（课程链接：三节课数据分析入门课 https://www.sanjieke.cn）
第一章 产品运营数据分析基础
1.1 常用数据指标介绍
- 维度
- 指标
分为基础指标、复合指标。
往往复合指标能看出的内容更多
- 数据分析
a. 看趋势
b. 对比
c. 细分
1.2 数据采集
1. 流程
数据采集——>数据传输——>数据建模/存储——>数据统计/分析/挖掘——>数据可视化
1.3 异常数据分析
- 如何发现异常数据
a. 通过趋势分析发现数据异常
b. 对比分析确认数据异常（同比、环比） - 任何分析问题的核心，就是通过任意维度不断细分下钻
- 总结
a. 趋势分析发现问题
b. 对比分析确定问题
c. 多位细分，发现问题背后的原因
第二章 数据分析应用实战
2.1 数据分析的基本原则
- 数据分析的作用
- 基本原则
a. 先明确分析目的，再建立分析方法和思路
b. 要围绕着核心业务流程和重要结论来完成分析
c. 资料
2.2 从杂乱数据中发现产品问题
分析步骤
实例（上线两三个月）
产品形态：看日记，写日记
- 步骤一 （逐项看数据）
a. 新增用户：增长缓慢，且增长不稳定，有问题
b. 活跃用户：活跃用户数一个月时间没有增长，有问题
c. 启动次数：每个活跃用户每天打开5-10次，没问题
d. 累计用户：和新增用户概念相似，可忽略
e. 次日留存率：40-50%，从社交类产品看，还可以
f. 平均单次使用时长：一分半左右，需回归产品功能。有问题 - 步骤二（潜在问题合并）
a. 新增用户、活跃用户和平均单次使用时长合并 - 步骤三（优先级比较）
a. 早期产品，用户活跃度优先级更高，否则是无效拉新。得出主要问题：用户平均单次使用时长过短 - 步骤四（解决方案）
a. 提高内容质量（运营优化内容，内容feed流显示优化）
2.3 用数据优化活动步骤
实例：（拉新为导向）
1. 梳理流程
2. 结合流程抓取数据
3. 活动结果分析
2.4 为产品建立数据监测方案
实例：
- 分析维度：
-
分析步骤
a. 维度一
b. 维度二（找到现有潜在问题数据）
c. 维度三（分析核心业务流程，找到关键考核指标）
第三章 数据报表制作实战
介绍
- 常规报表分类
- 日报：简单明晰，主要用于日常监测
- 周报：略复杂，涉及维度要多
- 月报：最为复杂，分析角度最全，更接近于分析报告而非报表，覆盖整个业务线，概括并指出最近一月产品的整体表现及出现的问题，并提出原因和大致解决方案
- 常规报表特征
- 面向对象：管理层及其他相关业务人员
- 功能：产品运营状况监测，简单数据概览，汇报问题并提出原因
- 思路：突出重点问题，尽量做成可视化报表，重点核心指标露出
- 基础技能：Excel，PPT，可能涉及SQL、Hive及其他技能
- 前提背景
- 数据体系：已有相对完备的数据指标体系及后台系统，可满足常规提取数据的需求
- 目标：已有明确的分析方向及目标，如渠道流量、产品运营、用户行为等
- 指标口径统一：所有涉及的相关部门部门指标体系统一，至少指标定义明确
- 注意事项
- 指标筛选：只筛选出最重要的核心指标，月报除外
- 展示：图形为主，数据为辅
- 准确性：确保基础元数据及计算过程没有问题
- 落地：报表主要是用来监测情况的，因此需要指出可能存在的问题及原因，与业务紧密联系
实操
- 加渠道分类
=VLOOKUP(C2,移动渠道名称!$A$1:$B$623,2,0)
=VLOOKUP(C2,pc渠道名称!$A$2:$B$872,2,0) - 加应用市场
=VLOOKUP(AE2,应用市场名称!$A$1:$B$37,2,0)
应用市场中有些找不到对应的应用市场 - 插入透视表
- 添加透视表副表数据，添加图表
推荐资料：最全运营数据指标解读：http://www.woshipm.com/operate/669526.html
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