【新版】数据分析全景图
2024-08-12 10:16:47 36 举报
数据分析师到底在做什么呢？总结起来有以下三个⽅⾯： 描述现状。 发现规律。 推动改进。 本图概述了数据分析主要方法论、分析方法、分析模型和工具。感谢阅读！
作者其他创作
大纲/内容
工具及特点
***
5.3 数据可视化工具
投诉攀升
明星产品
R、F、M不同的业务定义不同，根据业务灵活运用。
5.2 数据处理工具
自身问题
梳理业务流程是一个复杂的过程：5W2H通过提问的方式以实际业务场景为基础获取业务信息；抽象出一个以参与对象为节点的业务流程，从而把问题梳理出来。
常规数据分析路线图及工具
Retention
How much何价
54.0%
ETL
— Python可调用高德地图— 可视化平台事项一键事地图可视化
PBD
Activation
描述统计
调整前正常
用户对新功能不感兴趣
2.2 交易类模块数据指标
成熟期
Why何因
用户分析
扫我获取更多优质内容
Acquisition
4.1 数据分析对应方法
功能渗透率
How如何做
本图版权及解释权归北京大麦地信息技术有限公司所有，转载及引用请注明来源，商业合作请添加微信号：ProcessOn
产品调研
当我们明确到某个具体的指标出现问题时，通常使用RCA逐步推理出所有的可能性，并否定不可能的因素，最终找出根本原因者关键因素。
总量 【GMV·人均访问时长】人数 【付费人数/播放人数】健康程度 【付费率/频次 观看率】被消费对象 【SKU视角】
— 桌面、服务器、云在线3种可用形式— 内置常用数据分析图标和模型— 快速探索式分析，制作数据分析报告
获取
成交
分析报告
按照业务逻辑/商业逻辑，把已知问题比作树干；然后考虑那些问题与已知问题有关，将这些问题/子任务比作逻辑树的树枝；一个大树枝上延伸出更小的树枝。不断的归类分组，不漏不重，完全穷尽。
68.0%
用户如何找到我们
Referral
用户会告诉其他人吗
产品转型影响
输出结论
When何时
3.2 用户增长模型
注意
浏览
AARRR模型
分析工具+基础解读
ProcessOn是一款免费的思维导图流程图工具和知识分享社区，支持流程图、思维导图、原型图、网络拓扑图、UML等多种图形绘制，表达你的出色与高效。在这里，你不仅可以轻松绘制各类图形，还能享受海量模板资源。
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4.4 漏斗分析法
2.1 业务数据指标体系
ProcessOn
ProcessOn是谁？
市场份额
流程优化
休眠期
竞品调整
Tableau
一堆数据
高
加购
数据分析全景图
用户运营数据指标
问题三
分析方法
学习成本低数据仓库处理
举例
问题四
Hive数据库
3.3 RFM模型
Excel
产品投诉
时间
活跃用户下降
次数/频次【PV/UV/访问深度】路径走通程度 【转化率】做了多久 【时长】质量 【弹出率】
问题定位
产品推荐
政策未变
问题陈述
用户首次体验如何
新版
Revenue
Python爬虫
高德地图可视化
1.3 定位问题的方法——RCA
如何让用户愿意付费，赚到钱
获客区
What何事
转化变现
2.3 内容浏览类数据指标体系
代码简单易学健全的网络支持库
用户数据
4.2 矩阵关联分析法
产品功能分析
Mysql数据查询
小众需求
— 在线可视化数据分析工具— 可连接第三方数据平台，如工具、API、客户端、Excel插件等— ，支持实时更新
用户生命周期两个关键阶段：—缩短成熟期—延长成熟期
产品运营的每个环节都至关重要：获取用户关系到产品进入时长的程度，活跃与存留关系到产品生命周期，收入的重要性涉及到利润，自传播则是用户增长的关键一环。以上每个环节都涉及到大量的数据分析和迭代，输出产品改进策略。
选择数据工具的核心逻辑：— 要解决的核心问题— 符合公司发展阶段— 针对公司业务焦点
50.0%
成长期
Microsoft Power BI
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1.2 拆解问题的方法论——逻辑树
数据分析法论
低
Echart
不重复不遗漏
无门槛Vlookup、数据透视表
市场增长率
— 百度开源的数据可视化工具— 提供交互，可高度定制化的数据可视化图表
大数据处理容易插入大量标准数据库
对用户从R值、F值和M值三个维度分别分，把用户分到8个区间内，从而实现用户的精细化运营管理，不断将用户转化魏重要价值用户。
关系型数据库管理体积小、速度快/成本低
3.1 用户生命周期模型
新功能用户体验差
分析某APP DAU逐渐下降的原因
著作人：
业务数据
行为路径无异常
— 可视化功能直接报告中创建— 内置大量可视化样式，也可新建样式— 可实现同组织协同和共享
用户生命周期模型
用户行为路径分析
87.8%
流失期
存量 【DAU/MAU】增量 【新增用户】健康程度 【 存留率】从哪儿来 【来源渠道】
访问
竞品未调整
4.3 根据对象特征分组分析法
制图工具：
引入期
瘦狗产品
工具选取
行为数据
归类分组/逻辑递进
政策原因
用户价值
功能存留率
ProcessOn模板达人·彤欣
波士顿矩阵
问题二
金牛产品
用户会回来吗
问号产品
Who何人
用户激活
非转型影响
丰富数据
导入期或衰退期
2.4 社区/社交类数据指标
1.1 明确问题的方法论——5W2H
升值区
出现拐点
5.1 数据收集工具
行业问题
业务指标
问题一
用户存留
存留区
分析模型
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