互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析入門(ppt38頁(yè))-文庫(kù)吧資料
2025-02-27 15:30本頁(yè)面
【正文】 投籃命中率為 32% 在樣本量足夠時(shí)誤差才會(huì)較小，結(jié)論才會(huì)可靠 當(dāng)比爾 A和 B的數(shù)據(jù)高度相關(guān)，有人就片面認(rèn)為 A影響了 B，或者 B影響了 A；但是，有時(shí)候真實(shí)原因是 C同時(shí)影響了 A和 B，而 C被忽略掉了。 沉默的大多數(shù)：如果滿意，他們下次就會(huì)再來(lái)；如果丌滿意，他們就會(huì)默默地離開。 只有正確的認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，才能正確的利用數(shù)據(jù) F O U R 十個(gè)有趣的數(shù)字案例 案例一 忽略沉默用戶 用戶的迫切需求 ≠ 產(chǎn)品的核心需求 粉絲：無(wú)條件的熱愛一個(gè)產(chǎn)品，盲目地推崇產(chǎn)品的一切，認(rèn)為他們熱愛的產(chǎn)品是完美的。 盲目依賴數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)的問題缺乏求證 忽略環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，數(shù)據(jù)分析的方法和標(biāo)準(zhǔn)一成不變。 要有一個(gè)好的框架 報(bào)告撰寫 最重要的： 給誰(shuí)看！ 1 2 3 4 每個(gè)分析都有結(jié)論，而且結(jié)論一定要明確 一定要有解決方案和建議方案 盡量圖表化 不要試圖面面俱到，要有重點(diǎn) 不要回避 “ 不良結(jié)論 ” 不要記敘文，要議論文 不要有猜測(cè)性的結(jié)論 THREE 數(shù)據(jù)分析的誤區(qū) 分析目的不明確，為了分析而分析 缺乏行業(yè)、公司業(yè)務(wù)認(rèn)知，分析結(jié)果偏離實(shí)際。 餅 圖：指定一個(gè)分析軸進(jìn)行所占比例的比較時(shí)使用。 數(shù)據(jù)展現(xiàn) 折線圖：按照時(shí)間序列分析數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)時(shí)使用。 數(shù)據(jù)分析 AARRR模型 Acquisition、 Activation、 Retention、 Revenue、 Refer，獲取、激活、留存、收入和推薦。 數(shù)據(jù)分析 細(xì)分（邏輯樹分析法） 丌斷用更小的量化指標(biāo)去細(xì)分一個(gè)大的指標(biāo)，從而達(dá)到定位問題的目的。 橫向比較： 指對(duì)同類的丌同對(duì)象在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行比較的方法。 常用指標(biāo) 1 2 3 4 離散趨勢(shì)： 方差、標(biāo)準(zhǔn)差、全距 變化趨勢(shì)： 同比、環(huán)比 相對(duì)位置： 百分比、四分位數(shù)、比率 集中趨勢(shì)： 平均數(shù)、加權(quán)算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù) 數(shù) 據(jù) 的 描 述 縱向比較： 指對(duì)同一事物在丌同時(shí)間里的發(fā)展變化進(jìn)行比較的方法。 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析 ：用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ?，?duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效的結(jié)論。 數(shù)據(jù)埋點(diǎn) 數(shù)據(jù)計(jì)算 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化 數(shù)據(jù)清洗 Garbage In，Garbage Out！ 數(shù)據(jù)處理 定義：數(shù)據(jù)處理是從大量的、可能是雜亂無(wú)章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對(duì)于某些特定的人們來(lái)說(shuō)是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)
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