?運(yùn)營(yíng)必備的數(shù)據(jù)分析入門知識(shí)：5種分析類型+2類分析方法
開啟精益成長(zhǎng)
數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)就是通過數(shù)理思維來(lái)推導(dǎo)、指導(dǎo)我們的運(yùn)營(yíng)工作。數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析思維和數(shù)據(jù)洞察能力將成為運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。
1 First Point
數(shù)據(jù)分析的5種類型
作為運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)分析有時(shí)候是為了探究發(fā)生了什么、有時(shí)候是為了找到某件事情發(fā)生的原因，還有時(shí)候是為了預(yù)測(cè)分析可能會(huì)發(fā)生某件事情......
在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，我們需要弄清楚數(shù)據(jù)分析的5種類型。這里總結(jié)了5種數(shù)據(jù)分析的類型，從描述性分析到規(guī)范性分析，數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性和工作量隨之增加，且越往后越依賴機(jī)器。
描述性分析——發(fā)生了什么
描述性分析是任何數(shù)據(jù)分析過程的起點(diǎn)，旨在回答發(fā)生了什么的問題，是我們通過對(duì)各種來(lái)源的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，再將其轉(zhuǎn)化為對(duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值的洞察。
通過易觀方舟可視化看板，我們可以將采集的數(shù)據(jù)自定義可視化成線圖、柱狀圖、氣泡圖等，很直觀地看到發(fā)生了什么。
易觀方舟數(shù)據(jù)看板示例
探索性分析——探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系
顧名思義，探索性分析的主要目的是探索，其最典型的應(yīng)用領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)挖掘。通過探索性分析，能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)原本不相關(guān)事物之間的數(shù)據(jù)變量聯(lián)系。
數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有一個(gè)典型的案例：沃爾瑪通過數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)紙尿褲與啤酒的銷量數(shù)據(jù)呈相關(guān)關(guān)系。于是，調(diào)整了超市貨架的擺放位置，將紙尿褲與啤酒放在相近的位置，沒想到雙雙增加了這兩種完全不同品類的銷量。
診斷性分析——為什么會(huì)發(fā)生
診斷性分析是最常見的數(shù)據(jù)分析類型。運(yùn)營(yíng)人員通過診斷性分析能探究某件事情發(fā)生的原因，引發(fā)這件事情的前置事件是什么，這件事情發(fā)生后又會(huì)引發(fā)什么后置事件。
例如，某天客戶電話投訴突然減少：為什么會(huì)發(fā)生這種情況？通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，可能是因?yàn)楣蛡蛄诵驴头?、或者產(chǎn)品的某個(gè)界面添加了投訴功能等。
如果能知道某件事情發(fā)生的原因以及是如何發(fā)生的，我們將能很快確定解決問題以及面臨挑戰(zhàn)的具體可落地方法。
預(yù)測(cè)性分析——會(huì)發(fā)生什么
預(yù)測(cè)性分析通過分析已知的數(shù)據(jù)假設(shè)未來(lái)，回答將來(lái)會(huì)發(fā)生什么的問題。預(yù)測(cè)性分析不僅會(huì)用到前文所提到的3種數(shù)據(jù)分析類型，還需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）等前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。
例如，根據(jù)某零售店過去5年的銷售數(shù)據(jù)，我們能預(yù)測(cè)該零售店下個(gè)月、下個(gè)季度的總銷售額，以及某個(gè)單品的銷量。
通過預(yù)測(cè)性分析，不僅可以了解事情的發(fā)展趨勢(shì)、模式以及某件事情發(fā)生的原因；還可以根據(jù)某件事情在特定領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀，做出明智的預(yù)測(cè)。易觀方舟內(nèi)置用戶流失預(yù)警、商品銷量預(yù)測(cè)等預(yù)測(cè)模型，大幅提升運(yùn)營(yíng)競(jìng)爭(zhēng)力。
規(guī)范性分析——要采取什么行動(dòng)
規(guī)范性分析是最高級(jí)的數(shù)據(jù)分析類型，通過以上所有數(shù)據(jù)分析，并結(jié)合數(shù)據(jù)模型，回答要采取什么行動(dòng)的問題。規(guī)范性分析會(huì)分析多個(gè)場(chǎng)景，預(yù)測(cè)每個(gè)場(chǎng)景的結(jié)果，并根據(jù)結(jié)果決定哪個(gè)是最佳行動(dòng)方案。
人工智能（AI）是處于數(shù)據(jù)分析前沿的規(guī)范性分析的例子。人工智能（AI）建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，通過攝取和分解大量的數(shù)據(jù)，自學(xué)如何使用數(shù)據(jù)信息并做出明智的決策。
我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，大多是進(jìn)行描述型分析、探索型分析和診斷型分析，預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析大多交由機(jī)器去學(xué)習(xí)和解決。
2 Second Point
數(shù)據(jù)分析的方法：三板斧+雙股劍
回到數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，不管是產(chǎn)品迭代優(yōu)化分析，還是運(yùn)營(yíng)活動(dòng)分析等，似乎總會(huì)涉及到很多數(shù)據(jù)分析的方法。
但萬(wàn)變不離其宗，最終總結(jié)下來(lái)其實(shí)都是這5種方法或者他們的交叉組合。如下圖所示，易觀數(shù)科將其總結(jié)為數(shù)據(jù)分析的三板斧和雙股劍。
2.1數(shù)據(jù)分析的三板斧
趨勢(shì)分析
趨勢(shì)分析可以說(shuō)是最基礎(chǔ)且最常用的數(shù)據(jù)分析方法。通過對(duì)有關(guān)指標(biāo)的各期對(duì)基期的變化趨勢(shì)的分析，分析該指標(biāo)的趨勢(shì)變化，從中直觀地發(fā)現(xiàn)問題，讓運(yùn)營(yíng)決策更準(zhǔn)確和更實(shí)時(shí)。
例如，對(duì)于品牌零售行業(yè)，GMV是最核心的指標(biāo)，我們就可以根據(jù)日、周、月等時(shí)間維度描繪GMV的趨勢(shì)圖，這樣便可以很直觀的看到按照不同時(shí)間維度GMV的變化。
細(xì)分分析
當(dāng)趨勢(shì)分析過于宏觀，細(xì)分分析則是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的必備，通過按照不同的維度一步步地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，不斷接近問題發(fā)生的起源，讓運(yùn)營(yíng)獲取更加精細(xì)的數(shù)據(jù)洞察。
例如，某品牌零售企業(yè)的GMV某天有明顯的下降，那么我們就可以根據(jù)全國(guó)各省級(jí)行政區(qū)的維度，細(xì)分湖南省、廣東省、北京市、云南省等34個(gè)省級(jí)行政區(qū)，查看具體是哪個(gè)省級(jí)行政區(qū)的GMV有所下降。
定位到具體的省級(jí)行政區(qū)后，還可以繼續(xù)往市級(jí)、區(qū)級(jí)層層細(xì)分。
對(duì)比分析
對(duì)比分析是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析差異并揭示數(shù)據(jù)所代表事情的發(fā)展變化情況以及規(guī)律。其特點(diǎn)是可以非常直觀地看出事情某方面的變化或差距，并且可以準(zhǔn)確、量化地表示出這種變化或差距是多少，主要是為了給孤立的數(shù)據(jù)參考系。
例如，同樣以品牌零售企業(yè)的GMV為例，通過對(duì)比不同年份的GMV變化趨勢(shì)，我們可以很直觀地看到這家企業(yè)的年度增長(zhǎng)情況，判斷是否值得投資。
2.2 數(shù)據(jù)分析的雙股劍
溯源分析
追溯到事情的源頭去分析，是避免運(yùn)營(yíng)做過多無(wú)用分析的方法。
舉個(gè)例子，當(dāng)一批用戶到來(lái)我們的產(chǎn)品內(nèi)，購(gòu)買轉(zhuǎn)化率比較低。通常情況下我們?nèi)シ治?，可能?huì)圍繞產(chǎn)品流暢度的問題、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)力度的問題，或者商品吸引力的問題。但很有可能從源頭分析，這批用戶就并非我們的目標(biāo)用戶，而是虛假流量。
歸因分析
通過一種或者一組規(guī)則，將銷售功勞或者轉(zhuǎn)化功勞等分配給轉(zhuǎn)化路徑中的各接觸點(diǎn)，即為歸因分析。
本質(zhì)上歸因分析都是為了衡量和評(píng)估用戶觸點(diǎn)對(duì)總體轉(zhuǎn)化目標(biāo)達(dá)成所作出的貢獻(xiàn)，評(píng)價(jià)的核心指標(biāo)為轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)度。但具體如何衡量和評(píng)估，就需要我們用到歸因分析模型。
常見的歸因模型主要有5種，分別為首次觸點(diǎn)歸因模型、末次觸點(diǎn)歸因模型、線性歸因模型、位置歸因模型和時(shí)間衰減歸因模型。關(guān)于歸因分析的詳細(xì)文章可跳轉(zhuǎn)《都說(shuō)歸因是門“玄學(xué)”，從頭到尾了解一下？》
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本文系作者：
小莊
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)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(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)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(lái)誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、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(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、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(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)