上周公司完成了一個(gè)迭代，也是我參與的第一個(gè)迭代。我主要負(fù)責(zé)的是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，采用的是Google Analytics工具。采用這個(gè)工具的原因有兩個(gè)：一是因?yàn)镚A功能比較全面；二來是因?yàn)楣镜能浖袃蓚€(gè)版本，中文版和英文版。英文版目前主要在新加坡使用，所以為了能夠獲得兩個(gè)版本的數(shù)據(jù)，采取了GA這個(gè)工具。
?具體的埋點(diǎn)過程后面會(huì)總結(jié)出來，這篇文章先總結(jié)一下數(shù)據(jù)分析的框架，或者說是流程，屬于理論知識(shí)。實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但是實(shí)踐也要結(jié)合理論知識(shí)，才能走的更遠(yuǎn)，問題發(fā)現(xiàn)的更深入。另外，這篇文章總結(jié)的主要是來自于網(wǎng)上看到的資料，在此，感謝前輩們無私的經(jīng)驗(yàn)分享。

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數(shù)據(jù)分析一般會(huì)存在兩種方向，一種是自上而下，另一種是自下而上。

自上而下

對數(shù)據(jù)維度進(jìn)行逐級(jí)拆分，以結(jié)構(gòu)化思維來做數(shù)據(jù)的分析。在數(shù)據(jù)分析過程中，思路可以如下：

1.確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)
?比如--檢測用戶對新功能的喜愛程度；
?比如--優(yōu)化用戶在使用過程中的槽點(diǎn)；
?比如--通過數(shù)據(jù)分析迭代產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)新的流量增長點(diǎn)
?** ...... **
2.目標(biāo)拆解，拆解到不能拆解為止，形成分析模型。同時(shí)明確哪些是核心指標(biāo)，哪些是主要指標(biāo)，哪些是次要指標(biāo)
3.數(shù)據(jù)采集，即進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點(diǎn)
4.數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)及出現(xiàn)原因
5.數(shù)據(jù)決策，針對問題影響的數(shù)據(jù)維度做優(yōu)化

比如說，電商網(wǎng)站需要分析其核心目標(biāo)--交易額，那么這個(gè)指標(biāo)可以拆解成為 流量，客單價(jià)，轉(zhuǎn)化率，回購率等。

同時(shí)，數(shù)據(jù)分析過程中，還可以將數(shù)據(jù)指標(biāo)和用戶結(jié)合。比如 新用戶做了什么？老用戶做了什么？付費(fèi)用戶做了什么？非付費(fèi)用戶做了什么？流失用戶在流失之前做了什么。另外，針對公司里的不同角色所需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)也不同，比如運(yùn)營組、市場組、以及研發(fā)組。所以需要根據(jù)實(shí)際情況來確定所需的指標(biāo)。

推薦一篇文章，是采用類似框架進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的例子。理論+實(shí)踐更配(⊙o⊙)哦~~
數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：如果我為共享單車類產(chǎn)品做數(shù)據(jù)分析

另外關(guān)于AARRR模型，兩篇入門文章，可以簡單了解下
方法論：用AARRR模型做數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析師對AARRR模型的思考

自下而上

自下而上的分析思路經(jīng)常用在針對已有數(shù)據(jù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)問題發(fā)現(xiàn)，具體思路為：
1.異常數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)
2.該異常數(shù)據(jù)的影響因素
3.找出原因
4.找出異常數(shù)據(jù)的解決辦法

舉一個(gè)簡單的例子（這部分也是產(chǎn)品面試中經(jīng)常考察的點(diǎn)~~）
某社交平臺(tái)推出新功能后，以電子郵件形式向目標(biāo)用戶推送，用戶可以直接點(diǎn)擊郵件中的鏈接以完成注冊。該渠道的注冊轉(zhuǎn)化率一直在10%-20%之間，但是8月下旬開始急劇下降，甚至不到5%。

來羅列一下可能的影響因素：

• 1.技術(shù)原因：ETL延遲或者故障，造成前端注冊數(shù)據(jù)缺失，注冊轉(zhuǎn)化率急劇下降；
• 2.外部因素：該時(shí)間節(jié)點(diǎn)是否有節(jié)假日，其他部門近期是否有向用戶發(fā)送推廣郵件，競爭對手是否做了什么舉動(dòng)，這些因素都有可能稀釋用戶的注意力
• 3.內(nèi)部因素：郵件的文案、設(shè)計(jì)是否有改變；郵件的到達(dá)率、打開率、點(diǎn)擊率是否正常；郵件的注冊流程是否流暢

另外，再舉兩個(gè)產(chǎn)品表現(xiàn)數(shù)據(jù)良好，進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品迭代的例子：

• airbnb在早期發(fā)現(xiàn)那些放置的照片十分精美的住家的出租率比較好，發(fā)現(xiàn)了該特性后，內(nèi)部技術(shù)團(tuán)隊(duì)又進(jìn)行了一次AB test，發(fā)現(xiàn)果然存在這樣的優(yōu)化點(diǎn)。
• Instagram早期（Burbn）是一款基于LBS簽到的積分軟件，后來發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品主推的簽到功能并沒有引起用戶興趣，反而是系統(tǒng)嵌入的圖片分享功能比較受歡迎。于是開始重構(gòu)產(chǎn)品邏輯，主推圖片社交分享，才有了現(xiàn)在的Instagram.

參考文章：
1.http://www.woshipm.com/data-analysis/631269.html
2.http://www.woshipm.com/data-analysis/637756.html
3.http://www.woshipm.com/data-analysis/629017.html

我是萌萌的小尾巴~~~
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