对产品经理来说，数据分析是必须要掌握的技能之一。做决策、分析需求和做功能时，都需要数据分析进行协助。但不少同学对这个概念比较模糊，或者不知道结合业务，这篇文章，作者结合案例，给大家讲解下如何养成数据分析思维。

在当今快节奏、数据驱动的商业中，掌握数据分析不仅是一种竞争优势，更是必需品。数据分析不是某个固定的职位，而是人工智能时代的通用能力。

你会看到各行各业的招聘中都会要求应聘者具备数据分析能力。

随着企业积累大量数据，提取可操作见解的能力对于做出明智决策、优化流程和推动增长至关重要。本文深入探讨数据分析思维的核心方面，重点介绍基本分析方法和业务知识的整合，以最大限度地发挥数据的价值。

你是否在面对工作时还是不知道如何展开分析，经常会遇到下面这些问题:

手里拿了一堆数据，却不知道怎么去利用;业务部门不满意，总觉得你分析得不深入;准备面试或找到新工作后，不知道如何快速掌握该行业的业务知识。

为了解决以上问题，将通过“方法”和“实践”来进行简单的介绍

一、如何理解数据？

懂得从数据中发现业务指标，这就需要学会如何看懂数据，拿到数据后可以按照图1-1的步骤来理解数据

数据的分类往往取决于业务需求和分析视角，且同一数据可以从多个角度进行分类。

举个例子，文章的收藏量可以从不同的维度来理解和应用：

从行为角度看：收藏量反映用户的互动行为，是一种典型的行为数据。它代表用户对内容的偏好和参与度，这有助于分析用户的使用模式和兴趣点。从产品角度看：收藏量也可以视为产品数据，因为它衡量了文章（作为一种内容产品）的吸引力和受欢迎程度。这有助于评估产品的市场接受度和用户需求。

因此，数据的分类并不是固定的，而是应根据具体的业务目标和分析场景来灵活定义。这种灵活性允许数据被用于多种分析和决策支持，为企业提供更全面的洞察力。

二、常用的指标有哪些？

常用的指标有用户数据指标、行为数据指标、产品数据指标、推广付费指标等

用户数据指标分为：新增用户、活跃用户、留存用户行为数据指标包括：PV、UV、转发率、转化率、K因子

PV（页面浏览量）是指网页在特定时间段内被访问的总次数。每次用户加载页面或刷新页面，PV 就会增加一次。这一指标主要用于衡量网页的受欢迎程度和用户的访问行为。

例如某博客文章在一天内被用户访问了 500 次，则该文章的 PV 为 500。

UV（独立访客数）是指在特定时间段内访问网站的独立访客数量。UV 通过统计不同 IP 地址或设备的访问次数来计算，即使用户多次访问同一网站，也只算作一个 UV。这一指标用于衡量网站的用户覆盖面和独立用户数。

例如某网站在一周内被 10,000 个不同 IP 的用户访问，则该网站的 UV 为 10,000。

转发率是指用户分享或转发某个内容的比例。转发率反映了内容的传播能力和用户对内容的认可程度，是衡量内容病毒传播效应的重要指标。

转发率=（转发次数/总浏览次数）×100％

例如如果某篇文章有 1,000 次浏览，用户转发了 50 次，则该文章的转发率为： 转发率=（50/1000）×100％=5％

转化率是指用户完成某个特定目标行为的比例，如注册、购买、填写表单等。转化率用于评估营销活动的效果和用户行为的达成情况。

转化率=（转化次数/总访问次数）×100％

例如某电商网站在一周内有 10,000 次访问，其中 300 人完成了购买，则该网站的转化率为： 转化率=（300/10000）×100％=3％

K 因子是用来衡量推荐的效果，即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户，反映了每个用户带来的新增用户数量。K 因子用于评估病毒营销效果，帮助了解用户之间的传播行为。

如果每个用户平均邀请 2 个新用户，并且邀请成功率为 50%，则 K 因子为： K因子=2×0.5=1

如果 K 因子大于 1，表明每个用户带来的新用户数量足以产生自增长。如果 K 因子小于 1，产品或内容需要额外的推广手段来维持用户增长。

指标之间的区别与联系可以以下图作为参考

这些指标在数字营销和产品管理中发挥着重要作用，通过对这些指标的综合分析，可以更好地理解用户行为、优化营销策略、提升产品表现。

三、常用的分析方法有哪些？

根据业务场景中分析目的的不同，可以选择对应的分析方法，常用的分析方法如下图：

在选择分析方法前，可以先进行5W2H分析方法，你是不是在工作中最常听的一句话就是，为什么这么做，怎么做，需要多少资源和成本，以后遇到这样的问题我们可以先尝试用5W2H法来解决

5W2H是一种用于问题分析和解决的工具，适用于产品开发、质量管理、市场分析等领域。它通过回答七个关键问题（What, Why, Who, Where, When, How, How much）帮助全面分析问题或任务，以确保没有忽略重要的细节。

5W2H是一种系统化的分析工具，用于帮助人们全面了解问题的各个方面。

每个字母代表一个问题：

What（是什么）Why（为什么）Who（是谁）Where（在哪里）When（什么时候）How（怎么做）How much（多少费用或资源）

这些问题提供了一种框架，可以帮助你从不同角度分析问题、项目或任务，确保全面考虑各方面因素。

四、具体应用步骤1. What – 什么：描述问题或任务的具体内容

示例：

项目管理：“项目的目标是什么？需要完成哪些任务？”市场营销：“我们要推出什么产品？这个产品的特点是什么？”

2. Why – 为什么：阐明问题或任务的原因及其重要性为什么要解决这个问题或完成这个任务？它的背景或动机是什么？为什么这是优先事项？

示例：

项目管理：“为什么要启动这个项目？这个项目的必要性是什么？”市场营销：“为什么这个产品在市场上有需求？市场痛点是什么？”

3. Who – 谁：明确涉及的人员或团队谁负责解决这个问题或完成这个任务？谁是相关利益者？谁将受到影响？

示例：

项目管理：“项目团队有哪些成员？每个成员的职责是什么？”市场营销：“目标客户是谁？竞争对手有哪些？”

4. Where – 在哪里：确定问题发生或任务执行的地点

示例：

项目管理：“项目将在什么地点进行？交付物会在哪里使用？”市场营销：“产品在哪些市场发布？销售渠道有哪些？”

5. When – 什么时候：设定时间框架和关键时间节点任务什么时候开始和结束？什么时候需要完成每个阶段？时间表是什么？

示例：

项目管理：“项目的开始和结束日期是什么时候？里程碑时间表是什么？”市场营销：“产品上市的时间安排是怎样的？营销活动什么时候进行？”

6. How – 怎么做：描述问题解决或任务完成的方法和过程如何解决问题或完成任务？采用什么方法、技术或工具？步骤和流程是什么？

示例：

项目管理：“我们将如何进行项目管理？使用什么工具或方法？”市场营销：“我们将如何推广这个产品？采用哪些营销策略？”

7. How much – 多少：估算所需的资源和费用完成任务需要多少资源？成本或预算是多少？需要多少时间、人力、物力？

示例：

项目管理：“项目的预算是多少？需要多少人力和物力？”市场营销：“营销预算是多少？需要多少广告支出？”

下面举一个实战例子来深入了解一下如何利用数据分析思维来拆解不同场景的具体解决方案。

五、案例分析

提问：一家在线教育平台，主要提供编程、设计、数据科学等领域的课程。最近，公司发现新课程的完课率（用户完成课程的比例）显著下降。管理层希望通过数据分析找出问题的原因，并提出解决方案，以提升用户完课率。

步骤1：理解数据

首先，收集与完课率相关的各类数据，包括但不限于：

1、用户数据：

用户的注册日期、年龄、性别、职业、所在地区等。用户的学习习惯（如学习时间、设备类型）。

2、课程数据：

课程的内容类型、时长、难度、讲师评分等。课程更新频率、推送策略、免费/付费状态。

3、行为数据：

用户的学习进度、观看时间、暂停次数、交互行为（如讨论、笔记）。用户的评价、反馈、问题提交等。

4、数据分类视角：

从用户角度：分析不同用户群体的学习习惯和完课行为。从课程角度：分析不同课程类型和设计对完课率的影响。从行为角度：分析用户在课程中的具体行为与完课率的关系。

步骤2：选择分析指标

根据业务需求，选择适当的关键指标进行分析。

1、完课率：

定义：用户完成某课程的比例。计算公式：完课率 = （完成课程的用户数 / 开始课程的用户数）×100%

2、用户留存率：

定义：在某时间段内持续活跃的用户比例。计算公式：留存率 = （某时间段活跃的用户数 / 总用户数）×100%。

3、平均观看时长：

定义：用户观看课程的平均时长。计算公式：平均观看时长 = 总观看时长 / 观看用户数。

4、用户反馈得分：

定义：用户对课程的评分和评价的平均得分。计算公式：用户反馈得分 = 总得分 / 评价数。

步骤3：应用分析方法

1、运用5W2H分析方法来定位完课率下降问题：

What（是什么）：完课率下降，特别是新课程的完课率较低。Why（为什么）：需要了解是用户、课程还是平台的原因。Who（是谁）：受影响的主要是新注册用户，主要参与新课程学习。Where（在哪里）：所有在线课程，但尤以编程课程的完课率下降最明显。When（什么时候）：过去三个月内，尤其是最近一次课程更新后。How（怎么做）：分析用户行为数据、课程内容数据，调查用户反馈。How much（多少）：需要的数据分析资源包括数据工程师、分析工具和用户调查成本。

2、运用逻辑树分析方法来定位用户完课率低问题：

通过构建逻辑树，将问题逐步分解：

用户维度：

用户特征：年龄、职业、学习习惯。学习行为：学习频率、观看时长、互动程度。

课程维度：

课程特征：内容设计、难度、时长、讲师质量。课程设计：是否符合用户预期、是否吸引人、内容是否过于复杂。

平台维度：

平台功能：用户体验、学习路径引导、提醒机制。技术支持：视频加载速度、技术故障率。

3、运用假设检验分析方法定位完课率低的问题：

假设1：课程内容过于复杂，导致用户放弃学习。

收集证据：分析完课率与课程难度评分之间的关系，用户反馈中关于课程难度的评论。得出结论：发现复杂的课程确实完课率较低，用户反馈也显示难度过大。

假设2：新用户缺乏学习指导，导致完课率低。

收集证据：分析新用户的完课率与是否有新手引导教程的关系。得出结论：新用户没有新手引导教程的完课率显著低于有教程的用户。

假设3：平台推送策略问题，导致用户对课程更新不了解。

收集证据：分析用户对课程更新推送的点击率与完课率的关系。得出结论：推送未到达用户或点击率低的情况下，完课率较低。

4、运用群组分析方法解决问题：

步骤：

划分用户群组：根据用户行为和特征，将用户分为“初学者”、“进阶者”和“高级用户”。分析群组特征：每个群组的完课率、学习习惯、课程偏好。

制定策略：

初学者：提供更简单的入门课程和新手引导。进阶者：提供有挑战性的课程和学习路径建议。高级用户：提供更深层次的内容和个性化推荐。

示例：通过群组分析发现，初学者的完课率最低，进而为初学者设计了新的引导教程和入门课程，结果显著提升了该群组的完课率。

步骤4：根据分析结果，制定提升完课率解决方案

优化课程内容：

增强新用户引导：

改进推送策略：

优化课程更新通知的推送机制，确保用户能够及时了解新课程。提高推送内容的点击率，通过A/B测试改进推送文案和设计。

个性化推荐：

基于用户行为和偏好进行个性化课程推荐。利用群组分析的结果，为不同群组提供定制化学习计划。

实施与监控：

实施：按照制定的策略进行实施，调整课程设计、新用户引导、推送策略和个性化推荐。监控：持续监测完课率的变化，定期收集用户反馈，进行数据分析，评估策略效果。

调整与优化：

根据监控结果，进一步优化课程内容和平台功能，持续提升用户体验和完课率。

在数据驱动的商业环境中，数据分析已经成为企业取得成功的关键工具。本文介绍了几种常用的数据分析方法。每种方法都有其独特的价值，企业可以根据具体的业务需求，选择合适的方法来进行分析，从而实现数据驱动的决策和管理。通过不断应用和优化这些方法，企业能够更好地挖掘数据价值，提高运营效率，抢占市场先机。

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