淺談數(shù)據(jù)監(jiān)控&數(shù)據(jù)分析

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關(guān)于數(shù)據(jù)分析,作者分享了一些看法,希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

從廣義來講,數(shù)據(jù)是反映產(chǎn)品和用戶狀態(tài)最真實的一種方式,通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)運營決策、驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。數(shù)據(jù)可分為2種情況:數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。

什么是數(shù)據(jù)監(jiān)控?

數(shù)據(jù)監(jiān)控是及時、有效的反饋出數(shù)據(jù)異常的一種手段,通過對數(shù)據(jù)的監(jiān)控去觀察是否異常,進(jìn)而分析數(shù)據(jù)。

什么是數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)分析是以業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)目標(biāo)為思考起點,業(yè)務(wù)決策作為終點,按照業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)目標(biāo)分解為若干影響的因子和子項目,圍繞子項目做基于數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析,知道改善現(xiàn)狀的方法。

數(shù)據(jù)是產(chǎn)品和運營人員工作中重要的一部分,運營人員常說的一句話是“數(shù)據(jù)在手,天下我有”,任何事情都要以數(shù)據(jù)來說事。作為一名運營人員,我們在做運營策略的同時,需要分析大量用戶數(shù)據(jù),去觀測用戶行為和用戶畫像。同時我們應(yīng)該要關(guān)心每個數(shù)據(jù)指標(biāo)的增長,防止產(chǎn)品出現(xiàn)BUG,影響到我們的最終數(shù)據(jù)指標(biāo)。那么我們要怎么及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常呢?

以現(xiàn)金貸為例,每天我們都有大量的用戶在進(jìn)行交易行為,如果是有一個小時突然沒有用戶的交易數(shù)據(jù),很少人會隨時發(fā)覺,往往都是用戶打電話詢問客服“為什么APP登錄不上”“為什么我提交不了資料”等等,這時大家才會發(fā)覺APP出現(xiàn)故障。

所以我們要做數(shù)據(jù)監(jiān)控。

對于數(shù)據(jù)監(jiān)控首先我們要明確幾個點

  • 明確監(jiān)控目標(biāo)
  • 監(jiān)控哪些數(shù)據(jù)
  • 監(jiān)控這些數(shù)據(jù)每個背后的意義是什么
  • 數(shù)據(jù)預(yù)警

現(xiàn)在讓我們來講下:

1.監(jiān)控哪些方面的數(shù)據(jù)?

首先關(guān)注每個環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)指標(biāo)(以現(xiàn)金貸的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來舉例)

  • 注冊用戶數(shù)
  • 填寫基礎(chǔ)資料用戶數(shù)
  • 授信獲得額度
  • 發(fā)起提現(xiàn)用戶數(shù)和發(fā)起提現(xiàn)金額
  • 成功提現(xiàn)用戶數(shù)和成功提現(xiàn)金額
  • 監(jiān)控這些數(shù)據(jù)每個背后的意義是什么?

通過監(jiān)控每個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如果數(shù)據(jù)異常,可以快速定位哪個環(huán)節(jié)出了問題,進(jìn)而進(jìn)一步的分析。

2.數(shù)據(jù)預(yù)警

數(shù)據(jù)預(yù)警是通過各種數(shù)據(jù)維度的比對發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。

預(yù)警即通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析,對已經(jīng)存在的風(fēng)險發(fā)出預(yù)報與警示

當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時迅速作出反應(yīng),可第一時間通知到所有人,這樣就能快速發(fā)現(xiàn)問題。

數(shù)據(jù)預(yù)警有5個點需要明確:

①量級指標(biāo)與轉(zhuǎn)化指標(biāo)的確定

量級指標(biāo)即每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)指標(biāo),量級指標(biāo)存在的意義是可以通過我們的加工成為我們想要的數(shù)據(jù)。

轉(zhuǎn)化指標(biāo)即每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化,通過觀測轉(zhuǎn)化指標(biāo)可以快速定位出哪個環(huán)節(jié)出了問題。

②每個指標(biāo)正常波動范圍的確定

每個指標(biāo)要根據(jù)歷史的數(shù)據(jù)設(shè)定一個正常浮動范圍。可以從以下4種數(shù)據(jù)維度去確認(rèn)正常波動范圍。

  • 同比數(shù)據(jù)(與上周同一天同時段進(jìn)行對比)
  • 環(huán)比數(shù)據(jù)(與前三天同一時段的平均值進(jìn)行對比)
  • 每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化(與前N天每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化進(jìn)行對比)
  • 每個小時增幅(與前N天每個小時增幅進(jìn)行對比)

舉個例子,根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出,注冊用戶量環(huán)比前3天的平均值的正常浮動范圍是±20%。

③觸發(fā)條件的確定

數(shù)據(jù)預(yù)警的觸發(fā)條件要確定,通常是低于正常浮動范圍就會發(fā)出預(yù)警

④預(yù)警周期與頻次的確定

預(yù)警的周期通常是一天,頻次半個小時一次或一個小時一次。

⑤預(yù)警方式

一般預(yù)警方式有三種

  • i短信通知
  • ii釘釘群通知并@所有人
  • Iii Email通知

監(jiān)控數(shù)據(jù)只能快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的大概范圍,不能精確地定位到具體的問題上。有人會說,那我把所有的環(huán)節(jié)都拆分為細(xì)小化顆粒,做好監(jiān)控自動觸發(fā),

其實這個不是不行,這樣的話一旦你一個細(xì)小化的環(huán)節(jié)出現(xiàn)異常而發(fā)出報警,關(guān)聯(lián)到的其他細(xì)小化的指標(biāo)都會受到影響從而也發(fā)出報警,這樣的話太多指標(biāo)發(fā)出報警,會造成你的干擾。

這是數(shù)據(jù)有效監(jiān)控的一個流程,當(dāng)有數(shù)據(jù)異常的時候,系統(tǒng)就會觸發(fā)條件快速通知你,這時候你要做的就是看哪個環(huán)節(jié)出了問題。這個時候就要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3.數(shù)據(jù)分析有4種方法

(1)單項分析

趨勢洞察、渠道歸因、鏈接標(biāo)記、漏斗分析、熱圖分析、分群分析、A/B分析、留存分析

(2)組合分析

針對某個細(xì)分點,進(jìn)行多維度組合分析。

(3)用戶場景分析

時間、地點、需求。

舉例:用戶早上注冊時間點

(4)建模分析

流失預(yù)警分析、用戶激活分析、付費決策分析

舉個例子,注冊用戶數(shù)急劇下降的原因,我們用組合分析,針對注冊用戶數(shù)這個細(xì)分點,進(jìn)行幾個維度的分析并得出原因。

  1. APP網(wǎng)絡(luò)是否正常
  2. 推廣注冊頁是否有異常
  3. 獲取短信驗證碼是否有異常
  4. 設(shè)置手勢密碼是否有異常
  5. 分析哪個渠道的注冊用戶數(shù)下降并得出原因

5.分析數(shù)據(jù)要用什么去展現(xiàn)呢?

有2種方法:

(1)自動圖表化:可以從數(shù)據(jù)后臺刷選出我們想要看的數(shù)據(jù),并且每個版塊都制成圖表,便于我們快速查看。舉例:神策系統(tǒng)——把用戶每個觸發(fā)行為都加上埋點,按時間維度去查詢我們想要的數(shù)據(jù)。

(2)手動圖標(biāo)化

最常用的有以下幾種圖表:

(1)柱狀圖

柱狀圖通常描述的是分類數(shù)據(jù),用于顯示一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化或顯示各項之間的比較情況。

(2)折線圖

折線圖可以顯示隨時間(根據(jù)常用比例設(shè)置)而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)。

(3)餅圖

餅圖以二維或三維格式顯示每一數(shù)值相對于總數(shù)值的大小。

(4)條形圖

條形圖顯示各個項目之間的比較情況。

(5)散點圖

散點圖也叫 X-Y 圖,它將所有的數(shù)據(jù)以點的形式展現(xiàn)在直角坐標(biāo)系上,以顯示變量之間的相互影響程度,點的位置由變量的數(shù)值決定。

(6)漏斗圖

漏斗圖適用于業(yè)務(wù)流程比較規(guī)范、周期長、環(huán)節(jié)多的單流程單向分析,通過漏斗各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的比較,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在,為決策者提供一定的參考。

(7)面積圖

面積圖又叫區(qū)域圖,面積圖強(qiáng)調(diào)數(shù)量隨時間而變化的程度,?它是在折線圖的基礎(chǔ)之上形成的, 它將折線圖中折線與自變量坐標(biāo)軸之間的區(qū)域使用顏色或者紋理填充,顏色的填充可以更好的突出趨勢信息。

以上7種圖表都是在分析數(shù)據(jù)中經(jīng)常使用的,可以根據(jù)分析數(shù)據(jù)的展示去選擇不同的圖表。

總結(jié)

數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析對于運營來說是非常重要的,做好數(shù)據(jù)監(jiān)控,減少產(chǎn)品出現(xiàn)bug,影響用戶的體驗,減少重大事故的發(fā)生。

對于監(jiān)控數(shù)據(jù)筆者仍在學(xué)習(xí)階段,以上是最近工作中的心得分享,希望能給大家?guī)硪恍┧悸罚?/p>

 

本文由 @Crystal 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Pexles,基于CC0協(xié)議

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評論
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  1. 產(chǎn)品部最重要

    回復(fù)
  2. 果然是淺談,看了沒啥用這么水的文章

    來自廣東 回復(fù)
  3. 數(shù)據(jù)分析的四種方法能結(jié)合案例講解就更完美了,后面一半都在放圖,這個屬于基本的技能哦

    回復(fù)
  4. 這種圖怎么做的呢

    回復(fù)
  5. 微信嗎

    回復(fù)
  6. 還有個熱點圖沒講到呢 ??

    來自江蘇 回復(fù)