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数据分析师常见的分析思路
2017-01-10
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数据分析师常见的分析思路

1.简单趋势

通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。

2.多维分解

数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维度。

3.转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。

4.用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化产品，提升用户体验。

5.细查路径

数据分析师可以观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6.留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访网站/app”的比例。 数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

7.A/B 测试

测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则(例如用户体验、数据指标等)优胜略汰选择最优的方案。数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。


然而，作为一个优秀的数据分析师应该具有全局观和专业度，从业务实际出发，综合各个方面的可能性，比如，做一个EDM测试，但EDM注册转化率骤降的可能性如下：

1.技术原因：ETL延迟或者故障，造成前端注册数据缺失，注册转化率急剧下降;

2.外部因素：该时间节点是否有节假日，其他部门近期是否有向用户发送推广邮件，这些因素可能稀释用户的注意力;

3.内部因素：邮件的文案、设计是否有改变;邮件的到达率、打开率、点击率是否正常;邮件的注册流是否顺畅。

经过逐一排查，数据分析师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定信用卡的内容，导致用户的注册提交意愿大幅度下降，转化率暴跌。

一个看似简单的转化率分析问题，它的背后是数据分析师各方面能力的体现：首先是技术层面，对ETL(数据抽取-转换-载入)的理解和认识;其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度，对EDM业务的流程、设计等了如指掌。

练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。


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