分析互联网数据的方法、思路、指标和分析来源

以往的运营模式、业务逻辑往往随着互联网及产品的发展和升级而愈来愈复杂，对数据进行分析带来的效益也是无法用金钱来衡量。分析数据能最大程度避免判断错误、逻辑不清从而走冤路。下面分享也是小编的心得之作。

1、分析数据思路

小编总结下认为主要思路有两个：

用户行为轨迹，包括用户的操作习惯、逗留时间、流失率、停留时间

再有就是基于产品的转化率及付费人群占有比例。

2、方法

进行等级划分例如用户对收费排斥程度可分为能接受、勉强接受、不能接受几种状态。可以通过沟通，了解用户感受，根据访谈结果答划分为能接受、勉强接受、不能接受这三类用户，这就是定性分析。定量分析是对事物数量的统计，是对假设的验证。定量分析和定量分析往往是结合在一起使用的。

大胆预测假设我们认为有超50%用户能接受付费，咱们在通过大量走访调查有60%的用户能接受付费，35%勉强接受，15%不能接受由此就可以认为该产品的用户体验做得还好。

3、数据来源

分析少了数据怎么行那么数据怎么来，不仅仅我们要获取的不仅仅是自己的数据，还应要对手及行业数据。

自己的数据，以从服务器日志、数据库、调研和反馈等方面获取用户数据。

对手的数据，可以通过第三方平台，如百度的指数、腾讯的企鹅智库、流量数量等等，当然还能查对方财务来获取。

通过行业的媒体就能了解行业趋势，如阅读行业分析报告、热点大数据、行业融资情况等。

4、数据分析指标

数据分析的指标有转化率、任务完成率、当前使用用户数、回访用户数、活跃用户数、流失用户数、流失率、、新增用户比例等等。其中，相对重要的分析指标有转化、活跃人数、新用户、流失等。

转化可以分为步骤转化率和整体转化率。步骤转化率指前一个步骤或操作进入下一步骤页面的用户比例，例如：加入购物车与提交订单的比例。整体转化率指完成步骤与最初（浏览）用户的比例，例如：提成交数与浏览数的比例。

活跃用户指经常使用产品的用户数，对“经常“的定位在不同行业不同公司也会有所不同。高质量活跃用户越多，品牌及产品价值越高。活跃用户可以用来定位运营的现状，流失用户也是分析产品能否有留住新用户、被淘汰风险的重要指标。

新用户反映产品是否在走上坡路的指标。是产品能否继续发展壮大的动力，产品生存的根基则是老用户。我们要做的就是：保持老用户数量不下降的前提下，提升新用户所占比例。

用户流失率则体现产品保留用户的能力。

产品往往在初期，新用户会大于用户流失人数；而在衰退阶段，用户流失率高于新用户；在稳定期间，新用户与用户流失则会持平。

重要指标要通过建立大数据平台、可视化工具，展示最新的数据，及时分析，就能制定计划规划发展路线。

本文由数据圈企鹅号“数据圈”编写