做運營必須掌握的數據分析思維你還敢說不會做數據分析?(12頁).pdf
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做運營必須掌握的數據分析思維你還敢說不會做數據分析?(12頁).pdf
1、做運營必須掌握的數據分析思維,你還敢說不會做數據分做運營必須掌握的數據分析思維,你還敢說不會做數據分 析?析? 數據分析是精細化的運營工作,一定要建立起體系化的思維,切勿盲 目分析,粗暴分析。 對于運營數據分析,我相信很多小伙伴會存在以下問題: 面對異常數據經常出現“好像做了什么?好像發生了什么? 所以可能造成了影響”的主觀臆測? 面對數據報表,不知道該怎么分析?不知道該分析什么? 數據分析作為運營最基礎的一項技能,你是否真正的將其價值發揮出 來,合格的運營一定是數據驅動運營,而非運營驅動數據! 1 1 從單一維度到體系化的思考,是做數據分析必須做出的轉變!對于數從單一維度到體系化的思考,是做
2、數據分析必須做出的轉變!對于數 據分析你需要有體系化的數據框架!據分析你需要有體系化的數據框架! 我們在考慮問題的時候都會遵循一個思路,即從宏觀到微觀,從全局 到局部,數據分析也不例外。數據分析在產品運營中的地位在這里也 無需多說,做數據分析一定要建立在對產品數據體系詳細了解的基礎 上的,在做數據分析時候需要在心中建立起數據體系,產品數據維度 體系由大到小可以分為宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大層面: 以上數據分析緯度并非包含了我們運營的產品的所有數據緯度,在做 數據分析時,我們需要結合自己的產品情況來做有用數據篩選。當然 運營在提出具后臺需求時一定是基礎數據需求,常見的如用戶概況數 據、PV
3、 數、UV 數、UID 數、啟動次數、留存率、跳出率、頁面訪問路 徑等。 很多運營人員在完善數據后臺需求時,提出一大堆數據,并且很多數 據涉及到復雜的定義和計算,這樣只會增大后臺數據的運算壓力,對 運營分析實際用出并不大,反而影響數據的查看效率。 運營數據分析可根據后臺基礎數據結合 Excel 表格導出功能,以及借 助第三方數據平臺來進行輔助分析,這樣不僅能夠降低后臺數據開發 成本,也能大大提高數據分析效率。 2 2 做數據分析需要以目標為導向,學會做數據維度的逐級拆分,以結構做數據分析需要以目標為導向,學會做數據維度的逐級拆分,以結構 化思維來做運營數據的全面的,系統性的分析。化思維來做運營數據的全面的,系統性的分析。 在做產品運營的數據分析時,我們可以按照以下思路來進行: 1. 確定數據分析目標 2. 明確數據目標的關鍵影響維度拆解 3. 找出不同數據緯度之間的關聯關系從而建立起數據關