数据分析概论

数据背后的含义

数据分析框架

整个分析框架发为四大层次

1. 数据规划
2. 数据采集
3. 数据分析
4. 数据决策

数据分析框 架

在数据分析框架中，用户是数据的来源，也是数据分析最终要服务的对象，从用户、业务系统，到数据采集平台、ETL、数据仓库，再到分析、BI、DM、AI、洞察，再到决策、行为、价值，最终回到用户。

数据分析的方法

数据分析应该帮助我们不断优化营销、运营、产品、工程，驱动企业和用户的增长，而不是为了分析而分析。

1. AARRR模型（业务类）

   
   AARRR模型

2. 学习引擎（精益化运营方式）

   
   学习引擎
   

   当我们有一个想法的时候，可以采用最简可行化产品（MVP)的方式将其构建（Build)出来。产品上线后，我们需要衡量（Measure)用户和市场的反应。通过分析收集到的数据，我们可以验证或者推翻我们之前的想法，从而不断学习（Learn)和优化。

数据分析的具体方法

数据分析具体方法

“用户行为 - 数据分析 - 产品设计&优化” 三位一体。

做数据分析之前，一定要清晰业务目的和数据指标，选择科学的分析方法，用数据来指导产品和用户增长。

数据分析- 工具

数据分析工具

• 市场营销人员需要对广告投放进行数据分析，网站流量监测是他们关注的重点。
• 产品和运营重点关注用户行为和产品使用，用户行为数据分析工具是他们的首选。
• 以前大家只关注业务数据，然而这些结果型的数据并不能告诉我们中间发生了什么，为什么发生。
• 现在大家越来越关注精细化运营、对用户行为数据的需求也越来越高。