导论

三、数据分析基础篇

数据分析的价值---在业务问题和数据之间建立一个桥梁

对比分析

• 比什么：绝对值/比例值
  
• 怎么比：同比/环比
  
• 和谁比：和自己比/和行业比
  

多维度拆解（最重要）

• 数据分析的本质，就是用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标

  
  不止可以针对一个单一的指标去拆解，还可以针对业务流程进行拆解

【案例】数据涨跌异常如何处理

现在大家工作中，主要关注跌的部分，但是最好是搞清楚每一次涨跌的原因

• 一个产品其实是由很多产品模块和运营策略在共同组成和起作用的。搞清楚每一次涨跌的原因可以帮助你知道是哪一个部分做的好，哪一个部分做的不好

  
  
  
• 先确定是事儿吗？因为有的时候涨跌是正常的，如果是事儿再分析原因
• 数据永远只能帮你验证，是支撑工具，首先你需要有一个假设

漏斗模型

漏斗使用的4个坑：

• 有时间窗口

• 漏斗是有严格顺序的

  
  
• 漏斗可以基于【用户】，也可以基于【事件】（实际上就是uv和pv）

【案例】如何评估渠道质量，确定投放优先级

• 视频中对比了一个P2P金融的产品，在腾讯、今日头条、搜狗等多家渠道投放的各项指标（激活用户数、平均使用次数、平均使用时长、借贷转化率等）。其中搜狗带来的用户，虽然借贷转化率不高（28%左右），比腾讯带来的用户的接待转化率低很多（52%），但是因为搜狗带来的激活用户数比别家高很多，所以虽然转化率低一些，但最后借贷人数也不低。从这个案例可以知道，并不像《精益数据分析》里面所说，只有比率才是好的指标，多数情况比率更具业务价值，但绝对数值也有它的意义