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数据分析技巧（基础篇）
数据分析，是每个产品经理，尤其C端产品都应该具备的基础能力。 上一个功能，迭代一个版本，做一次重构，每个产品经理都在做的事，都离不开价值验证。 功能是不是带来更好的数据结果？为什么数据出现下滑？下滑的根本原因是什么？还受了其他哪些因素的影响？如何制定相应策略来提升？ 这些都需要通过数据分析才能解决。 数据分析是区分一个普通产品经理和高级产品经理的分水岭，也是【做】和【怎么做、为什么这么做】的核心依…- 487
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增长AB测试的注意要点
增长工作中，AB测试可以说是被奉为圭臬的方法，也是产品/运营同学们信手拈来的工具。工作对AB测试接触使用较多，但也有了更多的经验教训以及学习思考。 这次分享5个实际使用AB测试中的关键事项，一起来交流避坑。 一、样本规模预估 AB测试中，对照组和实验组的样本量越大，实验时间越长，实验结果就更加准确。 这可以说是常识性的判断，但是实际上这是由统计显著性决定的： 统计显著性是指对照组和实验组的数据差异…- 649
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数据挖掘与分析的六种方法论
最近梳理了一下数据挖掘与分析的常用方法论，这里简要介绍6种模型。 1、CRISP-DM 模型 CRISP-DM是CrossIndustry Standard Process for Data Mining（跨行业数据挖掘标准流程）的字母缩写。CRISP-DM是由一家欧洲财团（时称SIG组织）在20世纪90年代中后期提出来的，是一套用于开放的数据挖掘项目的标准化方法，也是业内公认的数据挖掘与分析的通…- 1.9k
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App的数据监控体系搭建方法
移动互联网进入到下半场，流量红利逐渐消失，互联网公司的竞争从增量用户的争夺转向存量用户的争夺。在这种环境下，精细化运营是每个互联网的必然选择。 区别于之前以采买流量为重点的运营模式，精细化运营的特点是针对产品和运营的每一个环节进行精心打磨，以最小的成本产出最大的价值，小到一个推广文案、大到一个业务流程，都要进行小心求证和持续优化，确保转化率达到最优解。 01 结果层 第一层是结果层，是指直接体现运…- 1.6k
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用数据驱动活动运营的逻辑
活动是由共同目的联合起来并完成一定社会职能的动作的总和。 活动由目的、动机、动作和共同性构成，具有完整的结构系统。在商业领域，活动是指为达到一定的目标，围绕一定的主题而开展的宣传、互动、促销等商业动作。 而活动运营则是指围绕既定目标，针对不同性质、不同类型的活动开展的运营工作，这些运营工作包括：活动准备、活动策划、活动执行、活动复盘等。 由以上定义不难看出，活动运营首先是基于一定商业目标开展的，每…- 1.5k
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数据分析基础思维之对比思维
对比是最基本的数据分析方法，要讲数据分析思维，这个最基础的方法是肯定绕不开的。不过现在的文章提到对比思维，很多都是浅尝辄止，很少看到有人把对比思维讲的更加深入。导致很多数据分析初学者对于对比思维的理解非常片面。 说到对比思维，基本就是以下这种状态： 本月目标100万，业务现状是80万，通过这两者的对比得出目前没有达到目标，距离目标还有20万，完成率80%。好一点的再加一些同比环比的数据，一个所谓的…- 663
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如何掌控运营数据指标
所谓不懂数据的运营不是一个好产品，对于数据的分析和敏感度，算得上是运营的“核心技能”，从数据中可以敏锐的发现产品问题所在，用户行为属性等等，本篇文章会更着重的讲“如何掌控运营指标”以及“运营数据指标” 如何掌控运营指标 首先我这里先抛一个个人观点： 我觉得一个资深的运营在着手做解决一个问题时，会尽量将绝大部分的事情在自己的可控范围内，只留下少部分的事情是不确定的。而一个较为初期的运营可能刚好相反，…- 1.4k
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数据在产品推广渠道与用户增长的运用
用户增长，老声常谈。 在开始话题之前，我们先对一下眼神，确认你我是否对当前产品现状的看法一致。 在移动互联网的增量时代，每获取一个新用户，就可能意味着你的竞争对手将少一个用户。进入存量时代，新增用户增速越来越缓慢，获客成本越来越高。于是许多APP的新用户的来源，都在针对巨大存量用户的彼此厮杀间角逐。以电商为例：淘宝、天猫、京东、盒马、每日优鲜等等，都数电商APP，还有一大堆非主营电商的APP也在争…- 1.3k
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新零售电商做数据分析的事件归因方法论
前序 “事件归因”是我们在做数据分析的一个重要基础，数据的本身是具备抽象性的，一连串阿拉伯数字的组合并不能代表任何内容，且现实情况场景通常都是复杂，多维，相互影响。所以这个时候我们更加需要将每一步复杂场景数字化漏斗，计算场景内的相关因子，推断事件归因，把握业务核心，清晰并数据化所有现实情况，这个行为一定伴随业务发展持续化迭代和不断积累。 对于新零售而言会更加重视“事件归因”的概念，因为涉及到太多线…- 1k
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做数据分析要懂分析框架
本文主要介绍分析业务的一般流程，分为两个部分： 一、分析是怎样一个过程 二、分析解决业务问题的框架是什么 分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。收集数据是第一步，更重要的是如何分析数据，发现背后的商业价值，帮公司做出正确的决策。 面对海量的数据，面对业务出现的问题，我该如何下手呢？其实分析解决问题的过程，…- 965
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引流训练营的转化数据指标
随着拉新成本的增加，现在很多公司越来越注重运营好新用户，比如做好私域流量，做好复购，做好单个用户价值。 引流课/引流训练营就是在此情况下产生的，主要针对拉新进来的低价值用户，通过一个精细化的社群教学服务，转化成公司想要的高价值/付费用户。 那在设计一个训练营之前，需要满足的6要素，我之前有写过一篇介绍：人人可复制！网易35%转化率引流训练营实操模版首公开！ 近一年我做了40几期的理财类引流训练营，…- 975
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搜索推广的数据分析的四个准则
很多朋友想学数据分析，那么就写写自己的数据分析思路，仅供参考。 数据分析其实是个很空的概念，分析一词太大，从理论层面来看，我觉得数据分析首先得有一些准则。即你该分析什么，主要应该关注什么。就此谈谈自己的看法。 1、二八定律 首先数据分析准则之一，二八定律。 直白的说就是，我们账户有很多词，但这些词只有20%是有展现的，剩下80%是没有展现的。我们应该要先管理好这20%的词，再去看那些没有展现的词。…- 964
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微信公众号的数据分析
麻省理工学院一项研究发现，以数据驱动决策的企业，生产效率要比普通企业高4%，利润要高6%。 无论运营推广怎样以小博大，文案美工如何画龙点睛；最后都离不开科学准确的数据统筹与分析；让后面的整体营销更加正确合理。 一、公众号数据分析的必要性 微信公众平台如今已经是第八个年头了，肯定有许多人已经是自诩为新媒体行业 “老人”。但当上司老板向你询问公众号运营情况时，你是否还停留在汇报：现在粉丝多少，平均阅读…- 1.6k
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数据分析中常用的数据指标
本篇文章主要记录的是三点： 1、常用的数据指标有那些？ 2、他们怎么定义的？ 3、日常工作中查看这些指标会碰到那些坑？ 什么是数据指标？ 定义：对当前业务有参考价值的统计数据。 也就是说不是所有的数据都可以被成为指标，还有就是与当前业务无关紧要的，意义不大的。 数据不是凭空产生的不能脱离现实。 常用的数据指标分为三种（用户数据，行为数据，业务数据） 一、用户数据 用户数据有（存量（规模，DAU/M…- 1.4k
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SEM常用的这4种数据分析方法
数据分析在 SEM 中是最为基础的技能，说得简单点，数据分析就是为了发现问题，并为解决问题提供数据参考。 有经验的 SEMer 都知道，尽信数据则不如无数据。数据就躺在哪里，关键在分析之前，你之前要有清晰的思维逻辑：你为什么要分析数据？你希望通过数据分析得到什么？ 我一般的分析数据逻辑如下： 确定分析的目的—>收集数据—>整理数据—>分析数据—>得到一些分析的思路 本篇主要…- 1.1k
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用数据分析指导APP运营工作
在移动互联网快速发展的今天，大量APP不断涌现，尤其是近一年多以来，小程序的旺势发展，对APP发起了极大的挑战。 如何让自己的APP在竞品中脱颖而出？如何获取更多的用户？如何对现有用户进行全方位的管理和运营？又如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略？都无疑是对APP推广人员的数据分析和运营能力提出了更多要求！ 如何用统计分析工具对APP的数据进行分析和运营是今天我们要讲的。 一、常用的…- 1.5k
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2种常见的数据分析方法
第一种：对比分析法 “无对比，不分析”，对比分析法也叫对比法，是数据分析中最常见也是最基础的分析方法， 如果我们对数据的评估和汇报缺少了对比，就无法说明效果是好还是坏。 1. 绝对数对比 与 相对数对比 首先我们需要了解绝对数对比和相对数对比： 在数据分析中，绝对数对比一般是指正数之间的对比，如支付人数、DAU、GMV等； 而相对数对比一般是相对数之间的对比，如转化率、增长率、完成率等。 如下图登…- 1.1k
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