分享嘉宾：
- 张俊红
- 中国统计网专栏作者
【本文框架】
1. 什么是数据分析
【普遍意义】
- 指用适当的统计分析方法对大量的数据进行分析和挖掘，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
【互联网层面】
- 利用适当的分析方法对用户行为数据进行分析，目的是：
- 更好地知道我们的用户是谁
- 他们喜欢什么
- 他们在哪里
2. 为什么要做数据分析
- 决策前
- 有效地避免拍脑袋、主观臆想
- 为决策提供数据支撑
- 决策后
- 复盘，追踪决策效果
- 反映问题，提出可复用的解决方案
- 【举例】
- 比如摩拜运营想要拉新，改用何种方式（如拉一个给骑行券）去激励用户老带新，没有数据分析只可拍脑袋决策
- 前期可以用A/Btest分析两种不同策略面对同一批用户群体的投入产出比，然后推广
- A/Btest需要是同一批属性的用户，比如全是大学生
3. 数据分析的作用
- 现状分析
- 现在发生了什么
- 原因分析
- 某一现状为什么发生
- 预测分析
- 将来会发生什么
4. 怎么做数据分析
4.1 数据分析的逻辑
- 明确数据分析的目的
- 理清用户消费流程（梳理清楚业务逻辑）
- 找出关键用户行为和数据
- 分析用户消费行为中哪个关键行为对应的数据是异常值
-
通过观测异常值，找到问题产生的原因
4.2 数据分析流程
- 明确目的
- 获取数据
- 处理数据（整理、筛选）
- 寻找异常值
- 分析原因（猜测）
- 得出结论
- 验证结论
PS：分析逻辑是框架，分析流程是执行。
4.3 数据分析方法
- 定性分析（是什么？）
- 文章阅读量跟标题有关，即标题会影响阅读量
- 定量分析（有多少？）
- 标题对文章阅读量的比例有多大
- 【比较好的方法——记录有关行为】
-
记录每次运营活动前的行为，便于快速找到原因
4.4 实例
（1）明确目的——寻找公众号粉丝的增长点
（2）数据获取、整理、寻找异常值
- 2月15、3月3有粉丝增长峰值
-
2月13-19、3月1-3呈增长趋势
（3）分析原因
-
先分析分析关注的逻辑，根据关注逻辑进行倒推
-
分析结果：粉丝增长出现峰值一定是文章或公众号被更多人看到
-
再倒推是通过什么途径被更多人看到，比如文章转载、公众号名片被分享
【2.13-2.19】
- 发现其他占比最大，于是查找关键行为记录表，发现时间段内文章被转载
-
转载被记为其他来源
【3.1-3.4】
（4）得出结论
- 通过以上分析，可以看出粉丝增长来源于其他公众号转载以及大V名片分享
- 可推出渠道：高质量文章让大号转载、大V推荐
- 后续可采用同样手段测试验证结论，比如再给一篇高质量文章让大号转载，如果无法带来峰值，则之前的结论不一定成立
- PS：由于微信本身数据来源问题，暂时无法得到原始数据，因此无法对某一具体的内容类型、某一公众号转载情况进行效果分析
4.5 如何学习数据分析
- 硬性技能
- Excel函数
- 可视化，如各种图
- 数据透视表
- VBA
- PPT
- 数据分析报告撰写
- 软性技能
- 业务/行业理解
- 学习方法
- 复制卓越
- 关注行业大佬，分析他们怎么做，直接抄，再慢慢形成自己的方法论
- 比如找到所有牛人关于数据分析的观点，取优糅合
- 组块学习
- 把科目分成若干块，比如分成数据获取、数据整理、数据分析、数据可视化、数据报告的撰写，然后分别掌握
- 长草清单
- 谁说菜鸟不会数据分析
- PPT炼成记——分版块介绍做法，比如字体版块、配色版块
- 金字塔原理
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