怎样做数据分析 怎样做数据分析和对比

科多大数据给大家分享一下 , 如何一步步入门精益数据分析  
一、认识数据——产品经理与数据分析  
1.1数据的客观性  
数据是量化事物的手段 , 投射到不同的人身上又会导致解读的结论偏差 , 因此我能需要“求证”地分析第三方网站提供的调研数据(网站改版案例) 。  
大量的数据如何为我们所用呢 。大概包含以下几点:明确问题本质;了解产品业务;大量深入的产品实践 。  
1.2培养面对数据的“智慧”  
好的产品经理需要学会控制自己的思维 , 感性的发散 , 理性的聚焦需要同时具备 。基本是靠反复的练习和大量的数据阅历练成的吧 。  
产品经理开始有意识的学习数据分析的时候应该从以下两点开始:  
第一、学习如何提出数据统计需求  
提出数据需求的过程 , 是一个“界定产品目的和目标 , 根据目标提出假设、预判产品效果”的过程 , 要求对功能目标、功能预期效果有完整且清晰的掌握 。  
一个完整的数据需求包含功能设计方案、功能目的和目标、功能上线后需要跟踪的数据指标及指标精确定义 。  
案例:  
网站注册流程需求案例  
第二、学习如何解读数据  
对数据保持敏感 , 并能通过逻辑推理 , 进一步提出好的追问和假设 , 然后再通过数据或者其他手段来验证 。  
分清楚因果关系和相关关系 , 提出好的追问假设 , 在不同的维度拆分数据 。  
电商网站案例  
1.3数据分析当中的“误区”  
a.忽略沉默用户  
b.用户迫切需要的需求≠产品核心需求  
c.过分依赖数据会限制产品经理的灵感  
d.错判因果关系和相关关系  
e.警惕表达数据的技巧(控制折线图纵坐标范围混淆结论)  
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f.不要妄谈大数据(大数据特征——要用全部数据、注重相关关系、全新的计算方法)  
二、获取数据——产品分析指标和工具  
2.1网站数据指标  
网站排名工具:Alexa、中国网站排名、网络媒体排名  
【怎样做数据分析 怎样做数据分析和对比】网站监测工具:Google Analytics、百度统计、CNZZ  
关键网站分析指标:访问量、访客数、浏览量、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率  
访问量:Session  
访客数:Unique Visitor , 依据用户的设备、浏览器分配Cookie  
浏览量:PageViews  
页面停留时长:该页面的总停留时长除以该页面的访问量  
网站停留时长:指访问一次会话的时间长度 , 等于网站所有访问量的总停留时长除以访问量  
跳出率:网站的重要指标 。等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量 。  
退出率:等于从一个页面的退出次数除以访问次数  
转化率:达成某种目标的访客数占总访客数(访客数换成访问量也是同样成立的)  
Google Analytics操作介绍  
4大模块:受众群体分析、流量获取分析、用户行为分析、用户转化分析  
掌握对数据的宏观分析思路 , 避免陷入到数据细节中 , 如下:  
a.访客数和访问深度  

怎样做数据分析 怎样做数据分析和对比
  
文章插图  
查看GA上的受众群体概览页来了解网站的访客数和访问深度 。  
b.访客来源 , 渠道效果  
查看GA上的流量获取的概览页  
Referral:引荐网站 , 如博客、联盟等等  
Direct:直接进入网站  
Organic Search:自然搜索  
Paid Search:付费搜索


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