【三节课-数据分析入门课】笔记

（课程链接：三节课数据分析入门课 https://www.sanjieke.cn）

第一章 产品运营数据分析基础

1.1 常用数据指标介绍

1. 维度
2. 指标
   分为基础指标、复合指标。
   往往复合指标能看出的内容更多

3. 数据分析
   a. 看趋势
   b. 对比
   c. 细分

1.2 数据采集

1. 流程
数据采集——>数据传输——>数据建模/存储——>数据统计/分析/挖掘——>数据可视化

1.3 异常数据分析

1. 如何发现异常数据
   a. 通过趋势分析发现数据异常
   b. 对比分析确认数据异常（同比、环比）
2. 任何分析问题的核心，就是通过任意维度不断细分下钻
3. 总结
   a. 趋势分析发现问题
   b. 对比分析确定问题
   c. 多位细分，发现问题背后的原因

第二章 数据分析应用实战

2.1 数据分析的基本原则

1. 数据分析的作用

2. 基本原则

a. 先明确分析目的，再建立分析方法和思路

b. 要围绕着核心业务流程和重要结论来完成分析

c. 资料

2.2 从杂乱数据中发现产品问题

分析步骤

实例（上线两三个月）

产品形态：看日记，写日记

1. 步骤一 （逐项看数据）
   a. 新增用户：增长缓慢，且增长不稳定，有问题
   b. 活跃用户：活跃用户数一个月时间没有增长，有问题
   c. 启动次数：每个活跃用户每天打开5-10次，没问题
   d. 累计用户：和新增用户概念相似，可忽略
   e. 次日留存率：40-50%，从社交类产品看，还可以
   f. 平均单次使用时长：一分半左右，需回归产品功能。有问题
2. 步骤二（潜在问题合并）
   a. 新增用户、活跃用户和平均单次使用时长合并
3. 步骤三（优先级比较）
   a. 早期产品，用户活跃度优先级更高，否则是无效拉新。得出主要问题：用户平均单次使用时长过短
4. 步骤四（解决方案）
   a. 提高内容质量（运营优化内容，内容feed流显示优化）

2.3 用数据优化活动步骤

实例：（拉新为导向）

1. 梳理流程

2. 结合流程抓取数据

3. 活动结果分析

2.4 为产品建立数据监测方案

实例：

1. 分析维度：

2. 分析步骤
   a. 维度一

   
   
   
   
   

   b. 维度二（找到现有潜在问题数据）

   
   
   
   
   c. 维度三（分析核心业务流程，找到关键考核指标）
   
   

第三章 数据报表制作实战

介绍

1. 常规报表分类

• 日报：简单明晰，主要用于日常监测
• 周报：略复杂，涉及维度要多
• 月报：最为复杂，分析角度最全，更接近于分析报告而非报表，覆盖整个业务线，概括并指出最近一月产品的整体表现及出现的问题，并提出原因和大致解决方案

2. 常规报表特征

• 面向对象：管理层及其他相关业务人员
• 功能：产品运营状况监测，简单数据概览，汇报问题并提出原因
• 思路：突出重点问题，尽量做成可视化报表，重点核心指标露出
• 基础技能：Excel，PPT，可能涉及SQL、Hive及其他技能

3. 前提背景

• 数据体系：已有相对完备的数据指标体系及后台系统，可满足常规提取数据的需求
• 目标：已有明确的分析方向及目标，如渠道流量、产品运营、用户行为等
• 指标口径统一：所有涉及的相关部门部门指标体系统一，至少指标定义明确

4. 注意事项

• 指标筛选：只筛选出最重要的核心指标，月报除外
• 展示：图形为主，数据为辅
• 准确性：确保基础元数据及计算过程没有问题
• 落地：报表主要是用来监测情况的，因此需要指出可能存在的问题及原因，与业务紧密联系

实操

1. 加渠道分类
   =VLOOKUP(C2,移动渠道名称!$A$1:$B$623,2,0)
   =VLOOKUP(C2,pc渠道名称!$A$2:$B$872,2,0)
2. 加应用市场
   =VLOOKUP(AE2,应用市场名称!$A$1:$B$37,2,0)
   应用市场中有些找不到对应的应用市场
3. 插入透视表
4. 添加透视表副表数据，添加图表

推荐资料：最全运营数据指标解读：http://www.woshipm.com/operate/669526.html