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数据分析对于APP运营的作用还是显而易见的,做好数据分析不在于数据本身,而在于设计有意义、有价值的数据指标。通过科学的手段去分析数据,能够发现数据中的很多问题。app刷榜

数据分析已经成为互联网时代一个很常见的词。每次行业内部分享,数据的分析几乎是必须要谈到的话题。

如何对产品进行数据分析呢?或者说对我这样的一个数据分析小白来讲,该从何入手数据分析呢?思维方式决定行动结果。

第一要点:什么是数据分析?

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际应用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。当然,在我看来数据本身并没有任何价值,正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。

第二要点:为什么数据分析?

有人说,老板要看数据;也有人说,VC投资需要;也有人说,公司运营需要…产生数据需求的原因有很多,我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想,大概是因为我是个乐观的孩子吧?)

事实上,数据分析的原因大概如下几点:

1、评估产品机会:产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。

2、分析解决问题:产品出现不好状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头,进而制定合理的解决方案,彻底解决问题。

3、支持运营活动:你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的,人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据,才能对具体的活动作出最真实的评判。

4、预测优化产品:数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态,即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动,区别只是先见性数据能预测未来发生什么,缩短迭代周期,精益求精。

第三要点:如何数据分析?

1、数据建模:明白了数据分析动机,究竟什么样的数据指标才能达到期望的效果呢?那么首先必须解决数据指标的定义,个人认为搭建数据指标模型大致要考虑以下三大要素:

a.综合考虑商业模式与业务场景

b.聚焦数据指标背后的最初动机

c.多维度考虑数据可行、简约、易比对

当然,也不能凭空瞎造数据吧?!数据指标模型一般有以下三个途径设计:APP刷评论

a.对现有指标进行优化性改造,数据指标之间合理交叉或许会带来意想不到的惊喜;

b.不同行业交叉借鉴其他行业制定的数据指标;

c.潜心修行、发掘更多有价值有意义的数据指标;(这一点有点扯…)

数据分析目标的调整,必然伴随数据指标的变动。尊重事实、实事求是,了解数据指标的调整的意义及可能给产品带来的后续影响,我觉得这是一种可取的改变态度。如果说只是为了改变而改变,无视事实、较低期望,这样的调整还有何意义呢?

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