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这才是正确的数据分析步骤

德艺双馨产品刘 产品刘 2022-10-16

做好数据分析需要考虑三个问题,数据从哪来,数据到哪去,数据怎么去?今天我们来讲讲数据怎么去的问题,也就是数据分析步骤。


一、定义



“勿忘初心,方得始终”,做数据分析前要想好针对的问题是什么,想通过数据分析解决什么问题,数据分析的结果能帮助你达到什么目的,对现阶段你的产品有何实际的意义。

基于分析目的确定分析范围。比如你想分析用户流失原因,你分析的范围就是流失的用户,你不能去分析新增的用户,再比如电商类产品,你想对高价值用户进行分析,那么什么是高价值用户,那么你可能确定范围:“xx年xx月xx号-xx年xx月xx号,购买次数5次以上,总金额在3000元以上的用户”,这些都是我们在数据分析之前需要确定的,只有范围确定清楚了,分析的数据才具有指导意义。

规划分析的进度和质量。比如说你要做数据的采集,你就需要考虑清楚用什么样的技术手段采集数据,用什么样的方法进行分析,然后这个过程中产生的误差多大范围内是可接受的,或者是自身有了预判,我知道这种数据分析方式会带来什么样的影响,对最后的结论带来多少干扰。


二、测量



测量包含收集获取数据和数据预处理。

收集获取数据。是用问卷的方式定量分析?还是从服务器调取日志进行分析...,这些都是数据的来源

预处理:比如说做调查问卷,对于回收来的问卷我们需要判断哪些数据是有效的,哪些数据是无效的,比如调查问卷共15道题,用户就答了一道题,这个就属于无效问卷,需要剔除出去,这个时候他的数据是不完整的,放进去反而会影响最终的数据结果。同样对数据库的数据也需要预处理,比如说你想统计新增用户,但是来了很多羊毛党用户,这部分用户对你是没有价值的,也需要处理掉。预处理的好坏,直接决定数据分析结果的质量。


三、分析



分析包含对数据的统计描述和针对问题的归纳和总结。

数据的统计描述。统计是对数据的定量分析,描述是对数据的定性分析,就是对你的数据进行定性和定量的客观性描述。

问题的归纳总结。这个是最重要的,也就是拿出我们的结论,数据本身没有价值,数据分析的结果才有价值。


四、改进



改进就是找到问题的解决方案和降低负面影响。

给出解决方案。比如最近产品用户流失比较厉害,你通过调查问卷和用户访谈了解用户流失原因,当得到分析结果以后,你需要给出解决方案。是你的体验没做好,还是竞争对手挖墙脚,亦或是你的商品价格提高了...这些都是原因,找到主要原因,给出专业的解决方案,老板要的是方案,不关心你分析的过程。

降低负面影响。比如电商的购物流程,浏览商品--》加入购物车--》下单--》支付--》完成购买,你通过漏斗模型分析,发现从加入购物车到下单流失很多,你通过数据分析发现流失的原因是设计上的问题,那么就可以重新优化设计方案,降低负面影响。


五、控制


数据分析是一个持续性的过程,所以需要持续的跟踪反馈,比如做数据的日报、周报、月报,它是一个非常持久的工作,而且数据分析的结果发出去以后,不同的人可能会有不同的看法,那么我们产品经理就需要收集不同的观点。

更新迭代。更新迭代是我们产品经理的一份重要的工作内容,不论是功能上的更新迭代,还是数据上的更新迭代。有的人可能说为什么要做数据上的跟踪迭代呢?因为数据具有时效性,我们分析的往往是一个时间段内的数据,数据会随着时间的推移发生变化,根据这些变化,我们需要做一轮新的数据分析。

总结:这就是数据分析的步骤,这5个步骤大家可以应用到自己的实际工作中,有问题欢迎加微信yw5201a1交流。

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