數據分析之如何用數據？

數據分析之如何用數據？

光知道怎么看數據，還是不成，你得熟悉這些數據拿到手上之后怎么去用它，怎么讓數據顯示出來(lái)它本身的威力來(lái)。最后總結下來(lái)有這么幾個(gè)部分。

第一個(gè)部分，是看歷史數據，發(fā)現規律。以社區中的活動(dòng)和電商中的促銷(xiāo)為例，這些都是常見(jiàn)的活動(dòng)，活動(dòng)做得好的話(huà)有意想不到的效果。在做這樣的活動(dòng)，最好是拿到前一個(gè)月或者兩個(gè)月的歷史數據。對電商來(lái)說(shuō)，從這里面要去分析各個(gè)品類(lèi)的銷(xiāo)售情況，那個(gè)品類(lèi)銷(xiāo)量最大，那個(gè)品類(lèi)銷(xiāo)量最小，每月或者每周的平均增長(cháng)率和符合增長(cháng)率是多少。通過(guò)原始數據把上面的這些指標分析出來(lái)之后，就可以看到哪些品類(lèi)是優(yōu)勢品類(lèi)，不用促銷(xiāo)就可有很大的量，哪些是弱勢的品類(lèi)等等，這樣可以確定出來(lái)拿那個(gè)品類(lèi)出來(lái)做促銷(xiāo)。對于內容社區也是一樣，我們要從內容分類(lèi)，和內容類(lèi)型兩個(gè)維度上去看，找到數量少類(lèi)型單一的分類(lèi)，對于這些分類(lèi)下的內容數量及質(zhì)量都需要提高。

第二部分，是從歷史數據和現有數據中，發(fā)現端倪，找出問(wèn)題所在。我們在工作中，每天都會(huì )接觸到大量的數據，但是大部分看數據就流于表面了。例如對于社區來(lái)說(shuō)，很關(guān)注總注冊用戶(hù)數，每日登錄用戶(hù)數，每日新用戶(hù)注冊數。這些數據不能說(shuō)不可以看，但是更要看到最重要的數據點(diǎn)：每天有多少老用戶(hù)登錄、每天發(fā)布的內容中有多少能夠稱(chēng)得上是優(yōu)質(zhì)的精品內容，這兩個(gè)數據決定著(zhù)說(shuō)這個(gè)社區的質(zhì)量怎么樣，對于內容社區來(lái)說(shuō)，初期如果不重視質(zhì)量建設，那么等用戶(hù)到50W、100W之后再去看質(zhì)量，已經(jīng)有點(diǎn)晚了。還有一個(gè)是市場(chǎng)部門(mén)用的會(huì )很多，在市場(chǎng)宣傳過(guò)程中，我們會(huì )有很多廣告和鏈接放出去，每天要監測這些鏈接數據量，當出現數據波動(dòng)非常大的時(shí)候我們應該怎么去做，是要看到鏈接放置的媒體出現了問(wèn)題，是不是對方做活動(dòng)突然吸引了大量的人來(lái)，還要去看到我們的著(zhù)陸頁(yè)面，是不是吸引用戶(hù)點(diǎn)擊等等。數據就是我們的助手，幫助我們發(fā)現問(wèn)題，同時(shí)順藤摸瓜找到問(wèn)題的根源所在。這個(gè)能力是非常重要的，不管是不是做數據相關(guān)工作的人，都要能夠掌握。

第三部分，數據預測。通過(guò)分析數據，發(fā)現其中的規律，那么則可實(shí)現數據驅動(dòng)運營(yíng)，驅動(dòng)產(chǎn)品，驅動(dòng)市場(chǎng)。例如，對電商來(lái)說(shuō)，知道一年內每個(gè)月的各個(gè)品類(lèi)的增長(cháng)率，也清楚各月之間的影響情況，那么按照這個(gè)量就可預測未來(lái)月度里面交易量的增長(cháng)情況，我們能夠達到什么樣的水平。同時(shí)，在某個(gè)大型活動(dòng)完結之后，不是立即看數據，要看活動(dòng)結束后一個(gè)月后的數據，這樣才能看到多少用戶(hù)是因為活動(dòng)的獎品過(guò)來(lái)，活動(dòng)結束之后就走了，為什么選一個(gè)月，因為在一個(gè)月內流失率什么的就一目了然了。

第四部分，學(xué)會(huì )拆解數據。這個(gè)拆解數據在我看來(lái)有兩方面的維度一個(gè)是每年的數據指標怎么去分拆到每個(gè)季度，或者每個(gè)月，這個(gè)有點(diǎn)績(jì)效驅動(dòng)的意思了。另外一個(gè)就是說(shuō)每天產(chǎn)品的運營(yíng)數據，推廣數據或者銷(xiāo)售數據有很多，要會(huì )對這些數據進(jìn)行拆分，知道每個(gè)數據都是來(lái)自哪些方面，增高或者降低的趨勢是什么。

近幾年數據分析在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域非常受到重視，無(wú)論是社區型產(chǎn)品，工具類(lèi)產(chǎn)品，還是電子商務(wù)，都越來(lái)越把數據作為核心資產(chǎn)。確實(shí)數據分析的越深，越能夠是在精細化的運營(yíng)，在很多時(shí)候工作的重點(diǎn)才有據可依。但是要注意兩方面的問(wèn)題：

1，不能唯數據論，數據有時(shí)候能夠反饋一些問(wèn)題，但是也要注意到在有些時(shí)候數據并不能說(shuō)明所有問(wèn)題，也需要綜合各方面的情況整體來(lái)看。同時(shí)要有數據分析的思維，不僅僅是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)幾乎所有的行業(yè)每天都會(huì )產(chǎn)生大量的數據。所以最重要的是有這種數據粉絲的思維，知道怎么通過(guò)數據分析找出規律，發(fā)現問(wèn)題，對將來(lái)做出預測及拆解。

2、找到適合自己產(chǎn)品的數據指標來(lái)。不同的產(chǎn)品特性，用戶(hù)使用習慣也都不一樣的，需要找到適合自己產(chǎn)品的指標參數而不是隨大流，不是簡(jiǎn)單的PV、UV就可以了。例如對于內容型產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，每天的PV，UV是一個(gè)非常重要的指標。對于社區型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，每天的登陸數據和進(jìn)行有效操作的用戶(hù)則是需要關(guān)注的。而對于電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，訂單數及客單價(jià)是核心，但是于此同事轉化率和重復購買(mǎi)率則是需要同樣關(guān)注的。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上這種的數據參數更是多樣，最重要的是我們要學(xué)會(huì )通過(guò)自己用戶(hù)行為特征來(lái)找出界定產(chǎn)品健康程度的標準，這樣能讓我們更好地觀(guān)察自己產(chǎn)品的好壞。

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