数据分析课|正确的数据分析实战方式竟然是这些，这8点内容你真的了解清楚了吗

对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?

我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析正确方式。

1、正确的数据分析实战方式——数据和趋势

看数据、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数据或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。这些很重要。

对于电子商务网站，有效数据是非常重要的指数。上图中，我们将网站的访问客户量(UV)和页面浏览量(PV)等指数汇汇聚到统一的数据看板(Dashboard)，并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数据和趋势一目了然，对于我们来说一目了然。

2、正确的数据分析实战方式——维度分解

当单一的数据或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。这些很重要。

举个例子，当监测到网站有效数据异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。这些很重要。

图中，当天网站的访问客户量显著高于上周，这是什么原因呢?当我们按照访问来源对有效数据进行维度拆分时，不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。

3、正确的数据分析实战方式——客户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的客户，进行归类处理，是我们常常讲到的客户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群客户的特定信息，创建该群体客户的画像。这些很重要。

例如访问购物网站、寄送地址在北京的客户，可以被归类为“北京”客户群体。而针对“北京”客户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该客户群体的画像。

在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的客户进行有针对性的客户运营和产品优化，效果会更加明显。上图中，我们通过 GrowingIO 的客户分群功能将一次促销活动中支付失败的客户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高客户支付的意愿和销售金额。

4、正确的数据分析实战方式——转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原客户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。这些很重要。

其中，我们往往关注三个要点：

第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少?

第二，每一步的转化率是多少?

第三，哪一步流失最多，原因在什么地方?流失的客户符合哪些特征?

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%;也就是说有 1000 个客户来到注册页面，其中 455 个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低;如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。这些很重要。

5、正确的数据分析实战方式——行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解客户行为。数据指数本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问客户量(UV)和页面访问量(PV)这类指数，断然是无法全面理解客户如何使用你的产品。这些很重要。

通过大数据手段，还原客户的行为轨迹，有助于增长团队关注客户的实际体验、发现具体问题，根据客户使用习惯设计产品、投放内容。

上图中展示了一位客户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因;通过分析上面的客户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题(比如是不是商品不匹配等等)，从而为决策提供依据。这些很重要。

6、正确的数据分析实战方式——留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注客户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析客户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的正确方式。

在 LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新客户进来后添加5个以上的联系人(上图红色线条)，那么他/她在LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人(上图绿色和紫色的线条)的留存。这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新客户的最核心手段之一。

除了需要关注整体客户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取客户的留存度，或各类内容吸引来的注册客户回访率，产品团队关注每一个新功能对于客户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。

7、正确的数据分析实战方式——A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。这些很重要。

举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组(A 组)和对照组(B 组)的访问时长和页面浏览量两个衡量指数，来评估哪一种交互形式更佳。这些很重要。

要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试;第二，数据量和数据密度较高。因为当产品有效数据不够大的时候，做 A/B 测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个 A/B 测试。所以 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。

8、正确的数据分析实战方式——数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。这些很重要。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过客户的行为数据、公司信息、客户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知客户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。这些很重要。

我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。 数据分析的正确方式大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。这些很重要。

以上就是有关于正确的数据分析实战方式的相关内容，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。