你真的懂数据分析吗？4个方面深入了解数据分析

在互联网时代,数据分析已经成为不可或缺的重要工具。大数据和数据驱动已经深入到互联网从业者的工作中,他们一边源源不断地产生数据,一边紧锣密鼓地收集解读数据。数据是非常有价值的,它能让人更直观、清晰地认识世界,同时也能为决策提供依据。

数据分析的目的主要有两个:一是挖掘问题、定位原因,对症下药;二是验证假设,提供必要的数据支持。但不能为了做数据分析而做数据分析,这是很多互联网从业者常犯的错误。数据分析需要有明确的目标和思路,而不是简单地追求数据。

本文将从指标体系、数据分析、数据采集和数据清洗四个方面,深入探讨数据分析的各个环节,帮助你全面了解数据分析的过程和要点。

一、指标\u0026指标体系

"好数据胜过大数据",不要用装满数字的高压水枪把团队冲垮。好的数据应该具备三个特点:比率、比较性和简单易懂。

比率可以避免"抛开剂量谈毒性"的情况,看转化率、点击率等统计量更有意义。比较性则可以让数据产生价值,包括横向、纵向和环比等比较。简单易懂则是为了让指标可以被团队成员理解和应用。

不同的商业模式有不同的数据指标,比如电子商务、移动应用和媒体网站。以移动应用为例,可以分为宏观指标(DAU/WAU/MAU等)和微观指标(推荐召回排序、营销漏斗等)。这些指标之间存在一定的关系,需要全面地理解和掌握。

二、数据分析

数据分析主要分为两种:后验分析和先验分析。后验分析关注某个指标的变化,分析内部和外部原因;先验分析则是根据业务需求,提前设计分析思路。

在数据分析过程中,需要注意1个思维和2个指标:

1. 漏斗分析思维:通过各环节指标的逐级递减,可以找到漏斗中的问题点,为优化提供依据。

2. 北斗星指标:关注一个最重要的指标,让团队聚焦,少走弯路。

3. 虚拟指标:避免注重PV/UV等量级指标而忽视转化率,或只关注相对值而忽视绝对值,以及只看全量用户而忽视有意义的用户行为。

同时,理解数据瓶颈和同行大盘情况,也能帮助你把精力放在正确的地方。

三、数据采集

常见的数据采集渠道包括:行为数据(埋点)、流量数据(JS采集或第三方)、业务数据(运营后台)和外部数据(第三方或爬虫)。不同场景下,可以选择适合的数据采集方式。

四、数据清洗

数据清洗的目的是确保数据的可靠性和准确性,主要包括排除空值、异常值等操作。比如排除点击时长异常的数据、过滤1秒内的虚假点击等。

总之,做好数据分析需要注重思维方式,掌握指标体系,了解数据采集和清洗等环节。同时,也要警惕唯数据论,善用数据提高效率,而不是被数据所局限。