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一篇文章帶你了解數(shù)據(jù)分析的6個流程

產(chǎn)品運營里經(jīng)常會用到數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析做好了才能更好地挖掘出用戶的需求,才能更好地去不斷優(yōu)化和完善我們的產(chǎn)品,今天就和大家分享下關(guān)于數(shù)據(jù)分析的流程。




一、明確目的
 
明確數(shù)據(jù)分析的目的,才能更好地去通過用戶,需求等方面進行拆解。
 
用戶:可以是內(nèi)部部門也可以是外部客戶,內(nèi)部部門就需要找自己相關(guān)的團隊去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù);外部客戶因為不具備某個行業(yè)的數(shù)據(jù),但有需要了解相關(guān)的用戶的市場,而我們自己本身又有現(xiàn)成的數(shù)據(jù),這時候就可以滿足我們的同時又可以滿足外部客戶的需求。
 
需求:只有明確了用戶需求和目的才能制定出更合理的數(shù)據(jù)分析思路。
 
場景:更多的是數(shù)據(jù)分析場景,根據(jù)場景將問題定義,梳理出思路,才能更好地選擇方法。
 
二、數(shù)據(jù)收集
 
每個產(chǎn)品公司都會有自己的數(shù)據(jù)庫,方便了我們可以將數(shù)據(jù)進行提取,值得注意的是需要確保數(shù)據(jù)的精準度,因為數(shù)據(jù)收集的程度和準確性就決定了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性和有效性。
 
三、數(shù)據(jù)預處理
 
數(shù)據(jù)收集完成以后,就需要對數(shù)據(jù)做預處理。為什么要去做數(shù)據(jù)預處理,其實是因為很多收集來的數(shù)據(jù)會具有很多的問題,比如異常值或者缺失值等等。所以這也是為什么不能一上來就用它做一些算法和模型的原因,這種情況下的結(jié)果是不具任何參考性的。
 
四、數(shù)據(jù)分析
 
1、異常分析:發(fā)現(xiàn)異常,找出出現(xiàn)異常現(xiàn)象的原因。
 
 2、尋找關(guān)聯(lián):找到每個事物之間的關(guān)聯(lián),進行分析,挖掘內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系,對于制定精準營銷策略具有指導性意義。
 
3、用戶分層:進行用戶分層,做精細化運營從而提高運營效率和轉(zhuǎn)化率。
 
4、預測:根據(jù)數(shù)據(jù)分析對結(jié)果進行預測,這對于后期的發(fā)展會有很高的精準度。
 
五、數(shù)據(jù)可視化
 
用不同的表和圖形將數(shù)據(jù)的結(jié)果可視化出來,更具視覺沖擊力。比如常見的Excel表格。
 
六、數(shù)據(jù)報告
 
在講上述步驟都完成后,就需要得出結(jié)論,并以數(shù)據(jù)報告的形式展現(xiàn)出來,通過數(shù)據(jù)報告又可以進行相對的分析,然后發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。
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