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對產品經理來說，數據分析是必須要掌握的技能之一。做決策、分析需求和做功能時，都需要數據分析進行協助。但不少同學對這個概念比較模糊，或者不知道結合業務，這篇文章，作者結合案例，給大家講解下如何養成數據分析思維。

在當今快節奏、數據驅動的商業中，掌握數據分析不僅是一種競爭優勢，更是必需品。數據分析不是某個固定的職位，而是人工智能時代的通用能力。

你會看到各行各業的招聘中都會要求應聘者具備數據分析能力。

隨著企業積累大量數據，提取可操作見解的能力對于做出明智決策、優化流程和推動增長至關重要。本文深入探討數據分析思維的核心方面，重點介紹基本分析方法和業務知識的整合，以最大限度地發揮數據的價值。

你是否在面對工作時還是不知道如何展開分析，經常會遇到下面這些問題:

1. 手里拿了一堆數據，卻不知道怎么去利用;
2. 業務部門不滿意，總覺得你分析得不深入;
3. 準備面試或找到新工作后，不知道如何快速掌握該行業的業務知識。

為了解決以上問題，將通過“方法”和“實踐”來進行簡單的介紹

一、如何理解數據？

懂得從數據中發現業務指標，這就需要學會如何看懂數據，拿到數據后可以按照圖1-1的步驟來理解數據

數據的分類往往取決于業務需求和分析視角，且同一數據可以從多個角度進行分類。

舉個例子，文章的收藏量可以從不同的維度來理解和應用：

• 從行為角度看：收藏量反映用戶的互動行為，是一種典型的行為數據。它代表用戶對內容的偏好和參與度，這有助于分析用戶的使用模式和興趣點。
• 從產品角度看：收藏量也可以視為產品數據，因為它衡量了文章（作為一種內容產品）的吸引力和受歡迎程度。這有助于評估產品的市場接受度和用戶需求。

因此，數據的分類并不是固定的，而是應根據具體的業務目標和分析場景來靈活定義。這種靈活性允許數據被用于多種分析和決策支持，為企業提供更全面的洞察力。

二、常用的指標有哪些？

常用的指標有用戶數據指標、行為數據指標、產品數據指標、推廣付費指標等

• 用戶數據指標分為：新增用戶、活躍用戶、留存用戶
• 行為數據指標包括：PV、UV、轉發率、轉化率、K因子

PV（頁面瀏覽量）是指網頁在特定時間段內被訪問的總次數。每次用戶加載頁面或刷新頁面，PV 就會增加一次。這一指標主要用于衡量網頁的受歡迎程度和用戶的訪問行為。

例如某博客文章在一天內被用戶訪問了 500 次，則該文章的 PV 為 500。

UV（獨立訪客數）是指在特定時間段內訪問網站的獨立訪客數量。UV 通過統計不同 IP 地址或設備的訪問次數來計算，即使用戶多次訪問同一網站，也只算作一個 UV。這一指標用于衡量網站的用戶覆蓋面和獨立用戶數。

例如某網站在一周內被 10,000 個不同 IP 的用戶訪問，則該網站的 UV 為 10,000。

轉發率是指用戶分享或轉發某個內容的比例。轉發率反映了內容的傳播能力和用戶對內容的認可程度，是衡量內容病毒傳播效應的重要指標。

轉發率=（轉發次數/總瀏覽次數）×100％

例如如果某篇文章有 1,000 次瀏覽，用戶轉發了 50 次，則該文章的轉發率為： 轉發率=（50/1000）×100％=5％

轉化率是指用戶完成某個特定目標行為的比例，如注冊、購買、填寫表單等。轉化率用于評估營銷活動的效果和用戶行為的達成情況。

轉化率=（轉化次數/總訪問次數）×100％

例如某電商網站在一周內有 10,000 次訪問，其中 300 人完成了購買，則該網站的轉化率為： 轉化率=（300/10000）×100％=3％

K 因子是用來衡量推薦的效果，即一個發起推薦的用戶可以帶來多少新用戶，反映了每個用戶帶來的新增用戶數量。K 因子用于評估病毒營銷效果，幫助了解用戶之間的傳播行為。

如果每個用戶平均邀請 2 個新用戶，并且邀請成功率為 50%，則 K 因子為： K因子=2×0.5=1

如果 K 因子大于 1，表明每個用戶帶來的新用戶數量足以產生自增長。如果 K 因子小于 1，產品或內容需要額外的推廣手段來維持用戶增長。

指標之間的區別與聯系可以以下圖作為參考

這些指標在數字營銷和產品管理中發揮著重要作用，通過對這些指標的綜合分析，可以更好地理解用戶行為、優化營銷策略、提升產品表現。

三、常用的分析方法有哪些？

根據業務場景中分析目的的不同，可以選擇對應的分析方法，常用的分析方法如下圖：

在選擇分析方法前，可以先進行5W2H分析方法，你是不是在工作中最常聽的一句話就是，為什么這么做，怎么做，需要多少資源和成本，以后遇到這樣的問題我們可以先嘗試用5W2H法來解決

5W2H是一種用于問題分析和解決的工具，適用于產品開發、質量管理、市場分析等領域。它通過回答七個關鍵問題（What, Why, Who, Where, When, How, How much）幫助全面分析問題或任務，以確保沒有忽略重要的細節。

5W2H是一種系統化的分析工具，用于幫助人們全面了解問題的各個方面。

每個字母代表一個問題：

• What（是什么）
• Why（為什么）
• Who（是誰）
• Where（在哪里）
• When（什么時候）
• How（怎么做）
• How much（多少費用或資源）

這些問題提供了一種框架，可以幫助你從不同角度分析問題、項目或任務，確保全面考慮各方面因素。

四、具體應用步驟

1. What – 什么：描述問題或任務的具體內容

• 問題或任務是什么？
• 目標是什么？
• 要實現什么結果？

示例：

• 項目管理：“項目的目標是什么？需要完成哪些任務？”
• 市場營銷：“我們要推出什么產品？這個產品的特點是什么？”

2. Why – 為什么：闡明問題或任務的原因及其重要性

• 為什么要解決這個問題或完成這個任務？
• 它的背景或動機是什么？
• 為什么這是優先事項？

示例：

• 項目管理：“為什么要啟動這個項目？這個項目的必要性是什么？”
• 市場營銷：“為什么這個產品在市場上有需求？市場痛點是什么？”

3. Who – 誰：明確涉及的人員或團隊

• 誰負責解決這個問題或完成這個任務？
• 誰是相關利益者？
• 誰將受到影響？

示例：

• 項目管理：“項目團隊有哪些成員？每個成員的職責是什么？”
• 市場營銷：“目標客戶是誰？競爭對手有哪些？”

4. Where – 在哪里：確定問題發生或任務執行的地點

• 問題在哪里發生？
• 任務在哪里執行？
• 結果在哪里應用？

示例：

• 項目管理：“項目將在什么地點進行？交付物會在哪里使用？”
• 市場營銷：“產品在哪些市場發布？銷售渠道有哪些？”

5. When – 什么時候：設定時間框架和關鍵時間節點

• 任務什么時候開始和結束？
• 什么時候需要完成每個階段？
• 時間表是什么？

示例：

• 項目管理：“項目的開始和結束日期是什么時候？里程碑時間表是什么？”
• 市場營銷：“產品上市的時間安排是怎樣的？營銷活動什么時候進行？”

6. How – 怎么做：描述問題解決或任務完成的方法和過程

• 如何解決問題或完成任務？
• 采用什么方法、技術或工具？
• 步驟和流程是什么？

示例：

• 項目管理：“我們將如何進行項目管理？使用什么工具或方法？”
• 市場營銷：“我們將如何推廣這個產品？采用哪些營銷策略？”

7. How much – 多少：估算所需的資源和費用

• 完成任務需要多少資源？
• 成本或預算是多少？
• 需要多少時間、人力、物力？

示例：

• 項目管理：“項目的預算是多少？需要多少人力和物力？”
• 市場營銷：“營銷預算是多少？需要多少廣告支出？”

下面舉一個實戰例子來深入了解一下如何利用數據分析思維來拆解不同場景的具體解決方案。

五、案例分析

提問：一家在線教育平臺，主要提供編程、設計、數據科學等領域的課程。最近，公司發現新課程的完課率（用戶完成課程的比例）顯著下降。管理層希望通過數據分析找出問題的原因，并提出解決方案，以提升用戶完課率。

步驟1：理解數據

首先，收集與完課率相關的各類數據，包括但不限于：

1、用戶數據：

• 用戶的注冊日期、年齡、性別、職業、所在地區等。
• 用戶的學習習慣（如學習時間、設備類型）。

2、課程數據：

• 課程的內容類型、時長、難度、講師評分等。
• 課程更新頻率、推送策略、免費/付費狀態。

3、行為數據：

• 用戶的學習進度、觀看時間、暫停次數、交互行為（如討論、筆記）。
• 用戶的評價、反饋、問題提交等。

4、數據分類視角：

• 從用戶角度：分析不同用戶群體的學習習慣和完課行為。
• 從課程角度：分析不同課程類型和設計對完課率的影響。
• 從行為角度：分析用戶在課程中的具體行為與完課率的關系。

步驟2：選擇分析指標

根據業務需求，選擇適當的關鍵指標進行分析。

1、完課率：

• 定義：用戶完成某課程的比例。
• 計算公式：完課率 = （完成課程的用戶數 / 開始課程的用戶數）×100%

2、用戶留存率：

• 定義：在某時間段內持續活躍的用戶比例。
• 計算公式：留存率 = （某時間段活躍的用戶數 / 總用戶數）×100%。

3、平均觀看時長：

• 定義：用戶觀看課程的平均時長。
• 計算公式：平均觀看時長 = 總觀看時長 / 觀看用戶數。

4、用戶反饋得分：

• 定義：用戶對課程的評分和評價的平均得分。
• 計算公式：用戶反饋得分 = 總得分 / 評價數。

步驟3：應用分析方法

1、運用5W2H分析方法來定位完課率下降問題：

• What（是什么）：完課率下降，特別是新課程的完課率較低。
• Why（為什么）：需要了解是用戶、課程還是平臺的原因。
• Who（是誰）：受影響的主要是新注冊用戶，主要參與新課程學習。
• Where（在哪里）：所有在線課程，但尤以編程課程的完課率下降最明顯。
• When（什么時候）：過去三個月內，尤其是最近一次課程更新后。
• How（怎么做）：分析用戶行為數據、課程內容數據，調查用戶反饋。
• How much（多少）：需要的數據分析資源包括數據工程師、分析工具和用戶調查成本。

2、運用邏輯樹分析方法來定位用戶完課率低問題：

通過構建邏輯樹，將問題逐步分解：

用戶維度：

• 用戶特征：年齡、職業、學習習慣。
• 學習行為：學習頻率、觀看時長、互動程度。

課程維度：

• 課程特征：內容設計、難度、時長、講師質量。
• 課程設計：是否符合用戶預期、是否吸引人、內容是否過于復雜。

平臺維度：

• 平臺功能：用戶體驗、學習路徑引導、提醒機制。
• 技術支持：視頻加載速度、技術故障率。

3、運用假設檢驗分析方法定位完課率低的問題：

假設1：課程內容過于復雜，導致用戶放棄學習。

• 收集證據：分析完課率與課程難度評分之間的關系，用戶反饋中關于課程難度的評論。
• 得出結論：發現復雜的課程確實完課率較低，用戶反饋也顯示難度過大。

假設2：新用戶缺乏學習指導，導致完課率低。

• 收集證據：分析新用戶的完課率與是否有新手引導教程的關系。
• 得出結論：新用戶沒有新手引導教程的完課率顯著低于有教程的用戶。

假設3：平臺推送策略問題，導致用戶對課程更新不了解。

• 收集證據：分析用戶對課程更新推送的點擊率與完課率的關系。
• 得出結論：推送未到達用戶或點擊率低的情況下，完課率較低。

4、運用群組分析方法解決問題：

步驟：

• 劃分用戶群組：根據用戶行為和特征，將用戶分為“初學者”、“進階者”和“高級用戶”。
• 分析群組特征：每個群組的完課率、學習習慣、課程偏好。

制定策略：

• 初學者：提供更簡單的入門課程和新手引導。
• 進階者：提供有挑戰性的課程和學習路徑建議。
• 高級用戶：提供更深層次的內容和個性化推薦。

示例：通過群組分析發現，初學者的完課率最低，進而為初學者設計了新的引導教程和入門課程，結果顯著提升了該群組的完課率。

步驟4：根據分析結果，制定提升完課率解決方案

優化課程內容：

• 簡化課程難度，增加互動元素。
• 提供課程預覽和學習路徑推薦。

增強新用戶引導：

• 為新用戶提供詳細的學習引導教程。
• 設置學習提醒和鼓勵機制。

改進推送策略：

• 優化課程更新通知的推送機制，確保用戶能夠及時了解新課程。
• 提高推送內容的點擊率，通過A/B測試改進推送文案和設計。

個性化推薦：

• 基于用戶行為和偏好進行個性化課程推薦。
• 利用群組分析的結果，為不同群組提供定制化學習計劃。

實施與監控：

• 實施：按照制定的策略進行實施，調整課程設計、新用戶引導、推送策略和個性化推薦。
• 監控：持續監測完課率的變化，定期收集用戶反饋，進行數據分析，評估策略效果。

調整與優化：

根據監控結果，進一步優化課程內容和平臺功能，持續提升用戶體驗和完課率。

在數據驅動的商業環境中，數據分析已經成為企業取得成功的關鍵工具。本文介紹了幾種常用的數據分析方法。每種方法都有其獨特的價值，企業可以根據具體的業務需求，選擇合適的方法來進行分析，從而實現數據驅動的決策和管理。通過不斷應用和優化這些方法，企業能夠更好地挖掘數據價值，提高運營效率，搶占市場先機。