工作总结③——数据分析师到底该如何分析？
工作总结系列目录：
工作积累⑥——从留存下降看小红书的精细化运营
工作积累⑦——从新零售和漏斗模型解读亚马逊增长策略
工作积累⑧——从星巴克送外卖看新零售的线下战争
工作积累⑨——从丁香医生增长看地推的重要性
工作积累10——推荐一本看过最好的数据分析的书
经常在知乎上看到别人提问：该如何进行数据分析？数据分析有哪些方法？数据分析师到底是做什么的？微信读书上也有很多教你如何成为数据分析师的书籍，但是很多人看了后仍然云里雾里。
本篇我就站在数据分析师的角度，来总结一下我对数据分析的理解，以及一些通用的分析理论，希望能够帮大家播开云雾见月明~
一、数据分析师的工作内容
在我看来，数据分析师主要有4件工作：
1、日常数据监控
这是最基础也是最重要的工作，每天都要对核心数据指标进行监控，如果有异常及时定位原因，会输出日报，周报和月报给到运营人员，帮助运营人员了解产品运营状况
2、专题分析
也叫诊断性分析，所谓专题，就是针对某一个模块进行深入挖掘分析。通常分析的模块有：新增，活跃，留存，付费，充值（首充）等，每一个模块还可以往下细分。比如，新增用户数增多的原因？留存下降的原因？充值人数连续上涨的原因等等，这些问题都要从多维度细分，不断深挖，才能找到最本质的原因
3、版本分析
也就是产品功能分析，及时追踪产品新功能的数据并输出结论，为产品迭代优化提供数据支撑
4、预测性分析
这是最有价值也最难的工作，主要通过统计学，数据挖掘或机器学习的方法，对未来用户的行为进行预测。比如，用户流失预测分析，未来两年内流水预测，新活动的参与人数预测等等。
二、数据分析的通用指标
虽说隔行如隔山，但是对于数据分析而言，有很多指标却是可以互通的。我接触过游戏，直播和电商行业，因此总结一下这三者通用的一些指标。
1、新增用户数
首次激活或注册产品的用户数，按日期可分为当天新增，当月新增等。新增用户数与市场推广和品牌宣传有较大关联。围绕新增用户的有新增用户注册率，留存，ROI，充值转化率等。电商比较特殊，一般以下过订单的用户才叫新增用户，而未下单的只叫访客或流量
2、活跃用户数
特定时间内登录产品的用户数，可以是日活，周活，月活等，活跃用户又分为新注册用户和老用户，两者的比例会随着市场推广以及产品的不同重合周期发生变化
3、留存率
在某段时间内开始使用，过了一段时间仍在使用的比例，常用的有次留，3留，7留，14留和月留等，留存可以衡量产品是否能让用户满意并且持续使用。不同行业产品留存率有较大差别，游戏行业可能会到40%，直播行业可能不到20%，电商行业可能不到10%。留存率越高，活跃用户中老用户的占比就会越高。
4、付费指标
一般会看充值人数，充值率，充值金额（电商叫GMV)，充值ARPPU（电商叫客单价），充值ARPU等。有一个二八法则，就是说20%的头部付费用户贡献了80%的收入，这个比例在电商行业可以会是25%/75%，在直播行业可能会是30%/70%。通过这几个指标，可以了解一个产品付费用户的结构
三、数据分析的分析思路
数据分析常用的方法有：对比分析，分类分析，多维度分析，相关分析，回归分析等，通常是多种分析方法结合使用。下面整理了一些我常用的分析思路
1、充值人数分析
① 按注册时间分为注册当日充值，注册1-7日充值，注册7-30充值，注册1个月以上充值，注册2-3月充值……，采用分类和对比分析，找到哪个注册时间段充值人数变化最大
② 按是否首充，分为首充用户和非首充用户，如果是首充用户，下一条会详细讲解；如果是非首充用户，则可以按①中看是哪个注册时间段变化
③ 按充值金额区间，分为大中小R三类，看哪个区间充值人数变化最明显
④ 按充值用户渠道，看是哪些渠道充值用户变化最明显，如华为，vivo等
⑤ 按充值渠道，看是哪个渠道的充值人数变化，如微信公众号，支付宝等
⑥ 按设备分为ios，andriod，web，H5等，看是哪种设备充值人数变化等
2、首充人数分析
① 按注册时间分为注册当日首充，注册1日后首充……，看哪个注册时间首充人数变化
② 按首充金额分为1元，1-5元，5-10元……，看哪个区间人数变化
③ 按设备分为ios，andriod，web，H5等，看是哪种设备首充人数变化
④ 也可以按充值渠道，用户渠道来看，与充值人数一致
⑤ 按首充后续充情况可分为首充后当日二次充值，次日二次充值，三日二次充值……
⑥ 按首充后续登录情况可分为首充后次日登录，首充后三日登录……
3、流失分析
① 不同节点的流失分析，比如进入首页流失，进入详情页流失，加入购物车流失，下订单流失，购买1次流失等
② 流失用户构成分析，比如按注册时间维度分，按充值金额区间分，按累计登录天数分等
③ 建立流失预测模型，通过分析流失用户的群体特征，建立流失用户画像，提前预测哪些用户会流失进行预警，采取运营手段挽回
4、新玩法分析
① 从宏观层面，新玩法对全平台的指标有没有造成影响
② 从产品层面，了解新玩法的参与情况，比如参与人数，占活跃用户比例，人均参与次数，人均参与时长等，以及新玩法的产出和消耗情况
③ 从用户行为，了解新老用户对新玩法和新页面的接受程度，探究用户的心理
5、流量分析
① 看不同来源的流量数量，如果是直播，可以看从什么途径进房的流量变化；如果是电商，可以看是从搜索引擎，微信公众号链接，平台自有流量等
② 看不同来源的流量质量，比如直播，看观看时长，送礼人数和送礼金额；如果是电商，看访问页面数，加购商品数，购买商品数，购买金额等
附上一张整理的直播分析框架图：
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