數(shù)據(jù)有什么用？

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品進(jìn)步！

現(xiàn)在人們對(duì)數(shù)據(jù)的要求越來越高，我們在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析思維加上一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析工具，兩者必不可少，今天主要是為大家講解三個(gè)數(shù)據(jù)分析思路和一個(gè)好工具。

首先我們來看看數(shù)據(jù)分析思路是什么：

1 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點(diǎn)擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對(duì)變化原因進(jìn)行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時(shí)候需要明確幾個(gè)概念：環(huán)比，同比，定基比。

環(huán)比是指本期統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會(huì)有些季節(jié)性差異。

為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進(jìn)行比較。

定基比更好理解，就是和某個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行比較，比如2018年1月作為基點(diǎn)，定基比則為2019年2月和2018年1月進(jìn)行比較。

比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)2000萬，相比同年1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。

趨勢分析另一個(gè)核心目的則是對(duì)趨勢做出解釋，對(duì)于趨勢線中明顯的拐點(diǎn)，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

2 數(shù)據(jù)對(duì)比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨(dú)立的看，其實(shí)很多情況下并不能說明問題，比如如果一個(gè)企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個(gè)企業(yè)的好壞，如果這個(gè)企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個(gè)很差的數(shù)據(jù)。

對(duì)比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。

一般而言，對(duì)比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時(shí)候，在產(chǎn)品迭代測試的時(shí)候，為了增加說服力，會(huì)人為的設(shè)置對(duì)比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗(yàn)最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時(shí)間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時(shí)候，需要進(jìn)一步地細(xì)拆，因?yàn)樵谝恍┚C合指標(biāo)的使用過程中，會(huì)抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進(jìn)行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

??分時(shí)：不同時(shí)間段數(shù)據(jù)是否有變化。

??分渠道：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

??分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級(jí)用戶和低等級(jí)用戶相比是否有差異。

??分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

??組成拆分：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不同店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個(gè)非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

4 一個(gè)好工具

ABI---一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

全能型數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，打通企業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的全場景需求。

我們能做到：

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化：近百種組件特效任意組合即可制作酷炫靈動(dòng)的大屏駕駛艙

可視化地圖：支持各類地圖應(yīng)用，包括圖片式地圖，GIS地圖，動(dòng)態(tài)3D地圖

領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙：以圖表結(jié)合的形式生動(dòng)直觀地展示企業(yè)KPI指標(biāo)，為領(lǐng)導(dǎo)提供的“一站式”決策支持

3D可視化：逼真的動(dòng)態(tài)模型仿真、擬實(shí)場景交互和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，輕松掌握城市一手信息，賦能智慧城市高效運(yùn)營

敏捷分析

敏捷看板：面向業(yè)務(wù)人員，一分鐘上手，滿足各類用戶對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綜合分析需要

分析報(bào)告：快速制作圖文并茂的數(shù)據(jù)分析報(bào)告并進(jìn)行匯報(bào)展示

幻燈片：制作動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的幻燈片既省時(shí)又省力，在眾多幻燈片中脫穎而出

預(yù)測挖掘

多樣的算法：分類分析，關(guān)聯(lián)分析，回歸分析，聚類分析，時(shí)間序列預(yù)測等等

全程可視化：不懂算法也不用擔(dān)心，拖拽式操作輕松掌握數(shù)據(jù)挖掘

模型評(píng)估：提供科學(xué)的模型評(píng)估方法，根據(jù)評(píng)估結(jié)果智能的推薦最佳模型

數(shù)據(jù)填報(bào)

數(shù)據(jù)采集：制作全新的表單用于錄入數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)補(bǔ)錄：制作分析表進(jìn)行數(shù)據(jù)回填，補(bǔ)錄缺失的數(shù)據(jù)

個(gè)性化業(yè)務(wù)流程：靈活輕便的工作流引擎，實(shí)現(xiàn)了用戶業(yè)務(wù)過程的自動(dòng)化

數(shù)據(jù)處理

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫：用于幫助政府和企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫

ETL工具：通過拖拽式的流程設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載及調(diào)度

一體化：無需多套工具，數(shù)據(jù)處理和分析完美銜接