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數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析師)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
1、數(shù)字和趨勢(shì)
看數(shù)字、看趨勢(shì)是最基礎(chǔ)展示數(shù)據(jù)信息的方式。在數(shù)據(jù)分析中,我們可以通過直觀的數(shù)字或趨勢(shì)圖表,迅速了解例如市場(chǎng)的走勢(shì)、訂單的數(shù)量、業(yè)績(jī)完成的情況等等,從而直觀地吸收數(shù)據(jù)信息,有助于決策的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。
2、維度分解
當(dāng)單一的數(shù)字或趨勢(shì)過于宏觀時(shí),我們需要通過不同的維度對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,以獲取更加精細(xì)的數(shù)據(jù)洞察。在選擇維度時(shí),需要仔細(xì)思考其對(duì)于分析結(jié)果的影響。
3、用戶分群
針對(duì)符合某種特定行為或背景信息的用戶,進(jìn)行歸類處理,是我們常常講到的用戶分群(segmentation )的手段。我們也可以通過提煉某一群用戶的特定信息,創(chuàng)建該群體用戶的畫像。
4、轉(zhuǎn)化漏斗
絕大部分商業(yè)變現(xiàn)的流程,都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的數(shù)據(jù)分析手段之一,無論是注冊(cè)轉(zhuǎn)化漏斗,還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到后還原用戶轉(zhuǎn)化的路徑,分析每一個(gè)轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的效率。
二、【干貨】數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)分析方法(2.1)-方差分析
推斷分析---通過分析少量數(shù)據(jù)的特征,推斷整體數(shù)據(jù)特征。
方差分析
樣本檢驗(yàn)
趨勢(shì)預(yù)測(cè)
1.方差分析----通過數(shù)據(jù)復(fù)盤衡量運(yùn)營(yíng)策略在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中,我們會(huì)遇到各種需要評(píng)估運(yùn)營(yíng)效果的場(chǎng)景,包括促活的活動(dòng)是否起到作用、A/B 測(cè)試的策略有無成效等等。
具體例如,產(chǎn)品升級(jí)前的平均 DAU 是 155 萬,產(chǎn)品升級(jí)后的平均 DAU 是 157 萬,那么如何判斷 DAU 提升的 2 萬是正常的波動(dòng),還是升級(jí)帶來的效果呢?
本質(zhì)都是在對(duì)比不同分組數(shù)據(jù)間的數(shù)據(jù)變化,或是對(duì)比同一組數(shù)據(jù)在實(shí)施某些策略前后的數(shù)據(jù)變化,及其變化背后的原因。也就說,判斷數(shù)據(jù)波動(dòng)是否是某一因素(活動(dòng)/策略)導(dǎo)致的,便是方差分析。
我們把分組叫作樣本,把變化叫作差異,差異的大小程度叫作顯著性。
對(duì)比不同分組數(shù)據(jù)間的數(shù)據(jù)變化,叫分析不同樣本間的差異顯著性;
對(duì)比同一組數(shù)據(jù)實(shí)施某些策略前后的數(shù)據(jù)變化,叫分析同一樣本在策略前后的差異顯著性。
而分析以上差異顯著性是否明顯的方法,就叫作方差分析。
應(yīng)用:
某用戶運(yùn)營(yíng)工作重點(diǎn)之一,就是搞清楚在優(yōu)惠金額對(duì)用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率是否能起到有效作用。
抽取了過去半年產(chǎn)品上投放的所有促銷活動(dòng),并把活動(dòng)中的優(yōu)惠金額分成了以下三個(gè)組,最后按照不同區(qū)間分組去分別計(jì)算用戶的購(gòu)買率。
用戶行為是隨機(jī)的,不管有沒有促銷活動(dòng),用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率本身就會(huì)發(fā)生一定的波動(dòng),可能某天某組的某個(gè)用戶心情大好,或者發(fā)了年終獎(jiǎng)了就會(huì)在產(chǎn)品上剁手。而這些隨機(jī)因素都與優(yōu)惠金額無關(guān),所以我們不能說某組的轉(zhuǎn)化率高,是這個(gè)區(qū)間的優(yōu)惠金額效果好導(dǎo)致的。那么應(yīng)該如何正確認(rèn)識(shí)用戶數(shù)量與購(gòu)買率之間的關(guān)系呢?這就需要用到正態(tài)分布圖了。
(1)正態(tài)分布圖
絕大部分用戶的購(gòu)買率都集中在某個(gè)值附近,這個(gè)值我們叫作整體購(gòu)買率的平均值。如果每個(gè)客群分組自身的購(gòu)買率均值與這個(gè)整體購(gòu)買率平均值不一致,就會(huì)出現(xiàn)以下兩種情況。
第一種情況
藍(lán)色分組的購(gòu)買率平均值(藍(lán)色線)比整體平均值(黑色線)要高,有可能是最右邊那個(gè)很高的購(gòu)買率把分組的均值抬升的,同時(shí)藍(lán)色分組的數(shù)據(jù)分布很散(方差大),此時(shí)不能有十足把握說明該組用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率很高。
第二種情況
綠色分組購(gòu)買率平均值(綠色線)比整體平均值(黑色線)高,但是綠色分組的數(shù)據(jù)非常集中,都集中在分組的平均值(綠色線)附近,此時(shí)我們可以認(rèn)為該組的轉(zhuǎn)化率平均值與整體有明顯區(qū)別。
“組內(nèi)方差”,即描述每個(gè)分組內(nèi)部數(shù)據(jù)分布的離散情況。
對(duì)于上面藍(lán)色和綠色分組的“組內(nèi)方差”,顯然藍(lán)色的組內(nèi)方差更大,綠色的組內(nèi)方差更小。
所以,如果上面三個(gè)分組的用戶購(gòu)買率平均值不在中線(整體購(gòu)買率)左右,而是有明顯的偏高或偏低,且該組內(nèi)的每個(gè)轉(zhuǎn)化率都緊緊圍繞在該組購(gòu)買率平均值的附近(即組內(nèi)方差很?。D敲次覀兙涂梢詳喽ǎ涸摻M購(gòu)買率與整體不一致,是該組對(duì)應(yīng)優(yōu)惠金額的影響造成的。
(2)方差分析之定性、定量分析
將上表中三個(gè)組的轉(zhuǎn)化率放進(jìn)了這個(gè)圖中,嘗試通過分析工具在轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)中得到結(jié)論。
定性分析
這三組的購(gòu)買率數(shù)據(jù)的分布都很相似,即雖然各組的均值不盡相同,但各組的數(shù)據(jù)分布的都比較散(方差大),總有很大或很小的購(gòu)買率來提升或降低了組內(nèi)的平均值,所以不能僅從各組的購(gòu)買率均值本身來斷言該組的購(gòu)買率與眾不同。
因此,可以看到,這三組數(shù)據(jù)并無區(qū)別,用戶的購(gòu)買率與優(yōu)惠金額之間沒有明顯的關(guān)系,當(dāng)然這是一個(gè)定性的分析過程。
定量分析
F 檢驗(yàn)值用來精確表達(dá)這幾組差異大小的,F(xiàn) crit臨界值是一個(gè)判斷基線
當(dāng) F > F crit,這幾組之間的差異超過判斷基準(zhǔn)了,認(rèn)為不同優(yōu)惠金額的分組間的購(gòu)買率是不一樣的,優(yōu)惠金額這個(gè)因素會(huì)對(duì)購(gòu)買率產(chǎn)生影響,也就是說通過運(yùn)營(yíng)優(yōu)惠金額這個(gè)抓手,是可以提升用戶購(gòu)買轉(zhuǎn)化率的;
反之,當(dāng) F < F crit,則認(rèn)為不同優(yōu)惠金額的分組間的購(gòu)買率是一樣的,優(yōu)惠金額這個(gè)因素不會(huì)對(duì)購(gòu)買率產(chǎn)生影響,也就是說需要繼續(xù)尋找其他與購(gòu)買轉(zhuǎn)化率有關(guān)的抓手。
A、B、C 三組的方差分析結(jié)果。如圖所示 F (1.5555556) &lt; F crit (3.8852938),所以從定量分析角度,我們也能判定優(yōu)惠金額不會(huì)對(duì)購(gòu)買率產(chǎn)生影響。
方差分析也叫 Analysis of Variance,簡(jiǎn)稱 ANOVA,也叫“F 檢驗(yàn)”,用于兩個(gè)及兩個(gè)以上分組樣本的差異性檢驗(yàn)。
方差分析標(biāo)準(zhǔn)路徑
第一步,判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
(1)第一個(gè)條件:每個(gè)分組中的每個(gè)值都必須來自同一個(gè)總體樣本
比如,同一家店鋪中男性顧客和女性顧客(即樣本),都來自這個(gè)店鋪的成交客戶(即總體),所以是同一個(gè)總體,可以用方差分析來分析不同性別客單價(jià)的差異;但如果想分析這個(gè)店鋪中口紅品類的用戶購(gòu)買率和其他店鋪口紅品類的用戶購(gòu)買率的差異,就不能用方差分析,因?yàn)檫@兩個(gè)用戶群體不是來自同一個(gè)總體。
判斷樣本是不是都來自同一個(gè)總體,其實(shí)就是看這些樣本是不是同一個(gè)功能的用戶、是不是同一種類型的用戶、是不是同一個(gè)業(yè)務(wù)流程的用戶。
以下就是來自同一總體的用戶:
高留存的注冊(cè)用戶和低留存的注冊(cè)用戶;
DAU 里面的新增用戶和喚醒用戶;
從同一個(gè)入口進(jìn)來的成功購(gòu)買用戶和流失用戶。
以下這些就不是來自同一總體的用戶,不能用方差分析來分析他們之間是否有差異:
產(chǎn)品的注冊(cè)用戶和游客,因?yàn)椴皇峭活愋陀脩簦?/p>
沉默用戶和活躍用戶,因?yàn)椴皇峭活愋陀脩簦?/p>
使用過功能 A 和未使用功能 A 的用戶,因?yàn)椴皇峭还δ艿挠脩簦?/p>
從活動(dòng)落地頁進(jìn)來然后完成購(gòu)買的用戶,和從首頁 Banner 進(jìn)來完成購(gòu)買的用戶,因?yàn)椴皇峭粯I(yè)務(wù)流程的用戶。
(2)第二個(gè)條件:方差分析只能分析滿足正態(tài)分布的指標(biāo)
在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中大部分指標(biāo)都是正態(tài)分布。
幾乎所有轉(zhuǎn)化率都滿足正態(tài)分布:購(gòu)買率、點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、活躍率、留存率、復(fù)購(gòu)率等。
幾乎所有的業(yè)務(wù)量都滿足正態(tài)分布:客單價(jià)、每日新增用戶數(shù)、渠道引流的流量等。
幾乎所有的用戶畫像指標(biāo)都滿足正態(tài)分布:年齡、城市、登錄次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)等。
但是,以下這些就不是正態(tài)分布的指標(biāo),不能用方差分析。
注冊(cè)用戶中男性和女性的數(shù)量,它們并不會(huì)集中在某個(gè)區(qū)間,所以不能用方差分析去分析不同客群的男性數(shù)量和女性數(shù)量的差異;但男女的比例是正態(tài)分布的指標(biāo),根據(jù)產(chǎn)品客群不同始終集中在某個(gè)占比區(qū)間。??
不同客群的累計(jì)消費(fèi)金額,不是正態(tài)分布指標(biāo),因?yàn)槔塾?jì)類指標(biāo)只會(huì)增長(zhǎng),并不會(huì)集中在某個(gè)區(qū)間;但是每日消費(fèi)金額是正態(tài)分布的指標(biāo),因?yàn)槊咳盏南M(fèi)金額雖然有波動(dòng),但產(chǎn)品的客群是穩(wěn)定的,消費(fèi)金額也是集中在某個(gè)區(qū)間。
(3)第三個(gè)條件:分析的樣本必須是隨機(jī)抽樣
每個(gè)用戶的購(gòu)買率就是隨機(jī)抽樣來的。最簡(jiǎn)單的隨機(jī)抽樣就是均勻抽樣,例如 10 萬用戶,我就按照順序,每隔 5000 人抽一個(gè)出來,就能隨機(jī)抽樣出來 20 人。
第二步,計(jì)算 F 檢驗(yàn)值和 F crit 臨界值
若 F > F crit,則各個(gè)分組的指標(biāo)值有顯著差異;
若 F < F crit,則各個(gè)分組的指標(biāo)值無顯著差異;
第三步,如果有差異,需要評(píng)估差異大小
當(dāng) F > F crit,則各個(gè)分組的指標(biāo)值有差異,但是差異有多大呢?用一個(gè)新的指標(biāo)來表示:
R2=SSA/SST,其中 R2 表示差異大小,SSA 是組間誤差平方和,SST 是總誤差平方和。
可把 R2 看成相關(guān)系數(shù),所以可以用相關(guān)系數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)來給出差異的大?。?/p>
當(dāng) R2>0.5,認(rèn)為各個(gè)分組間的差異非常顯著;
當(dāng) R2 在 [0.1,0.5] 之間時(shí),認(rèn)為各個(gè)分組間的差異一般顯著;
當(dāng) R2<0.1 時(shí),認(rèn)為各個(gè)分組間的差異微弱顯著。
應(yīng)用:
1.產(chǎn)品升級(jí)前后,使用時(shí)長(zhǎng)有了一定提升,可以說升級(jí)有效果嗎?
升級(jí)后的平均使用時(shí)長(zhǎng)為 1分 34 秒,升級(jí)前為 1 分 26 秒。升級(jí)后使用時(shí)長(zhǎng)提升了不到 10 秒鐘,能說產(chǎn)品升級(jí)有效果嗎?
1)判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
使用時(shí)長(zhǎng)來自同一群用戶,就是產(chǎn)品的使用用戶,是同一總體;并且使用時(shí)長(zhǎng)滿足正態(tài)分布,所以要分析升級(jí)前和升級(jí)后有無效果,就是分析升級(jí)前的使用時(shí)長(zhǎng)和升級(jí)后的使用時(shí)長(zhǎng)是否有差異,也就是可以用方差分析來判斷。
2)計(jì)算 F 檢驗(yàn)值和 F crit 臨界值
F 檢驗(yàn)值是 5.97,F(xiàn) crit 臨界值是 4.1959,所以 F &gt; F crit,所以這兩組數(shù)據(jù)有差異,也就是說升級(jí)后使用時(shí)長(zhǎng)的提升是有效的。
3)評(píng)估差異大小
結(jié)果是 0.1757,屬于一般顯著。
結(jié)論:此次產(chǎn)品升級(jí)對(duì)使用時(shí)長(zhǎng)是有效果的,平均使用時(shí)長(zhǎng)提升了 8 秒,但提升效果一般。
2.最近做了一次活動(dòng),活動(dòng)后的 DAU 有所提升,可以說活動(dòng)有效果嗎?
為了提升 DAU,做了一個(gè)促活的活動(dòng),把活動(dòng)前后的 DAU 抽樣 15 天的數(shù)據(jù)對(duì)比,發(fā)現(xiàn)活動(dòng)后 DAU 均值是 55567,比活動(dòng)前的 DAU 均值 54198 有所提升,可以說活動(dòng)有效果嗎?
我們不能單純地看 DAU 均值提升就認(rèn)為有效果,也有可能是正常的波動(dòng),所以我們需要準(zhǔn)確對(duì)比這兩個(gè)分組間的差異。
1)判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
因?yàn)閮山M的 DAU 都來自產(chǎn)品的 DAU,所以認(rèn)為是來自同一總體,同時(shí) DAU 滿足正態(tài)分布,所以可以用方差分析來進(jìn)行分析。
2)計(jì)算 F 檢驗(yàn)值和 F crit 臨界值
因?yàn)?F(0.022) &lt; F crit(4.1959),所以這兩組數(shù)據(jù)無差異,也就是說這兩組 DAU 沒有任何區(qū)別,均值的變化是正常波動(dòng),促活活動(dòng)并沒有帶來效果,所以不需要進(jìn)行第三步,不需要評(píng)估差異大小。
上面的案例都是針對(duì)一種策略來分析效果。我們把這種形式的方差分析叫作單因素方差分析,因?yàn)橹辉u(píng)估一種策略在不同客群、或不同渠道、或不同場(chǎng)景中的效果。下面我們看看一個(gè)更復(fù)雜的場(chǎng)景——多因素方差分析。
3.如何分析注冊(cè)率是拉新活動(dòng)帶來的?還是渠道本身特性帶來的?
渠道運(yùn)營(yíng),涉及的渠道很多,同時(shí)在每個(gè)渠道上也會(huì)投放大量的運(yùn)營(yíng)活動(dòng),目的都是盡可能地將渠道的流量引導(dǎo)到產(chǎn)品上完成注冊(cè),才能進(jìn)行后續(xù)更為深入的運(yùn)營(yíng)。
(1)渠道
剛開始我們對(duì)接渠道,由于資源有限,運(yùn)營(yíng)活動(dòng)還是全渠道投放。想分析針對(duì)單一一個(gè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng),各個(gè)渠道間的用戶注冊(cè)率是否有差別。
F(1.96) &lt; F crit(3.55),所以各個(gè)渠道的注冊(cè)率沒有差異。
面對(duì)這樣的問題,你自然會(huì)說可能是拉新活動(dòng)的沒有做出差異化的原因,所以你把拉新活動(dòng)精細(xì)化,拆為權(quán)益類活動(dòng)、品牌類活動(dòng)和通用類活動(dòng)。通過這三類細(xì)分活動(dòng)再次投放到各個(gè)渠道上,再次評(píng)估各個(gè)渠道的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率。
(2)活動(dòng)
于是,除了渠道,還有活動(dòng)來影響注冊(cè)率。此時(shí)有兩個(gè)因素來影響注冊(cè)率,分別是渠道因素(有三組)和活動(dòng)類型因素(有三組),所以我們用無重復(fù)雙因素方差分析來做,
這里是兩個(gè)因素,所以要從行和列分別去分析:
行的 F(8.46) > F crit(6.94),所以注冊(cè)率在不同行(不同活動(dòng))上差異顯著,并且 R2 為 0.796,屬于非常顯著;
列的 F(0.16) < F crit(6.94),所以注冊(cè)率在不同列(不同渠道)上無差異。
所以,當(dāng)我們給各個(gè)渠道投放多種類型的活動(dòng)時(shí),我們發(fā)現(xiàn)注冊(cè)率和活動(dòng)類型強(qiáng)關(guān)聯(lián)。
(3)客群
把活動(dòng)細(xì)分為三類只是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的開始,接下來你自然會(huì)想把這三類活動(dòng)投放給每個(gè)渠道的不同客群,再看看對(duì)注冊(cè)率的影響。
于是,除了渠道和活動(dòng),還增加了渠道中的客群(這里僅按照性別這個(gè)維度來分析)。此時(shí)每種類型的活動(dòng)又針對(duì)男性客群和女性客群分別進(jìn)行了投放,我們把這種情況叫作有重復(fù)因素。
有重復(fù)因素,即每個(gè)因素(活動(dòng)類型)中都有兩個(gè)重復(fù)值(男性和女性)。
樣本是每個(gè)行中的男性客群和女性客群;
列是渠道;
交互是男性客群或女性客群,是否與渠道一起共同對(duì)注冊(cè)率產(chǎn)生了影響。
從結(jié)果中我們可以看到:
樣本的 F(10.57) > F crit (4.25) ,所以不同性別的客群和注冊(cè)率差異顯著,再考察樣本的 R2 為 0.64,為很強(qiáng)的顯著關(guān)系;
列的 F(0.47) < F crit (4.25),所以不同渠道的客群和注冊(cè)率差異不顯著;
交互的 F (0.49) > F crit (3.63),所以不同性別的客群與渠道共同對(duì)注冊(cè)率差異不顯著。
此時(shí)我們可以下結(jié)論:不同渠道本身對(duì)注冊(cè)率影響不大,可以排除渠道自身特征的影響;但是不同性別客群的拉新活動(dòng)對(duì)注冊(cè)率的影響非常大,后續(xù)可以針對(duì)渠道中的不同性別投入更多的拉新資源以提升注冊(cè)率。
提醒:在本文的講解過程中,對(duì)方差分析的原理和要求做了很多業(yè)務(wù)上的適應(yīng)性的假設(shè)。而實(shí)際業(yè)務(wù)的情況非常復(fù)雜,在使用方差分析前應(yīng)查閱統(tǒng)計(jì)學(xué)的資料后,確認(rèn)業(yè)務(wù)情況符合方差分析的幾個(gè)條件才能使用。如果硬套方差分析的方法來分析只會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重誤導(dǎo)和偏差。
總結(jié)
方差分析適用場(chǎng)景:
第一類:同一客群在實(shí)施某個(gè)策略前后的指標(biāo)對(duì)比,以評(píng)估策略效果。
第二類:兩個(gè)或多個(gè)客群對(duì)比同一指標(biāo),以評(píng)估不同客群在這個(gè)指標(biāo)上的差異,以評(píng)估不同客群的指標(biāo)運(yùn)營(yíng)效果。
三、運(yùn)營(yíng)怎么做分析數(shù)據(jù) 運(yùn)營(yíng)如何做分析數(shù)據(jù)
1、不同運(yùn)營(yíng)方向的內(nèi)容雖然千差萬別,但想要把運(yùn)營(yíng)做到極致,必須持續(xù)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維改善自己的方法、提升自己的經(jīng)驗(yàn)。
2、歸根結(jié)底來說,運(yùn)營(yíng)工作的核心在于兩項(xiàng):流量建設(shè)與用戶維系,而用戶維系又可以分為用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)與內(nèi)容運(yùn)營(yíng)。
3、想要評(píng)判及提升上述幾項(xiàng)能力優(yōu)劣的方法即在于數(shù)據(jù)分析。通過不同渠道間的效果對(duì)比以選擇更好的渠道,是流量運(yùn)營(yíng)的重要工作。
4、對(duì)比分析各渠道的留存指標(biāo)、流失指標(biāo)、收入指標(biāo)等,通過圖表數(shù)據(jù)篩選出最適應(yīng)產(chǎn)品的渠道源,從而調(diào)整資源投入傾向,提高投入產(chǎn)出比。
四、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)主要是做什么的呢
數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng),就是利用數(shù)據(jù)分析,得到隱藏在數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)規(guī)律,利用這些規(guī)則來給運(yùn)營(yíng)提供方向、方案、策略,并收集數(shù)據(jù)結(jié)果,進(jìn)行不斷優(yōu)化,從而提升運(yùn)營(yíng)的效率與效果。
數(shù)據(jù)充斥在運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),所以成功的運(yùn)營(yíng)一定是基于數(shù)據(jù)的。在運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),都需要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。當(dāng)我們養(yǎng)成以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的習(xí)慣之后,做運(yùn)營(yíng)就有了依據(jù),不再是憑經(jīng)驗(yàn)盲目運(yùn)作,而是有的放矢。
其過程概括起來主要包括:明確分析目的與框架、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和撰寫報(bào)告等6個(gè)階段。
1、明確分析目的與框架
一個(gè)分析項(xiàng)目,你的數(shù)據(jù)對(duì)象是誰?商業(yè)目的是什么?要解決什么業(yè)務(wù)問題?
基于商業(yè)的理解,整理分析框架和分析思路。例如,減少新客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等等。不同的項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求,使用的分析手段也是不一樣的。
2、數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容,有目的的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個(gè)過程,它是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)基礎(chǔ)。
3、數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理是指對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、整理,以便開展數(shù)據(jù)分析,它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個(gè)過程是數(shù)據(jù)分析整個(gè)過程中最占據(jù)時(shí)間的,也在一定程度上取決于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。
數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化等處理方法。
4、數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目提供決策參考。
到了這個(gè)階段,要能駕馭數(shù)據(jù)、開展數(shù)據(jù)分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法,最基本的要了解例如方差、回歸、因子、聚類、分類、時(shí)間序列等多元和數(shù)據(jù)分析方法的原理、使用范圍、優(yōu)缺點(diǎn)和結(jié)果的解釋;其二是熟悉1+1種數(shù)據(jù)分析工具,Excel是最常見,一般的數(shù)據(jù)分析我們可以通過Excel完成,后而要熟悉一個(gè)專業(yè)的分析軟件,如數(shù)據(jù)分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于進(jìn)行一些專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模等。
5、數(shù)據(jù)展現(xiàn)
一般情況下,數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都是通過圖、表的方式來呈現(xiàn),俗話說:字不如表,表不如圖。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)手段,能更直觀的讓數(shù)據(jù)分析師表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點(diǎn)和建議。
常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。
6、撰寫報(bào)告
最后階段,就是撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告,這是對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析成果的一個(gè)呈現(xiàn)。通過分析報(bào)告,把數(shù)據(jù)分析的目的、過程、結(jié)果及方案完整呈現(xiàn)出來,以供商業(yè)目的提供參考。
以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)與數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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