数据操作的流程是怎样的?分析方法有哪些?

90自媒体 自媒体运营 2020-12-10 14:52:07 23 0

众所周知,合格的操作必须是数据驱动的操作,而不是操作驱动的数据!所以,数据运营对于想成为优秀运营商的朋友来说是必备的能力。那么数据操作的过程是怎样的呢?有哪些分析方法?下面的小系列将和你详细谈谈数据操作流程和分析方法。如果有兴趣,我们来看看。

数据操作的流程是怎样的?分析方法有哪些?

对于市场营销和运营这样的学生来说,基础数据操作是必须的。为什么数据操作这么重要?比如我们发现某一天的用户数下降了20%。这个时候一定不能让它过去,也不能只是拍着脑袋做决定。相反,我们应该找出这个问题的所在。

这时候光看一个宏观数字是远远不够的。我们要把这些数据分出来,按地区、渠道、不同的方式去追溯,看哪一个缺失了,整个缺失了,还是某个特定渠道的独特之处缺失了。只有分析原因才能找到解决办法。如今,越来越多的公司选择使用数据驱动来辅助决策。

数据处理流程:

数据分析没那么难。从下至上可以分为三个部分:第一部分是数据收集,第二部分是数据建模,第三部分是数据分析。我们分开来看。

1.数据收集:

首先说一下数据采集。想要做好数据,最重要的是数据源。我觉得好的数据源是两个基本原则,一个完整,一个精细。

All:也就是说我们要取多种数据源,但不能说我们只取一个客户端数据源,服务器数据源和数据库数据源。做分析的时候没有这些数据你可能做不到。另外,大数据讲的是总量,不是抽样。不能说只拿了部分省份的数据,然后就开始说全国是什么样子的。有些省份可能很特殊,比如新疆、西藏,那里的客户可能和内地有很大的不同。

Fine:其实就是强调多维度,在收集数据的时候尽量收集每一个维度、属性、字段。比如在为其收集地点、人员、方式等东西时,这些可以选择的维度不能在后面的分析中跳出来,而不是一开始就着眼于需求。根据这个需求,确定会产生一些数据。当新的需求到来时,将收集新的数据。这时候整个迭代周期会慢很多,效率也会差很多。尽量从源头收集数据。

2.数据建模:

有了数据之后,就要对数据进行处理,原始数据不能直接暴露给上面的业务分析师。可能比较乱,没有逻辑抽象。这里涉及到数据建模。首先,一个概念就是数据模型。在数据分析领域,特别是对于用户行为分析,目前比较有效的模型是多维数据模型“在线分析处理”。它包含了这个关键概念,一个是维度,一个是索引。

城市等维度,然后北京上海,维度西边的一些属性,然后操作系统,iOS,Android只是一些维度,然后维度里的属性。通过交叉维度,我们可以看一些指标,比如用户数、销售额等,这些都是指标。比如通过这个模型,我们可以看到来自北京的iOS用户的整体销量如何。

这里只是两个维度,可能还有更多。总之,你可以通过维度的组合看到一些指标的数量。你可以回忆一下,你常用的这些业务的很多数据分析需求,是否可以通过这个简单的模式来采样。

数据分析方法:

接下来简单说一下互联网产品采用的数据分析方法。互联网产品中常用的用户行为分析有四种:

1.一种是多维事件分析,分析维度之间的组合和关系。

2.二是漏斗分析,对于电商和订单相关的产品非常重要,要靠不同的渠道来转化这些东西。

3.第三种留存分析,用户来了之后,我们希望他继续来买,这就是留存。

4.第四种回访,是一种特殊的挽留形式,可以看他在一段时间内的回访频率,也可以看他来访的时间段。

分析完数据操作之后,一定要对数据操作流程和分析方法有个大概的了解。想了解更多数据运营方面的知识,可以在新媒体运营课程中深入挖掘。

互联网营销媒体运营
版权声明

本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。

发表评论

评论列表(0人评论 , 23人围观)
☹还没有评论,来说两句吧...