關于數(shù)據(jù)分析，作者分享了一些看法，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

從廣義來講，數(shù)據(jù)是反映產(chǎn)品和用戶狀態(tài)最真實的一種方式，通過數(shù)據(jù)指導運營決策、驅(qū)動業(yè)務增長。數(shù)據(jù)可分為2種情況：數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。

什么是數(shù)據(jù)監(jiān)控？

數(shù)據(jù)監(jiān)控是及時、有效的反饋出數(shù)據(jù)異常的一種手段，通過對數(shù)據(jù)的監(jiān)控去觀察是否異常，進而分析數(shù)據(jù)。

什么是數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析是以業(yè)務場景和業(yè)務目標為思考起點，業(yè)務決策作為終點，按照業(yè)務場景和業(yè)務目標分解為若干影響的因子和子項目，圍繞子項目做基于數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析，知道改善現(xiàn)狀的方法。

數(shù)據(jù)是產(chǎn)品和運營人員工作中重要的一部分，運營人員常說的一句話是“數(shù)據(jù)在手，天下我有”，任何事情都要以數(shù)據(jù)來說事。作為一名運營人員，我們在做運營策略的同時，需要分析大量用戶數(shù)據(jù)，去觀測用戶行為和用戶畫像。同時我們應該要關心每個數(shù)據(jù)指標的增長，防止產(chǎn)品出現(xiàn)BUG，影響到我們的最終數(shù)據(jù)指標。那么我們要怎么及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常呢？

以現(xiàn)金貸為例，每天我們都有大量的用戶在進行交易行為，如果是有一個小時突然沒有用戶的交易數(shù)據(jù)，很少人會隨時發(fā)覺，往往都是用戶打電話詢問客服“為什么APP登錄不上”“為什么我提交不了資料”等等，這時大家才會發(fā)覺APP出現(xiàn)故障。

所以我們要做數(shù)據(jù)監(jiān)控。

對于數(shù)據(jù)監(jiān)控首先我們要明確幾個點

• 明確監(jiān)控目標
• 監(jiān)控哪些數(shù)據(jù)
• 監(jiān)控這些數(shù)據(jù)每個背后的意義是什么
• 數(shù)據(jù)預警

現(xiàn)在讓我們來講下：

1.監(jiān)控哪些方面的數(shù)據(jù)？

首先關注每個環(huán)節(jié)的基礎數(shù)據(jù)指標（以現(xiàn)金貸的基礎數(shù)據(jù)來舉例）

• 注冊用戶數(shù)
• 填寫基礎資料用戶數(shù)
• 授信獲得額度
• 發(fā)起提現(xiàn)用戶數(shù)和發(fā)起提現(xiàn)金額
• 成功提現(xiàn)用戶數(shù)和成功提現(xiàn)金額
• 監(jiān)控這些數(shù)據(jù)每個背后的意義是什么？

通過監(jiān)控每個業(yè)務環(huán)節(jié)的基礎數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)異常，可以快速定位哪個環(huán)節(jié)出了問題，進而進一步的分析。

2.數(shù)據(jù)預警

數(shù)據(jù)預警是通過各種數(shù)據(jù)維度的比對發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。

預警即通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析，對已經(jīng)存在的風險發(fā)出預報與警示

當數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時迅速作出反應，可第一時間通知到所有人，這樣就能快速發(fā)現(xiàn)問題。

數(shù)據(jù)預警有5個點需要明確：

①量級指標與轉化指標的確定

量級指標即每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)指標，量級指標存在的意義是可以通過我們的加工成為我們想要的數(shù)據(jù)。

轉化指標即每個環(huán)節(jié)的轉化，通過觀測轉化指標可以快速定位出哪個環(huán)節(jié)出了問題。

②每個指標正常波動范圍的確定

每個指標要根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)設定一個正常浮動范圍?？梢詮囊韵?種數(shù)據(jù)維度去確認正常波動范圍。

• 同比數(shù)據(jù)（與上周同一天同時段進行對比）
• 環(huán)比數(shù)據(jù)（與前三天同一時段的平均值進行對比）
• 每個環(huán)節(jié)的轉化（與前N天每個環(huán)節(jié)的轉化進行對比）
• 每個小時增幅（與前N天每個小時增幅進行對比）

舉個例子，根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出，注冊用戶量環(huán)比前3天的平均值的正常浮動范圍是±20%。

③觸發(fā)條件的確定

數(shù)據(jù)預警的觸發(fā)條件要確定，通常是低于正常浮動范圍就會發(fā)出預警

④預警周期與頻次的確定

預警的周期通常是一天，頻次半個小時一次或一個小時一次。

⑤預警方式

一般預警方式有三種

• i短信通知
• ii釘釘群通知并@所有人
• Iii Email通知

監(jiān)控數(shù)據(jù)只能快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的大概范圍，不能精確地定位到具體的問題上。有人會說，那我把所有的環(huán)節(jié)都拆分為細小化顆粒，做好監(jiān)控自動觸發(fā)，

其實這個不是不行，這樣的話一旦你一個細小化的環(huán)節(jié)出現(xiàn)異常而發(fā)出報警，關聯(lián)到的其他細小化的指標都會受到影響從而也發(fā)出報警，這樣的話太多指標發(fā)出報警，會造成你的干擾。

這是數(shù)據(jù)有效監(jiān)控的一個流程，當有數(shù)據(jù)異常的時候，系統(tǒng)就會觸發(fā)條件快速通知你，這時候你要做的就是看哪個環(huán)節(jié)出了問題。這個時候就要進行數(shù)據(jù)分析。

3.數(shù)據(jù)分析有4種方法

（1）單項分析

趨勢洞察、渠道歸因、鏈接標記、漏斗分析、熱圖分析、分群分析、A/B分析、留存分析

（2）組合分析

針對某個細分點，進行多維度組合分析。

（3）用戶場景分析

時間、地點、需求。

舉例：用戶早上注冊時間點

（4）建模分析

流失預警分析、用戶激活分析、付費決策分析

舉個例子，注冊用戶數(shù)急劇下降的原因，我們用組合分析，針對注冊用戶數(shù)這個細分點，進行幾個維度的分析并得出原因。

1. APP網(wǎng)絡是否正常
2. 推廣注冊頁是否有異常
3. 獲取短信驗證碼是否有異常
4. 設置手勢密碼是否有異常
5. 分析哪個渠道的注冊用戶數(shù)下降并得出原因

5.分析數(shù)據(jù)要用什么去展現(xiàn)呢？

有2種方法：

（1）自動圖表化：可以從數(shù)據(jù)后臺刷選出我們想要看的數(shù)據(jù)，并且每個版塊都制成圖表，便于我們快速查看。舉例：神策系統(tǒng)——把用戶每個觸發(fā)行為都加上埋點，按時間維度去查詢我們想要的數(shù)據(jù)。

（2）手動圖標化

最常用的有以下幾種圖表：

（1）柱狀圖

柱狀圖通常描述的是分類數(shù)據(jù)，用于顯示一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化或顯示各項之間的比較情況。

（2）折線圖

折線圖可以顯示隨時間（根據(jù)常用比例設置）而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)。

（3）餅圖

餅圖以二維或三維格式顯示每一數(shù)值相對于總數(shù)值的大小。

（4）條形圖

條形圖顯示各個項目之間的比較情況。

（5）散點圖

散點圖也叫 X-Y 圖，它將所有的數(shù)據(jù)以點的形式展現(xiàn)在直角坐標系上，以顯示變量之間的相互影響程度，點的位置由變量的數(shù)值決定。

（6）漏斗圖

漏斗圖適用于業(yè)務流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析，通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務數(shù)據(jù)的比較，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在，為決策者提供一定的參考。

（7）面積圖

面積圖又叫區(qū)域圖，面積圖強調(diào)數(shù)量隨時間而變化的程度，?它是在折線圖的基礎之上形成的, 它將折線圖中折線與自變量坐標軸之間的區(qū)域使用顏色或者紋理填充，顏色的填充可以更好的突出趨勢信息。

以上7種圖表都是在分析數(shù)據(jù)中經(jīng)常使用的，可以根據(jù)分析數(shù)據(jù)的展示去選擇不同的圖表。

總結

數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析對于運營來說是非常重要的，做好數(shù)據(jù)監(jiān)控，減少產(chǎn)品出現(xiàn)bug，影響用戶的體驗，減少重大事故的發(fā)生。

對于監(jiān)控數(shù)據(jù)筆者仍在學習階段，以上是最近工作中的心得分享，希望能給大家?guī)硪恍┧悸罚?/p>

本文由 @Crystal 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。

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