你真的懂数据分析吗?4个方面深入了解数据分析

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“大数据”、“数据驱动”这些词汇,对沉浮在互联网的厂工们来说并不陌生,隔着屏幕,一边在源源不断地生产数据,一边在紧锣密鼓地收集解读数据。这些数据是奇妙的,它可以让人更加直观、清晰地认识世界,也可以指导人更加理智地做出决策。

数据分析目的有俩:

  1. 挖掘问题,定位原因,对症下药
  2. 验证假设,提供必要的数据支持

不能为了做数据分析而做,这是互联网小白甚至是白银段位产品汪也会犯的错误,你可能听到过这样的对话:

产品汪:“我们想看看跟贴用户里有多少是高活用户?”

几招过后,不想拉扯的数据分析师灵魂一问,“就先假设一个数,占比60%,你下一步的策略是什么?”

产品汪束手不及,瞪圆无辜的大眼,哑语。

此次谈判失败。

如果你只是想要一个值(日常指标监控不算在内),可以先假定,然后看看自己是否有进一步解决问题的思路,如果没有,说明这个问题你还没有想清楚,就不必大费周章做数据分析了,请给数据分析师减负。

数据流转/分析流程:

一、指标&指标体系

“好数据胜过大数据”,不要用装满数字的高压水枪把团队冲垮,那什么是好数据?

9个字简单概括:比率、比较性、简单易懂。

  1. 比率:避免“抛开剂量谈毒性是耍流氓”的情况,在有一定统计学意义的统计量上看转化率,如看页面转化率比单纯看页面访问PV更有意义;看点击率比单纯看文章推荐量更有意义;
  2. 比较性:数据可以横向、纵向、环比等,能比较的数据才有意义;
  3. 简单易懂:如字。

不同的商业模式有不同的数据指标,热门的模式大致可以分为以下几类:

  1. 电子商务,如亚马逊、淘宝;
  2. 移动应用,如王者荣耀,今日头条;
  3. 媒体网站,如腾讯新闻网页版。

移动应用以新闻资讯app为例(如今日头条、网易新闻、腾讯视频等),简单阐述其指标体系。

宏观指标(水池理论)

我们把活跃用户当做一个活跃的蓄水池,每天每月有新的水进来(水的来源和水质都不同,有付费发行、免费发行、回流等),也有部分水流出(流失率),没有流出的水暂时停留在水池里,这一出一进维持着蓄水池的水量,也就是我们常提到的DAU/WAU/MAU。

流入>流出,看涨;流入<流出,看跌,道理浅显易懂。

产品发展期间,增长负责人也许会有担忧(特别是创业团队):“新增能够抵过流失吗?”

我们用水池理论来做一道数学题,已知数据:现存量用户500w,月平均上线率60%,月回流8%,月流失率20%,日活目标增率6%,即6个月后的日活目标是709w,请计算这半年每日发行量需达到多少?

(备注:以上数据仅作理论说明,不做实际参考)

1月月发行=预期增长+本月流失-本月回流=500/60%*6%+500/60%*20%-500/60%*8%=150(w)

1月日发行=月发行/30=150/30=5(w)

假设发行投入稳定(即日发行相同,发行增率为0),如果日活要达到709w,那月回流率或月平均上线率要提高多少或者月流失率要降低多少?假设月流失率和月平均上线率均降低1%时,发行需要多提高多少才能维持目标?

日常数学题,以此类推。这是一种理想状态下的数据预估,实际情况要复杂得多,例如还包括活动营销、版本迭代的影响等。但对这些数据了然于心才能避免瞎子打靶的盲目行动。

几个指标之间的关系你应该了解,例如:

  1. 月发行=月流失+月期望增加-月回流
  2. 月流失=上月月活*本月月流失率
  3. 月期望增加=上月月活*(1+增长率)
  4. 回流率=回流的流失用户/日活用户
  5. 月平均上线率=(上线1天的人数*1+上线2天的人数*2+…上线30天的人数*30)/(30日独立用户*30)
  6. 其他

微观指标:

二、数据分析

基于了解了以上指标体系,怎么做数据分析?

  1. 了解现状
  2. 关注趋势
  3. 目标驱动

数据分析大致分为两类。一种是后验分析:无非是某个指标涨了/跌了,“某个指标”可以代入日活、留存率、流失率等。

原因分析两条路走:内部因素和外部因素,内部因素可能是版本迭代导致的功能缺失不可用、体验变差、统计错误或者推荐策略修改等等;

外部因素区分突发短暂的因素和长期潜移默化的因素,前者如突发新闻、节假日、发行改变、特别习俗等,后者可能是设备、网络、国家政策、头部网站的变化等等。

关注关键时间点,用排除法从广到窄层层收网找出差异点,提出大概率事件的假设。

另一种是先验分析,如拟降低无点击用户占比,分析无点击用户的行为特征和兴趣标签,这类分析根据不同业务有不同的侧重点。

数据分析过程强调1个思维2个指标(敲黑板,划重点了)。

1. 漏斗分析思维

漏斗思维在日常工作中很常见,运用漏斗分析的思维,便于环环监控,查漏补缺,对症下药。日常流量漏斗应用广:

推荐召回排序漏斗:

(以上数据仅做模型示意,不做实际参考)

打车软件漏斗模型:

移动页面营销流量漏斗:

(以上数据仅做模型示意,不做实际参考)

以H5营销活动为例,以下是漏斗中各环节指标,逐级递减。

  1. 曝光:评估触达多少用户;
  2. 曝光点击率:评估物料优质程度;
  3. 成功加载率:loading环节会损失多少用户,判断是否存在性能问题;
  4. 各页面/按钮参与率:评估各互动环节设计是否合理,UI是否清晰明了等;
  5. 病毒传播系数:自传播的可能性,综合评估获客成本。

根据不同业务需求,以上指标还能细拆,如总访问中关注不同渠道的流量,如区分微信、微博、端内流量,方便评估渠道质量,按需投放。

2. 北斗星指标

即“在任何时候抬起头看,他都在你前进的道路上”。北斗星指标是让团队聚力,少走弯路的一个指导性指标(也是KPI完成度的依据),正因如此,制定一个正确的北斗星指标非常关键,因为他回答了现阶段最重要的问题。

如某服务供应商,有一个指标高于其他指标:净增加,这个指标有助于快速发现退订量高的日子并寻找问题;餐饮业关注前一天人工成本占毛收入的比例,为了得要一个优秀的数值,你不得不推进人均消费和人力成本。

产品发展的不同阶段会有不同北斗指标,但每个阶段关注一个北斗指标即可,不贪多。

3. 虚拟指标

虚拟1:注重PV、UV等“量级”类的指标,忽略转化率。

某图片网站的日均访问人数访问次数过百万,但同时跳出率也高达75%,实际留下消费的用户寥寥无几。

某新闻app某频道日均访问十几万,无刷新无点击用户占比85%,实际有消费的用户仅有几万。

这种注意力转移时常会变成写汇报的“故意”技巧,“转化不好量级来凑”。制定正确的数据指标,避开虚荣指标,数据指标之间的耦合现象也值得注意,例如转化率和购买所需时间,病毒传播系数和病毒传播周期。

虚拟2:相对值和绝对值,只选其一。

新上架的某工具类app,DAU增长500%,实质原始基数只有20人,增长500%即增长至120人

相对值和绝对值,避重就轻就是耍流氓。

虚拟3:关注某指标下的全量用户,忽略真实有意义的用户行为。

某买卖二手书app一开始关注每月卖家人数、上传商品数量、卖家人均上传商品数量,数据很漂亮;若以月为单位关注一个月内有活跃的商家、一周内有搜索曝光次数大于3次的商品数量,就会发现趋势并不乐观。

“有效行为”可能含义丰富,需要寻找有意义的用户行为模式和机遇,虚拟数据的噪音会掩盖原本你应该要面对和解决的问题。

除了1个思维2个指标,了解数据瓶颈(也称“天花板”)和同行大盘,能让你把精力和财力花在刀刃上。如,某CEO对8%的流失率心烦意乱,和同行沟通后发现8%已经是一个较低值,他便改变了关注点,“流失率维持即可,精力放在其他指标”。

三、数据采集

常见的数据采集有以下四个渠道:

  1. 行为数据(埋点)
  2. 流量数据(JS采集或第三方,如Google Analytics、百度统计)
  3. 业务数据(运营后台)
  4. 外部数据(第三方或爬虫)

to C的产品如腾讯新闻,产品汪最常接触的是行为埋点数据,埋点展开说是长篇幅的技术统计学(详见下一篇推送);品牌推广、H5营销PR常关注流量数据;关注订单成交的运营喵日常跑后台数据;竞品分析外部数据爬起来。

四、数据清洗

数据清洗根据不同的业务场景有不同的标准,主要是一些空值、异常值的处理,使数据得出的结论可靠可信。

栗子1:取非0数据时要排除null。

…… where click !=0 or click not null or ……

栗子2:统计时长(duration)相关行为时,过高或过低的时长为异常值,假定>=10 ms 和 <=10000000 ms 的阅读行为有效行为。

select date, itemid, count(itemid) as rec, sum(isexposure) as exposure, sum(case when duration>=10 and duration<10000000 then isread else 0 end) as click, sum(case when duration>=10 and duration<10000000 then duration else 0 end)/1000 as read_time from all_user_active_info ……

栗子3:记录用户点击历史时,排除停留时长<=1s的点击。

排除虚假点击,让记录的用户数据更贴近用户的真实意图,提高推荐策略的准确性。

其他

数据分析重在思维,可能有人会问“我需要学习获取数据、分析数据的工具技能吗”?

如果你在UC、腾讯这类大厂工作,一群兢兢业业的BI工程师会将苦涩难懂的数据可视化,你只要懂得提需求+善用“筛选”功能即可得到你想要的数据;

如果你在中小公司工作,Excel要玩得溜的同时,学点SQL和Python总没错,不然你可能会面临“取一个数据要排期一两周”的尴尬。

学习一些基础的工具技能,例如在Python尝试用pearsonr(x, y)分析各项指标的相关性,用SQL percentile(BIGINT col, p)引发对不同分位点的思考,对思维益处多多且效率提高不少(Skill:Excel->SQL->Python)。做一个数据驱动的产品汪,如获武林秘诀。

结语

Accenture的首席科学家肖尔·斯瓦米纳坦说:“科学是纯粹经验主义和不带偏见的,但是科学家不是。科学家是客观和机械的,但是科学家不是。科学是客观和机械的,但是它同样重视那些有创造力、直观思考、能够转变观念的科学家。”

注重数据善用数据的同时,避免唯数据论,毕竟它是验证直觉、提高效率少走弯路的手段而已。

在互联网+时代,“你的用户用每次点击、浏览、喜欢、分享和购买都会留下一条洒满数字面包屑的轨迹,这条轨迹从他们第一次听说你开始,到永远流失那天结束”。

突然觉得生活在这个时代从事着互联网工作(推荐产品+数据分析)很幸福,“熟悉的陌生人”的无声交流,让事情一点点变好,就暂且抛开数据泄露数据利用这种恼人的话题吧。

备注:部分引用来自[美]埃里克·莱斯 编著的《精益数据分析》,进阶级的数据分析推荐阅读。

 

本文由 @张小喵Miu 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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