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一個產品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就無法改進它。數據說到底,就是這樣一個工具——通過數據,我們可以衡量產品,可以了解產品,可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域,這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分,在日常產品工作中可以發(fā)揮比較大作用。

1550數據分析的三個常用方法:數據趨勢、對比和細分分析

本期主要討論一些數據分析的三個常用方法:

1. 數據趨勢分析

趨勢分析一般而言,適用于產品核心指標的長期跟蹤,比如,點擊率,GMV,活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖,并不算是趨勢分析,趨勢分析更多的是需要明確數據的變化,以及對變化原因進行分析。

趨勢分析,*的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念:環(huán)比,同比,定基比。環(huán)比是指,是本期統(tǒng)計數據與上期比較,例如2017年2月份與2017年1月份相比較,環(huán)比可以知道最近的變化趨勢,但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異,于是有了同比的概念,例如2017年2月份和2016年2月份進行比較。定基比更好理解,就是和某個基點進行比較,比如2016年1月作為基點,定基比則為2017年2月和2016年1月進行比較。

比如:2017年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬,相比1月份,環(huán)比增加2%,相比去年2月份,同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋,對于趨勢線中明顯的拐點,發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋,無論是外部原因還是內部原因。

2. 數據對比分析

數據的趨勢變化獨立的看,其實很多情況下并不能說明問題,比如如果一個企業(yè)盈利增長10%,我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞,如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長,則5%很多,如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%,則這是一個很差的數據。

對比分析,就是給孤立的數據一個合理的參考系,否則孤立的數據毫無意義。

一般而言,對比的數據是數據的基本面,比如行業(yè)的情況,全站的情況等。有的時候,在產品迭代測試的時候,為了增加說服力,會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。

比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量,其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果,就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同,上線時間保持相同,來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。

3. 數據細分分析

在得到一些初步結論的時候,需要進一步地細拆,因為在一些綜合指標的使用過程中,會抹殺一些關鍵的數據

 
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