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数据分析课|数据分析师必须掌握的十个经典数据分析方法

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发布时间:2019年10月29日 13:15:02 来源:环球网校 点击量:

【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有经典数据分析方法的问题,今天就来讲讲经典数据分析方法的问题。

下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。

1、经典数据分析方法——Link Tag的流量标记

Link tag标记流量源头 ,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。

Link tag的意思,是在流量源头的链出链接上(链出URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。

Link tag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。

Link tag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,不仅仅是常规分析,还包括归因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。

2、经典数据分析方法——转化漏斗

分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel),这个大家都应该很熟悉了。

转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟(session duration >10minutes)。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。

漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。

漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。

3、经典数据分析方法——微转化

人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题,但大问题总是有限的,这些问题搞定后,你还是需要对你的转化进行持续优化,这个时候必须要用到微转化。

微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。

比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。

个人认为,研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例,课堂上跟大家讲。

4、经典数据分析方法——合并同类项

合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分,但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。

合并同类项就是这样的方法。举一个例子,我问你,一个电子商务网站,所有商品页的整体表现如何?它们作为一个整体的bounce rate怎么样,停留时间怎么样,用户满意度怎么样等等,你能够回答吗?

如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析,就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候,我们必须要合并同类项。

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分享到: 编辑:吴晨辉

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