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數據分析的產(chǎn)品方法有很多，今天我們從大家耳熟能詳的運營(yíng)5W2H出發(fā)到群組分析等，基本上涵蓋了工作生活中可能會(huì )用到的據分據分各種方法，下面我們一個(gè)一個(gè)來(lái)聊。析??步析都
01 5W2H分析方法
就是驟數用5個(gè)W和2個(gè)H開(kāi)頭的(╯°□°）╯︵ ┻━┻英文單詞來(lái)思考??問(wèn)題，很好理解，產(chǎn)品適用于解決簡(jiǎn)單的運營(yíng)問(wèn)題，而面對復雜的據分據分商業(yè)問(wèn)題時(shí)就需要其他的方法輔助了。
02 邏輯樹(shù)分析方法
面試中常見(jiàn)的析步析都問(wèn)題：如估算深圳有多少個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，芝加哥有多少鋼琴調音師等，驟數這類(lèi)估算問(wèn)題我們稱(chēng)之為費米問(wèn)題，在解決費米問(wèn)題時(shí)，考察點(diǎn)通常不是真的去算出深圳到底有多少個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，重點(diǎn)在于你的分析方法，也就是你運用邏輯樹(shù)分析問(wèn)題的能力。ヽ(′▽?zhuān)?ノ
03 行業(yè)分析方法
當需要分析行業(yè)問(wèn)題、制定發(fā)展規劃時(shí)，要進(jìn)行行業(yè)分析，??首選PEST分析法。
04(?Д?) 多維度拆解分析方法
多維度拆解法，就是維度+拆解，從(cong)多個(gè)角度思考問(wèn)題。
那么可以從哪些維度來(lái)拆解(jie)問(wèn)題呢？
從指標構成拆解
從業(yè)務(wù)流程拆解
面試中常見(jiàn)的?? “次日用戶(hù)留存率下降了 5%該怎么分析？” 這種問(wèn)題，就可以用到維度拆解的方法(′▽?zhuān)?)。
通過(guò)多( ?▽?)維度拆解數據，我們發(fā)現了一種考察數據(′ω｀*)整體和不同部分時(shí)，會(huì )得到相反結論的現象，稱(chēng)(′?｀)之為辛普森悖論。
當我們對兩個(gè)變量進(jìn)行分組研究時(shí)，在分組中都占優(yōu)勢的一方(′?｀*)，在總評中反而成為失勢的(de)一方。
比較著(zhù)名的當屬1973年加利福尼亞大學(xué)伯克利分校性別歧視的例子，男生錄取率為44%，女生錄取率為35%，根據這個(gè)數據有人就覺(jué)得該校有性別歧視的傾向，但如果每個(gè)院系分開(kāi)來(lái)看錄取率的話(huà)，可以發(fā)現，A B D F四個(gè)院女生的錄取率都高于男生。這個(gè)悖論告訴我們一個(gè)簡(jiǎn)單的統計數字不能完全描述其背后的復??雜意義，因此只看到數據整體，而忽視數據內各個(gè)部分的差異是不對的。
0??5 對比分析
在進(jìn)行對比分析時(shí)，主要(???)考慮兩個(gè)問(wèn)題，和誰(shuí)比，以及如何比。
和自己比：同??比、環(huán)比、定比、與目標值的(??ヮ?)?*:???對比、縱比、橫比、特定時(shí)┐(′д｀)┌期的對比
和行業(yè)比：與(′ω｀)行業(yè)平均水平比
數據整體的大小：平均值、??(′_ゝ`)中位數
數據整體的波動(dòng)：變異系數
趨勢變化：折線(xiàn)圖、同┐(′д｀)┌比、環(huán)比
注：比較的對象規模一致才有可比性
A/B測試就是應用了對?比分析
06 假設檢驗分析
分析問(wèn)題發(fā)生的原因，也叫歸因分析，“為什么”的問(wèn)題，指標下降的問(wèn)題
07 相關(guān)分析
研究?jì)煞N或兩種以上數據之間關(guān)系的方法，如果一個(gè)指標和另一個(gè)指標是一起變化的，說(shuō)明它們是相關(guān)的，而如果是一個(gè)指標先變化從而導致了另一個(gè)ヽ(′▽?zhuān)?ノ指標??的變化，說(shuō)明它們是有因果性的。
需要注意(′?ω?`)的是，相關(guān)性并非因果性，現實(shí)生活中，100%的因果關(guān)系很難找到。如何判別是相關(guān)還是因果???呢？答案就是：單變量控制法，控制其他因素不變，只改變一個(gè)因素，然后觀(guān)察這個(gè)因素對結果的影響。
08 群組分析
也叫同期群分析，也就是對數據分組后對比。
比如按時(shí)間ˉ\_(ツ)_/ˉ分析留存率，目的是找到留存率低的組，然后進(jìn)一步分析這些組。
還有流失用戶(hù)分析、金融逾期分析等
09 RFM分析??
RFM分析用來(lái)對用戶(hù)進(jìn)行價(jià)(???)值(′Д` )分類(lèi)，從重要價(jià)值用戶(hù)到一般挽留用戶(hù)，識別有價(jià)值的用戶(hù)，進(jìn)行精細化運營(yíng)，不斷將用戶(hù)轉化為重要價(jià)值用(yong)戶(hù)。
這里的R F M分別對應：
R-
最近一次消費間隔F-消費頻率
M-消費金額
如信用卡會(huì )(hui)員服務(wù)，就是采用RFM分析后進(jìn)行運營(yíng)的一個(gè)例子，不能對用戶(hù)采取同樣的運營(yíng)策略，否則可(′_｀)能導致流失。
注意：對RF??M值要根據業(yè)務(wù)的不同靈活運用
10 AARRR模型
AARRR模型用來(lái)分析用戶(hù)行為，為產(chǎn)品運營(yíng)制定決策，實(shí)現用戶(hù)增長(cháng)。
對應產(chǎn)品運營(yíng)的5個(gè)重要環(huán)節：
Acquisition-獲取用戶(hù)：用戶(hù)如何找到我們
Activation-激活用戶(hù)：用戶(hù)的首次體驗如何
Retention-提高留存：用戶(hù)會(huì )回來(lái)嗎
Revenue-增加收入：如何賺到更多的錢(qián)
Refer-推薦：用戶(hù)會(huì )推薦給其他人嗎
獲取用戶(hù)階段，我們比較關(guān)心以下指標：
渠道曝光量
渠道轉換率
日新增用┐(′?｀)┌戶(hù)數
日應用下載量( ?ヮ?)
獲客成本
激活用戶(hù)階段(?????)，需要找到“啊哈時(shí)刻”，就是讓用戶(hù)情不自禁地喜歡上產(chǎn)品亮點(diǎn)、發(fā)出贊嘆的時(shí)刻。
留存階段，核心目標是讓用戶(hù)養??成使用習慣，重點(diǎn)關(guān)注留存率指標
增加收入階段，主要關(guān)注：
總量相關(guān)指標，如成交總額、成交數量
人均情況指標，如ARPU/ARPPU、人均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)
付費情況指標，如付費率、復購率
推薦階段，也叫病毒營(yíng)銷(xiāo)，或自傳播，主要關(guān)注：
轉發(fā)率
轉化率 K因子
11 漏斗分析
漏斗分析是衡量業(yè)務(wù)流程每一步的轉(zhuan)化率的分(fen)析方法，在(′▽?zhuān)?)各行各業(yè)都有相應的應用，如用戶(hù)轉化的分析、用戶(hù)流失分析、流量監控等。目的在于定位問(wèn)題節點(diǎn)，找到有問(wèn)題的環(huán)節在哪。
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