数据分析的8个流程与7个常使用思路
数据分析的8个流程与7个常使用思路
在商品运营过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是商品优化和商品决策的核心大脑。因此做好数据分析，是商品运营中最为重要的环节之一。
那如何做好支付的数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。
一、数据分析八流程：
为什么分析？
首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。例如，这次短信方式的数据分析，为何要参与这项活动？分析。你所有的分析都的围绕这一个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这一过程会很痛苦。
分析目标是谁？
分析目标是谁？要牢记清楚的分析因子，统计维度是订单，还是受众，还是金额，还是受众行为。避免把订单当网民算，把网民当订单算（上周运营同学真实案例），算出的结果是差别非常大的。
想达到什么效果？
通过分析各个维度的网民，订单，找到真正的问题。例如这次的XX通道的分析，全盘下线，或维持现状不动，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现网民精细化运营已经非常必要了。
需要哪些数据？
支付的数据，茫茫大海，数据繁多，用“海”来形容一点都不为过。需要哪些源数据？付费总额，付费人数？新老消费者维度？付费次数？转移人数？留存率？网民特征？画像？先整理好思路，列一个表。避免数据部门同学今天跑一个数据，明天又跑一个数据，数据部门同学也会比较烦。
如何采集？
直接数据库调取？或交给程序猿导出？自己写SQL？运营同学不妨都学一下SQL，自力更生。
如何整理？
整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不能少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss亦是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。
如何分析？
整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这一个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对商品了如指掌，对网民很了解，对渠道很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实际操作中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。运营同学相较容易聚在某个点上转圈走不出来。
如何展现和输出？
数据可视化亦是一个学问。如何用适合的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常使用的8个图表：
（1）、折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。
（2）、柱型图：主要是用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。如支付宝与微信覆盖率差别。
（3）、堆积柱形图：堆积柱形图不仅仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。例如我们需要表示各个支付方式的人数及总人数时。
（4）、线-柱图：这种类型的图不仅仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。
（5）、条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要是用于各项类的比较。
（6）、饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
（7）、复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。
（8）、母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重。例如上次短信支付能力网民中，没有第3方支付能力的网民，中间有X%比例是没银行卡，X%比例是没微信支付账号等。
图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅受众的时间，亦是对阅受众的尊重。
有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出没有关系，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅受众的尊重。
二、数据分析七思路：
简单趋势
通过实时访问趋势了解商品使用情况。如总流水，总网民，总成功率，总转化率。
多维分解
根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如新老消费者、支付方式、游戏维度、商品版本维度、推广渠道、来源、地区、设备品牌等等维度。
转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有下单率，成功转化率等。
网民分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的网民群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化商品，提高网民体验。例如我们这次对短信这一类网民，短信里又有第3方和无第3方支付能力的，需要再进行分群的运营。
细查路径
数据分析可以观察网民的行为轨迹，探索网民与商品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如我们这次对新消费者的运营，也非常有意思。
留存分析
留存分析是探索网民行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新增网民”在这一段时间内“回访”的比例。通过分析不一样网民群组的留存差异、使用过不一样功能网民的留存差异来找到商品的增长点。
A/B测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不一样；然后以某一种规则（例如网民体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这一旅程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不一样方案评估。
不单是支付的数据分析，其他的商品运营数据分析流程和思路也一样适用，只是支付数据相对其他商品而言，维度很多，以及组合的维度也非常多，因此就要更加清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。
做SEM优化主要分析哪几种数据
我们得明确SEM优化的目的是什么，通常我们进行SEM优化的最终目的都是提高ROI，为了达成这一个目标，我们会从SEM每个环节来查找当前的问题，进行优化。
一、统计账户效果
账户效果报表包括展现量、点击量、点击率、平均点击价格等、整个账户的咨询量、咨询成本。把这一个报表与前一天、前一周的报表进行比较，看各方面有没有明显的增长或减低，哪里有需要改正的，然后再调整账户。
二、统计推广计划
推广计划报表中包含每个计划中的展现量、点击量、点击率、平均点击价格、咨询、咨询成本等，也和之前的报表进行比较。计划报表可以很明确的看出奥慧网络推广计划的传播效果，可以对以后添加的推广计划做一个参考。
三、统计关键词
统计关键词展现量有多少，匹配有多少，点击量有多少，带来多少咨询量、每个关键词的对话成本，有了这些数据，我们就知道哪些关键词比较重要，怎么调关键词。数据对于SEM竞价推广非常重要，要善于统计、善于分析，竞价推广才会越做越好。
标题：推广数据分析的内容包含 数据分析的8个流程与7个常用思路
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