下，我們能得到的只是搜集來(lái)的數據，得需要你安裝自己的需求進(jìn)行清洗，而清洗之后如何進(jìn)行統計?那就還得需要看你的需求了。統計只是對客觀(guān)的重新展示，而分析才是功力所在。如何分析擺在你面前的數據?這有時(shí)候是挺主觀(guān)的。
3、行動(dòng)才有意義
分析之后，你知道了真相，發(fā)現了問(wèn)題所在，下面呢?
下面沒(méi)有了?
這可不行，如果沒(méi)有行動(dòng)，如果不改進(jìn)自己的工作并最終獲得工作績(jì)效的改進(jìn)，那么做那么多的數據搜集、清洗、統計、分析，就一點(diǎn)意義都沒(méi)有。
所以才要問(wèn)，你的目的是什么?
拿到分析報告后，就是開(kāi)始實(shí)行你的目的的時(shí)候了。
有一種病叫諱疾忌醫，有時(shí)候數據可能很難看，數據難看是因為你做的難看，直面慘淡的數據吧，這是改進(jìn)的開(kāi)始;
有一種殘疾叫行動(dòng)的矮子，拿到數據報告后如果不馬上開(kāi)始行動(dòng)，做出改變，那還不如把數據分析的時(shí)間用來(lái)聊天打屁……
【互聯(lián)網(wǎng)數據分析概論：如何用數據說(shuō)話(huà)】相關(guān)文章：
銷(xiāo)售數據的分析方法07-25
數據分析報告07-28
大數據分析07-20
大數據分析07-25
多維數據分析方法04-07
數據分析簡(jiǎn)歷模板02-17
數據分析工作職責07-28
數據分析常用方法07-26
數據分析主管的職責01-13
數據分析報告【推薦】03-07