如何建立数据分析框架的思路和方法？

2021-01-12 11:58:26 阅读（246） 评论（0）

明确数据分析的目的是在产品上线后收集产品数据，因此为了获得一系列全面合理的数据，需要提前规划数据，明确每个数据所能产生的价值。不同的分析目的需要不同的KPI数据。对于产品经理来说，通常有三个场景中的数据应用程序：1。每日观察的产品运行数据；2.产品实验数据，如A/B测试，以验证某一想法；3.发布功能后的反馈数据。不同类型的产品，1.基本数据：下载、激活、新用户、活跃用户等；2.社交产品：用户分布、用户保留（次日、3日、7日、次月、3月）等；3.电子商务：淘宝指数、转化率、网站流量、跳出率、页面访问深度等；4.内容类别：内容转化率（内容下载/内容浏览）、保留，跳出率；5.工具类：功能点击量，应用商城排名；6.其他：竞争数据(下载、激活等)。不同的产品阶段需要关注不同的KPI数据。1.网站刚刚上线，更关注流量。PV、跳出率；2.网站运营中期，更注重新注册、转化率、跳出率。不同的产品阶段需要关注不同的KPI数据。1.网站刚刚上线，更关注流量。PV、跳出率；2.在网站运营中期，更注重新注册、转化率和跳出率。3.网站的某一市场活动更注重新访客的比例、跳出率、注册转化率、目标实现率等。1.了解整个产业链的结构：对行业上下游的业务状况有一个大致的了解；2。了解企业业务的发展计划：根据当前业务需要制定发展计划，对需要整理的数据进行分类；3。熟悉产品框架，全面定义各数据指标的运行状态；4。比较同一行业的数据指标，挖掘隐藏的提升空间。通过熟悉行业、业务和产品，可以建立KPI数据提取的数据模型。通过熟悉行业、业务和产品，可以建立KPI数据提取的数据模型。核心用户也可以单独进行产品研究和需求挖掘，以便进行精细操作。建立一个完整的逻辑结构化问题的数据分析框架；将问题分解成相关部分，显示它们之间的关系；理顺思维，系统地描述情况或业务；洞察正在解决的问题的原因。建立数据分析框架的常见数据分析框架模型主要来自管理和营销理论，这些理论模型应用广泛，也可用于用户需求分析、产品功能分析等。管理理论模型：PEST：政治、经济、社会、技术。宏观环境分析一般采用5W2H：WHAT、WHY、WHO、WHEN、WHERE、HOW、HOWMUCH；逻辑树：又称问题树、解读树、分解树。把已知的问题当成树干，然后考虑这个问题和哪些问题有关。每当你想到这个问题时，在树干上加一根树枝，并标明树枝代表什么问题；金字塔原理帕累托28原理生命周期理论：各种客观事物的阶段性变化及其规律，五个不同的阶段：创新期、成长期、成熟期、标准化期和衰落期；SMART：Specific、Measurable、Attainable、Relevant/Realistic、Time-based，即清晰度、可衡量性、可实现性、相关性/现实性和时限性。理论营销模式：4P：Product，Price，Place，Promotion，即产品、价格、渠道、促销；用户行为理论：理解-熟悉-试用-忠诚；SWOT：Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats，即优势、劣势、机会、威胁；STP理论:Segmenting、Targeting、Positioning，即市场细分、目标市场和市场定位。通过前期数据的收集和对业务现状的全面掌握，明确数据分析的目的，提炼核心数据，梳理分析思路，构建分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，合理设置操作方法观察效果。通过前期数据的收集和对业务现状的全面掌握，明确数据分析的目的，提取核心数据，梳理分析思路，构建分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，合理设置操作方法观察效果。同时，考虑多维数据构建，以便以后进行三维数据分析。

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