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（圖為諸葛iodemo實操頁面）漏斗分析模型已經廣泛應用于網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統、SEO優(yōu)化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。（圖為諸葛iodemo實操頁面）在數據分析中，經常會用到用戶畫像分析，比如在漏斗轉化過程中，有200個用戶在某個流程中流失了，那我們需要對這200個用戶進行畫像查看，查看具備什么樣特征的用戶特別容易流失。
本文作者分享了6個常用的數據分析方法，并結合實際案例進行了分析拓展，希望能對你有幫助。
一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數據分析說到底，就是這樣一個工具——通過數據，我們可以衡量產品，可以了解產品，可以在數據驅動下改進產品。
在數據分析領域，我們套用道家強調的四個字來說，叫“道、法、術、器”
而在數據分析和產品、運營優(yōu)化方面，數據分析方法是其核心，屬于“法”和“術”。
那么數據分析方法都有哪些呢？下面諸葛君為大家介紹數據分析過程中常用的6種分析方法。
細分分析法是最常用的數據分析方法，對一個指標按不同的維度進行細分查看，往往就能找到影響數據指標漲幅的原因。細分方法可以分為兩類：
一類是逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區(qū)；
另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。
以諸葛io電商demo為例：
對【付款成功】事件按【省份】屬性細分查看，能夠清晰的看出【北京】區(qū)域的漲幅與【付款成功】數據指標漲幅關系非常緊密。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
細分分析法除了對指標異常進行深入分析之外，平時的數據指標，如果想要知道該指標的各占比情況，也會經常用到細分功能。比如注冊成功指標中有多少占比是男性，多少占比是女性；付款成功中會員的占比是多少，非會員的占比是多少。細分是個常用到不能常用的功能。
轉化漏斗分析是業(yè)務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。在使用漏斗過程中除了選擇各步驟的事件外，還需要特別注意漏斗的轉化時間。不同應用場景轉化時間各不相同。比如在申請獲得貸款授信上，可以按同一會話來看轉化情況；電商類的轉化時間可以按同一天內來看轉化情況；具體的要根據實際業(yè)務場景來設置轉化的周期。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
除了通過漏斗的方式來看各流程之間的轉化，還有一種情況是計算轉化率，比如新增用戶到注冊成功的轉化率是多少，這類轉化一般通過兩個事件進行四則運算來實現。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
漏斗分析模型已經廣泛應用于網站和APP的用戶行為分析中，例如流量監(jiān)控、CRM系統、SEO優(yōu)化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析工作中。
留存分析法是一種用來分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，從用戶的角度來說，留存率越高就說明這個產品對用戶的核心需求也把握的越好，轉化成產品的活躍用戶也會更多，最終能幫助公司更好的盈利
當下獲客成本非常昂貴，通過廣告渠道獲取的用戶當然希望他們盡量多的能夠留存下來。通過留存分析找到留存下來的用戶，找出留存下來的用戶他們是因為平臺給他們傳遞什么價值他們才留存下來，如果把這個平臺價值能更好的傳遞給新來的用戶，那就能讓更多新用戶留存下來。
除了提升新增用戶留存外，還需要時刻關注整體用戶的留存情況，通過細分、對比等方式，尋找高留存用戶的特征，提升整體用戶的留存情況。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
在數據分析中，經常會用到用戶畫像分析，比如在漏斗轉化過程中，有200個用戶在某個流程中流失了，那我們需要對這200個用戶進行畫像查看，查看具備什么樣特征的用戶特別容易流失。再比如我們去廣告投放之前，我們需要知道產品核心用戶的用戶畫像，這樣在選擇廣告渠道上面就會非常得心應手，在換量的渠道上，也可以評估他們的用戶群體和我們產品的用戶畫像是否一致，有多大比例上重疊的。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
對比分析主要是將兩個相互聯系的指標數據進行比較，一個指標本身可能看不出多少有用信息，但將兩組數據進行對比，能夠解讀的維度就相較之前會多一些，通過相同維度下的指標分析，可以發(fā)現業(yè)務在不同階段的問題。
常見的對比方法包括：時間對比、空間對比、標準對比。
比如絕對值或比例值對比，環(huán)比或同比對比，跟同行業(yè)或者自己進行對比，亦或者通過劃分不同用戶群，用戶群之間進行對比分析。
以諸葛io電商demo為例：
對「查看商品詳情」事件以「商品分類」屬性細分，對「搜狗用戶群」與「百度用戶群」進行對比分析，我們可以很清晰的查看到「來自百度」的用戶比例更高，為之后運營工作開展奠定了基礎。
（圖為諸葛io demo實操頁面）
增長黑客的主要思想之一，是不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西，快速驗證，那如何驗證呢？主要方法就是AB測試。當我們從數據中找到問題的時候，我們需要驗證洞見是否正確，這時候就需要AB測試的幫忙，將一批用戶引導到新的運營方案上，之后來驗證洞見是否正確。只有從用戶中得到驗證的假設才是有價值的。
比如：你發(fā)現漏斗轉化中中間有漏洞，假設一定是商品價格問題導致了流失，你看到了問題，也想出了主意。但主意是否正確，要看真實的用戶反應，于是采用AB測試，一部分用戶還是看到老價格，一部分用戶看到新價格，若你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化，若真如此，新價格就應該確定下來，如此反復優(yōu)化。
當然除了上面提到的分析方法之外，還有其他的分析方法，比如熱力圖分析、歸因分析等等，分析方法更多是術的層面，在使用哪種分析方法之前，還是需要定義清楚問題和通過那些維度去尋找突破口，再借助數據分析方法，這樣才能達到事半功倍的效果。
作者：諸葛io，微信公眾號：諸葛io
本文由 @諸葛io 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于CC0協議。
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5. 不實信息，主要表現為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯。
6. 傳播封建迷信，主要表現為：
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，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現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，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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