数据分析师课|用户反馈的数据分析方法是什么?这是数据分析师的必修课，还不快来学

对用户反馈进行分析，可以令用户零散输出的、缺乏组织的信息系统化，便于从中快速发现产品问题。用户反馈的分析过程分三步：制定编码->按编码将反馈归类->分析归类结果。下面逐一进行简要的介绍。

1、用户反馈的数据分析方法——编码

一般来说，用户反馈的编码和分析只抽取最近几周到几个月内的数据就足够说明问题了。在这一时间范围内从“用户反馈”系统中逐条抽取反馈，根据反馈的内容建立编码，直到不再产生新的编码为止。编码可以是任何维度上的，只要对后续的分析有帮助——比如按照反馈内容的实质建立编码(性能问题、交互问题、新功能期望等)，或按照用户的感受建立编码(生气、失望、满意、超出预期等)。需要注意的是，在阅读反馈并建立编码时需要聚焦于事实，不能因为用户反馈的语气激烈就认为问题很严重。

接下来需要再从近期的用户反馈中抽取一定数量的反馈(100-200条)，由两个人分别按照编码进行分类。完成后，两人将各自的分类结果进行对比。检验两人对相同编码是否理解一致?是否存在对产品改进没有意义的编码?是否存在太笼统或太狭隘的编码?是否存在实际内容相同，但命名不同的编码?根据对上述几个问题的考察，对编码系统进行微调，可以使其他未分析的反馈之后得到明确分类。

2、用户反馈的数据分析方法——归类

编码建立之后，将近期反馈数据中未参与建立编码过程的反馈条目，全部按照确定的编码系统进行分类。要注意的是，因为“沉默”用户的存在，每个编码分类下的反馈条数事实上很难反映该类问题的重要程度，不可以轻易就下结论。

3、用户反馈的数据分析方法——分析

在分析用户反馈的分类编码数据时，首先要注意数据的附加信息。例如，数据来自于有什么特点的用户群，数据收集于哪一时间段，用户在产生反馈时正在用产品完成什么工作，等等。其次，要观察数据的对比和变化。例如，两个用户群的反馈存在怎样的差异，用户在不同时期的反馈内容有怎样的变化，等等。可以想象，如果在一个产品新版本推出之后，负面反馈数量极具增加，那么新版本有关方面的变化很可能损害了用户的使用体验。

由于篇幅有限，关于用户反馈的分析方法就先总结到这里。长久来看，对用户反馈进行这样系统的归类和分析，可以使我们掌握用户想法的变化趋势以及用户对产品新版本的反应，有助于我们预测产品的未来发展方向。并且，用户反馈分析还具有数据收集容易，对分析人员的专业要求较低等特点，非常适合作为简便的用户数据分析工具。

以上就是有关于用户反馈的数据分析方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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