数据分析实用框架 | 首次模板挑战

通过具体的数据分析目前业务存在的问题

通过数据优化提升业务指标

通过历史数据挖掘规律，预测业务末来发展方向

明确分析业务问题

把要解决的问题分解为多个小问题

例如：要完成120万访问，拆解为新老用户分别多少？各个渠道多少？

拆解核心问题指标

根据问题调取数据，并对基础数据字段加工，把它们变成可衡量的数据指标

工具

Python

Sql

Excel

调取数据及分工

能科学评估业务过程，从起点到终点，各个阶段的转化情況

漏斗模型

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括，活跃分析、留存分析、用户分群、用户画像等

用户分析

通过相同维度指标对比，发现业务不同阶段存在的问题

对比分析

RFM模型是最常用的聚类分析法

聚类分析

一个图表就能用户的流失/留存情况

同期群分析

流量红利消失，如何有效标注用户来源至关重要

来源分析

方便分析用户行为

埋点分析

优秀的表单设计对转化率起到重要作用

表单分析

用数据分析方法诊断问题

分析结构以图表等简洁形式展现

重点注明通过分析结论从而发现怎样的业务价值或问题

如何改正已有问题，或是更好的延续业务价值

数据结构呈现

数据分析实用框架