数据分析有哪些具体的方法？

在过去的两年里，随着大数据、精益运营、黑客增长等概念的传播，数据分析的思维越来越受欢迎。互联网最前沿的产品经理接触了大量的用户数据，但一直困扰着如何做好数据分析。那么，产品经理应该如何构建自己的数据分析知识系统数据分析的价值，产品经理做数据分析的具体方法是什么，以及如何学习数据分析本文将与您分享这些问题。数据分析系统：道、术、器“道”是指价值观。要做好数据分析，产品经理首先要认同数据的意义和价值。一个不同意数据分析和缺乏理解数据分析意义的人很难做好这项工作。“术”是指正确的方法论。新兴的“现在”GrowthHacker“（成长黑客）概念是一种很好的分析方法，从AARRR框架（获取、激活、保留、实现和推荐五个环节）开始。“器”是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能够帮助产品经理收集、分析和可视化数据，节省时间和精力，帮助产品经理更好地理解用户，优化产品。数据分析的价值产品经理不能为了数据分析而进行分析，而是要把落脚点放在产品和用户上。数据分析应帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，推动产品和用户增长。当我们推出一款新产品时(product)或者在功能时，需要监控和测量数据(measure)。然后从监控中收集产品的用户行为数据(data)，分析和总结这些数据(learn)。最后，从分析中得出结论和观点(idea)，如果数据证明我们的新产品/功能优秀，可以大力推广；如果数据表明我们的产品仍然存在问题，我们需要对产品进行新一轮的优化(build)。在“产品-数据-结论”的持续循环中，我们不断利用数据优化产品，加快产品迭代步伐，提升用户体验。数据分析方法1：对不同获客渠道流量的数量和质量进行流量分析，进而优化投放渠道。UTM代码跟踪是分析新用户广告来源、广告内容、广告媒体、广告项目、广告名称和广告关键词的常用方法。对产品的访问趋势进行实时监控，特别是流量异常值。例如，一个互联网金融平台的流量峰值是由于产品BUG引起的用户疯狂购买。产品经理发现实时数据异常后，迅速离线产品修复BUG，避免损失扩大。方法2：广义上，所有的商业网站都是电子商务网站；因为它们都需要用户转换和用户实现。在我们的产品中，有许多地方需要进行转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等。一般来说，我们用漏斗来衡量用户的转换过程。影响转化率的因素很多，我们总结了渠道流量、用户营销、网站/APP体验三个主要方面。以渠道流量为例，通过优化渠道，量化分配我们的投放资源，可以有效提高整体转化率。方法3：顾名思义，留存分析是指用户在第一次访问您的网站/APP后回访多少天。保留是产品增长的核心。只有当用户留下来时，你的产品才能继续增长。一条保留曲线，如果产品经理什么都不做，影虎就会慢慢流失。从产品设计的角度，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。我们发现，在我们的产品中，使用“新”功能的用户保留率非常高；所以我们做了产品改进，把“新”按钮放在主页的顶部来刺激用户的使用，效果非常好。硅谷流行的Magicnumber(魔法数字)也是保留分析的一部分。比如Facebook发现“第一周加10个朋友”的新用户保留率很高。作为产品经理，我们还需要通过数据分析不断探索我们产品中的魔法数字，不断提高用户的保留率和活动率。方法4：用户体验的可视化分析是一个非常抽象的概念，我们可以形象化它。目前，一种常见的方法是以热图的形式可视化用户数据。在热图的帮助下，产品经理可以直观地了解用户对产品的点击偏好，并测试我们的产品设计或布局是否合理。方法5：群体分析千人千面，产品经理对用户的精细分析至关重要。不同地区、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户可能对产品的使用和感知有很大的不同。产品经理可以分组不同属性的用户，观察不同群体用户的行为差异，然后优化产品。我们之前做过分析，网站的整体注册转化率是6%;但使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率仅为1%。这样的话，问题就很明显了，很有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理要注意这个问题。要做好数据分析，数据分析的书籍不可能一朝一日，需要在产品规划设计、产品升级迭代等方面不断实践。以下书籍有助于产品经理学习数据分析：推荐1：范冰的《成长黑客》是中国第一本关于成长黑客的详细介绍书。作者从aarrr的角度描述了大量的产品优化和产品增长案例，这对产品经理非常有益。推荐2：在埃里克·莱斯的《精益数据分析》一书中，作者介绍了数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，以及大量的数据分析案例和详细的数据。如果你想实施数据分析，这本书对产品经理很有帮助。推荐3：GrowingIO的产品和分析师撰写的《互联网增长的第一本数据分析手册》汇编了我们一年多来数据分析和产品优化的实际案例。许多文章被大规模转移，如“如何成为一名优秀的数据产品经理”等。下载电子分析手册，请参考此处。推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》作者提出了最小可行性产品(MVP)、产品设计和优化的概念，如小步快跑、快速迭代等，影响深远。结论数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到很多东西。为了做好数据分析，产品经理应该有一个完整的思维系统，在价值观、方法论和工具三个方面储备相关知识。同时，以产品和用户为基础，用数据打磨产品，用数据检验迭代，不断提升用户体验。