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产品在做数据工作时,需要关注的几点

2020-12-10 10:01:24 阅读(141 评论(0)

产品离不开数据,需要数据支持,无论是初步的需求规划还是项目上线的效果评估。这两天一直在整理数据报告,觉得以下几点是产品在做数据工作时需要注意的几点:1、数据源的数据源直接决定了数据的正确性和可用性。一般产品数据采集渠道有三种:数据报告、历史经验和第三方数据,数据报告分为客户端报告和服务器报告。在新产品规划阶段,我们可以通过第三方数据或竞争产品的经验数据作为更多的参考。一旦产品上线,我们需要通过报告数据及时验证和优化产品理念。不同数据源的数据差异很大,分析结果的可比性也很差。建议您在最早的版本迭代中添加基本的数据统计,并通过版本迭代不断改进数据统计。2、指标定义指标定义明确是易读数据的基础。以DAU(日活跃用户数)为例,只有了解活跃用户的定义,数据才有意义。比如一个视频软件DAU1000万,看起来很高,但是发现他们对日常生活的定义是启动,软件可以自定义启动,所以这个数据值得商榷。如果将视频观看行为定义为活跃,DAU将立即变为300W,这是一个更有意义的有效数据。3、上报机制上报机制可以理解为数据上报策略。例如,行为产生的日志是否支持在移动网络下报告,报告时间间隔有多长,过程被杀后如何报告,报告过程中丢失包装的概率··报告机制的制定直接决定了报告数据的完整性和即时性。对于产品来说,数据必须同时报告,但考虑到用户的手机流量、功率等因素,一般需要做出选择。以前只注意到数据报告的完整性,没有考虑到即时性。今天同事举的一个例子让我大吃一惊:十一假期,你辛辛苦苦做了一份数据报告,分析得很好,给出了以后的计划;三天后,用户结束了长假,刚刚从3G环境切换到WIFI网络。大量新数据报告,你发现你依赖的所有数据都变了。你所有的分析都是基于不完整甚至错误的数据...4、数据可视化数据的一个非常重要的功能是通过趋势变化来反映问题。因此,可视化是数据的重要显示形式,给您一个密集的表。没有图表支持,数据基本死亡,无法使用。因此,在数据量统计之初,有必要将可视化图表有效地结合起来,完成对趋势的把握。因此,在数据量统计开始时,有必要有效地将可视化图表结合起来,以完成对趋势的把握。对于大规模数据,必须有定期的数据曲线,或周期上升,或周期波动,如果指标数据图表振幅巨大不规则,则需要拆分数据,消除不规则的波动因素A,对剩余数据进行可视化视图,直到出现定期波动。后期只需要监控稳定的数据,一目了然是否有异常。目前,我们最大的问题不是数据不足,而是数据太多,无法开始。从同事那里获得的经验是,最好用excel整理一个原始数据,一个是避免挂断服务器,另一个是做更个性化的分析和尝试各种计算。数据分析是不受行业和岗位限制的基本能力。本质上,分析方法只是一种辅助工具,基本上需要熟练的业务能力来支持。

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