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以抖音和陆金服为例,解构数据分析三个核心原理

作者/整理:全讯网 来源:互联网 2019-06-12

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一套优良的数据分析方法可以让你有条不紊的解决各类问题,摆脱杂乱无章的假设和猜想。面对工作和生活中的一系列问题,你需要一套体系化的数据分析方法论帮助你去伪存真,无限缩短你与正确答案的距离。

一提起数据分析这个词,很多人都会犯难,说自己连Excel都用不好,更别提利用编程的方法去做更高级的数据分析了,其实,这样的想法是有一些多虑的。

数据分析方法已经不是数据分析师的专属了,更不是数据挖掘工程师独享的方法,几乎每一个与业务和产品相关的岗位都需要数据分析方法。

岗位不同,要求则不同,从招聘网站也能看到:像传统的数据分析岗位自然是会要求编程等技能的,但是一些以数据分析助力主要职责的岗位则不要求编程类技能,更多的是数据分析思维,和BI系统分析经验。

有的公司自建BI,有的公司使用第三方BI,鉴于系统保密的原则,本文案例的BI案例均来自友盟demo版,希望本文能带给大家数据分析方面的思悟。

 

为什么要拥有数据分析能力?

今年互联网行业回归常态,各个岗位的招聘需求回落明显,我爬了某招聘网站的数据发现,招聘名字带‘数据分析’的岗位仍有8000多个·,从实习生到高级管理岗位都有较多需求。也就是说,有一定数据分析能力的人在找工作时的优势十分明显,岗位薪资均值也高于其他职能类岗位。

所以学习数据分析能力可以加薪这是必然的,这也是为什么要学数据分析的原因。

 

打破常规的数据分析思维

如果大家看过相关数据课程或者文章,一定了解过各类分析方法,包括大学里的数据分析课程都会介绍很多数据分析方法,你学了一遍又一遍,笔记记了一遍又一遍,但是在最后遇到问题时,仍然不知道该如何下手。

所以要打破常规的数据分析思维,在基础理论之上建立自己的数据分析思维。

 

从思维能力上看,我认为数据分析能力的提升要遵从这样3个分析原则:

比如以电商店铺的当日销售额为例,

销售额

=店铺客单价*付费客户数

=客单价*支付人数*支付成功率

支付人数=

浏览人数*下单率

浏览人数=

商品曝光次数*曝光转化率

所以理论上,在店铺客单价不变的情况下,可以通过提升各个步骤的转化率,以及商品曝光机会来最终提升店铺当日的销售额。

对应的策略可以是加大广告投放量,优化商品详情页,以及下单支付时的各项优惠刺激,去提升曝光量和转化率。

所以可见,指标公式化量化,就是把它拆解到最小不可分割的可量化的数据指标,这一系列拆解背后是对业务关系和流程的理解,如果不理解业务,根本找不到其中指标之间的相关关系。

完成基础拆解后,就是根据目标去找到那些能影响目标的最小可量化的数据指标,加上时间、地区等维度对比分析,找出曾经策略的优劣点,优化策略继续战斗。

 

如何善用数据分析能力?

发挥数据分析能力之前,首先要熟悉自己使用的数据查询分析系统,也就是BI(商业智能)系统。

如果你还没有使用过BI系统,我这里以友盟BI为例,简单熟悉一下系统背后的功能指向。

我拿到友盟BI版本基础架构有9个大部分和一个概况汇总,以及对友盟其他产品的推广。具体如下图所示,BI系统的每一个功能模块都有其作用,接下来我简单阐述一下自己对这个系统的理解。

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概况里的指标是设计人员认为对产品有利的关键性指标,所以放在一起集中展示,其实其中的每一个指标都是取自下面的9大指标体系,只是起到了一个汇总呈现,集中对比展示的作用。

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用户分析模块涉及到用户的拉新和活跃数据,留存分析是单独把新老用户的留存单拎出来统计,通过公式化拆解出2个关键性指标,分别是用户新鲜度和用户活跃度。

渠道分析模块是把拉新方式中的渠道投放给细化统计监测,用于区分优劣渠道,核算预算投入产出比,