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作者：hooly
來源：簡書
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什么是數(shù)據分析？
數(shù)據分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析對收集來的大量數(shù)據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數(shù)據加以詳細研究和概括總結的過程。在實用中，數(shù)據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。
數(shù)據分析的目的是什么?
數(shù)據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數(shù)據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規(guī)律。
在實用中，數(shù)據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數(shù)據分析是組織有目的地收集數(shù)據、分析數(shù)據，使之成為信息的過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數(shù)據分析過程，以提升有效性。
在企業(yè)里面，數(shù)據分析可以幫助我們掌握企業(yè)的運營狀況，商品的出售情況，用戶的特征、產品的粘性、等等。
數(shù)據分析的步驟？
數(shù)據分析的步驟
1.首先明確分析的思路和目的：
數(shù)據分析一定的帶著某種業(yè)務目的的。它可能是要追蹤一個新產品上線之后的用戶使用情況；也可能是觀察用戶在某段時間的留存情況，還有可能是運營某種優(yōu)惠券是否有效。帶著一定的目的，確定要從哪幾個角度進行分析。然后找到能夠說明目的的指標。
比如想要驗證運營最近的一批優(yōu)惠券是否有效。我們可以從優(yōu)惠券的領取情況和優(yōu)惠券的使用情況兩個方面分析，而優(yōu)惠券的領取情況的指標可以細化為領取率；使用情況可細化為：使用率、客單價等。
2.數(shù)據的收集：
在確定了此次數(shù)據分析的核心指標后，就要針對數(shù)據指標做數(shù)據收集。
有些企業(yè)的數(shù)據準備非常充分，數(shù)據倉庫、數(shù)據集市等早早就建設好。有一些企業(yè)在數(shù)據分析上比較落后，那就需要我們自己做前期大量的數(shù)據收集工作。比如使用一些自己公司的或者第三方的數(shù)據分析工具進行埋點，拿到日志?；蛘呤褂脭?shù)據庫中的現(xiàn)有數(shù)據，比如訂單數(shù)據、基礎的用戶信息等等。
3.數(shù)據處理：
數(shù)據提取出來之后，要剔除臟數(shù)據（清洗），然后數(shù)據轉化。在進行最基本的數(shù)據匯總、聚合之后，我們就可以拿到比較簡單的字段相對豐富的數(shù)據寬表。
4.數(shù)據分析：
數(shù)據分析是用適當?shù)姆治龇椒肮ぞ?，對處理過的數(shù)據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。
一般公司所需要觀察的數(shù)據大致分為如下幾類：
商業(yè)數(shù)據：付費金額，付費用戶數(shù)，付費率客單價
運營數(shù)據：新增用戶數(shù)，日活、周活、月活（AARRR模型）
產品數(shù)據：關鍵頁面的pv、uv（漏斗模型）
用戶數(shù)據：用戶生命周期、用戶留存、用戶客單價、用戶類型（RFM模型...)
商品數(shù)據：商品售賣情況，毛利分析....
隨著數(shù)據的重要性的凸顯，越來越多的公司已經認識到數(shù)據對于公司的經營是十分重要的。所以絕大部分企業(yè)都有專門的BI部門進行初步的數(shù)據加工、分析，以周報表的形式匯總給管理層做為日常數(shù)據所需以及企業(yè)決策使用。
在這里主要介紹兩個簡單的數(shù)據分析模型：
AARRR模型：
Acquisition(獲取)、Activation(活躍)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(傳播)
AARRR模型
1.獲取用戶(Acquisition)
如何獲取用戶？線上通過網站通過SEO,SEM，app通過市場首發(fā)、ASO等方式獲取。還有運營活動的H5頁面，自媒體等方式。線下通過地推和傳單進行獲取用戶。
2.提高活躍度(Activation)
來了用戶后，通過運營價格優(yōu)惠、編輯內容等方式進行提高活躍度。把內容做多，商品做多，價格做到優(yōu)惠，但需要控制在成本至上的有生長空間。這樣的用戶是最有價值進行活躍。
產品策略上，除了提供運營模塊和內容深化。進行產品會員激勵機制成長體制進行活躍用戶。不僅商品優(yōu)惠的，VIP等標示的ICON，對于長業(yè)務流程，進行流程激勵體制，產品策略更具多元化。
3.提高留存率(Retention)
提高活躍度的，有了忠實的用戶，就開始慢慢沉淀下來了。運營上，采用內容，相互留言等社區(qū)用戶共建UCG，擺脫初期的PCG模式。電商通過商品質量，O2O通過優(yōu)質服務提高留存。這些都是業(yè)務層面的提高留存。
產品模式上，通過會員機制的簽到和獎勵的機制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用戶，提高留存的產品方式。
通過日留存率、周留存率、月留存率等指標監(jiān)控應用的用戶流失情況，并采取相應的手段在用戶流失之前，激勵這些用戶繼續(xù)使用應用。
4.獲取收入(Revenue)
獲取收入其實是應用運營最核心的一塊。即使是免費應用，也應該有其盈利的模式。
收入來源主要有三種：付費應用、應用內付費、以及廣告。付費應用在國內的接受程度很低，包括Google Play Store在中國也只推免費應用。在國內，廣告是大部分開發(fā)者的收入來源，而應用內付費目前在游戲行業(yè)應用比較多。
前面所提的提高活躍度、提高留存率，對獲取收入來說，是必需的基礎。用戶基數(shù)大了，收入才有可能上量。
5.自傳播(Refer)
以前的運營模型到第四個層次就結束了，但是社交網絡的興起，使得運營增加了一個方面，就是基于社交網絡的病毒式傳播，這已經成為獲取用戶的一個新途徑。這個方式的成本很低，而且效果有可能非常好;唯一的前提是產品自身要足夠好，有很好的口碑。
從自傳播到再次獲取新用戶，應用運營形成了一個螺旋式上升的軌道。而那些優(yōu)秀的應用就很好地利用了這個軌道，不斷擴大自己的用戶群體。
漏斗模型：
用戶訪問的路徑
漏斗模型
漏斗模型廣泛應用于流量監(jiān)控、產品目標轉化等日常數(shù)據運營工作中。之所以稱為漏斗，就是因為用戶（或者流量）集中從某個功能點進入（這是可以根據業(yè)務需求來自行設定的），可能會通過產品本身設定的流程完成操作。
按照流程操作的用戶進行各個轉化層級上的監(jiān)控，尋找每個層級的可優(yōu)化點；對沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。
運用漏斗模型比較典型的案例就是電商網站的轉化，用戶在選購商品的時候必然會按照預先設計好的購買流程進行下單，最終完成支付。
需要注意的是：單一的漏斗模型對于分析來說沒有任何意義，我們不能單從一個漏斗模型中評價網站某個關鍵流程中各步驟的轉化率的好壞，所以必須通過趨勢、比較和細分的方法對流程中各步驟的轉化率進行分析：
趨勢(Trend)：從時間軸的變化情況進行分析，適用于對某一流程或其中某個步驟進行改進或優(yōu)化的效果監(jiān)控；
比較(Compare)：通過比較類似產品或服務間購買或使用流程的轉化率，發(fā)現(xiàn)某些產品或應用中存在的問題；
細分(Segment)：細分來源或不同的客戶類型在轉化率上的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)一些高質量的來源或客戶，通常用于分析網站的廣告或推廣的效果及ROI。
5.數(shù)據展現(xiàn)：
數(shù)據可視化-基本的圖表
數(shù)據可視化是關于數(shù)據視覺表現(xiàn)形式的科學技術研究。其中，這種數(shù)據的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。
圖表是"數(shù)據可視化"的常用手段，其中又以基本圖表----柱狀圖、折線圖、餅圖等等----最為常用。
數(shù)據可視化-圖表
有人覺得，基本圖表太簡單、太原始，不高端，不大氣，因此追求更復雜的圖表。但是，越簡單的圖表，越容易理解，而快速易懂地理解數(shù)據，不正是"數(shù)據可視化"的最重要目的和最高追求嗎？
所以，請不要小看這些基本圖表。因為用戶最熟悉它們，所以只要是適用的場合，就應該考慮優(yōu)先使用。
一、柱狀圖（Bar Chart）
柱狀圖是最常見的圖表，也最容易解讀。
柱狀圖
它的適用場合是二維數(shù)據集（每個數(shù)據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較。年銷售額就是二維數(shù)據，"年份"和"銷售額"就是它的兩個維度，但只需要比較"銷售額"這一個維度。
柱狀圖利用柱子的高度，反映數(shù)據的差異。肉眼對高度差異很敏感，辨識效果非常好。柱狀圖的局限在于只適用中小規(guī)模的數(shù)據集。
通常來說，柱狀圖的X軸是時間維，用戶習慣性認為存在時間趨勢。如果遇到X軸不是時間維的情況，建議用顏色區(qū)分每根柱子，改變用戶對時間趨勢的關注。
柱狀圖
上圖是英國足球聯(lián)賽某個年度各隊的贏球場數(shù)，X軸代表不同球隊，Y軸代表贏球數(shù)。
二、折線圖（Line Chart）數(shù)據
折線圖適合二維的大數(shù)據集，尤其是那些趨勢比單個數(shù)據點更重要的場合。
折線圖
它還適合多個二維數(shù)據集的比較。
折線圖
上圖是兩個二維數(shù)據集（大氣中二氧化碳濃度，地表平均氣溫）的折線圖。
三、餅圖（Pie Chart）
餅圖是一種應該避免使用的圖表，因為肉眼對面積大小不敏感。
餅圖
柱狀圖
上圖中，左側餅圖的五個色塊的面積排序，不容易看出來。換成柱狀圖，就容易多了。
一般情況下，總是應該用柱狀圖替代餅圖。但是有一個例外，就是反映某個部分占整體的比重，比如貧窮人口占總人口的百分比。
餅圖
四、散點圖（Scatter Chart）
散點圖適用于三維數(shù)據集，但其中只有兩維需要比較。
散點圖
上圖是各國的醫(yī)療支出與預期壽命，三個維度分別為國家、醫(yī)療支出、預期壽命，只有后兩個維度需要比較。
為了識別第三維，可以為每個點加上文字標示，或者不同顏色。
散點圖
五、氣泡圖（Bubble Chart）
氣泡圖是散點圖的一種變體，通過每個點的面積大小，反映第三維。
氣泡圖
上圖是卡特里娜颶風的路徑，三個維度分別為經度、緯度、強度。點的面積越大，就代表強度越大。因為用戶不善于判斷面積大小，所以氣泡圖只適用不要求精確辨識第三維的場合。
如果為氣泡加上不同顏色（或文字標簽），氣泡圖就可用來表達四維數(shù)據。比如下圖就是通過顏色，表示每個點的風力等級。
氣泡圖
六、雷達圖（Radar Chart）
雷達圖適用于多維數(shù)據（四維以上），且每個維度必須可以排序（國籍就不可以排序）。但是，它有一個局限，就是數(shù)據點最多6個，否則無法辨別，因此適用場合有限。
下面是邁阿密熱火隊首發(fā)的五名籃球選手的數(shù)據。除了姓名，每個數(shù)據點有五個維度，分別是得分、籃板、助攻、搶斷、封蓋。
雷達圖
畫成雷達圖，就是下面這樣。
雷達圖
面積越大的數(shù)據點，就表示越重要。很顯然，勒布朗·詹姆斯（紅色區(qū)域）是熱火隊最重要的選手。
需要注意的時候，用戶不熟悉雷達圖，解讀有困難。使用時盡量加上說明，減輕解讀負擔。
七、總結
總結
寫在最后：
數(shù)據分析這個領域，需要學習的內容，不僅這些，如果對數(shù)據分析很感興趣的小伙伴，也可以看看這兩個網站：
藍鯨的網站分析筆記：http://bluewhale.cc
網站分析在中國：
http://www.chinawebanalytics.cn
文章推薦：
26萬條抖音數(shù)據背后的推薦邏輯，以及嚴重失調的男女比例
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一、根據《網絡信息內容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī)，對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
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二、違規(guī)處罰
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