APP運營如何做(zuò)數據分(fēn)析

 

開發一款APP，運營非常重要，對(duì)于運營數據分(fēn)析，我們經常碰到以下(xià)問題：
面對(duì)異常數據經常出現“好像做(zuò)了(le)什(shén)麽？好像發生了(le)什(shén)麽？所以可(kě)能造成了(le)影(yǐng)響”的(de)主觀臆測？
面對(duì)數據報表，不知道該怎麽分(fēn)析？不知道該分(fēn)析什(shén)麽？

數據分(fēn)析作爲運營最基礎的(de)一項技能，你是否真正的(de)将其價值發揮出來(lái)，合格的(de)運營一定是數據驅動運營，而非運營驅動數據！

從單一維度到體系化(huà)的(de)思考，是做(zuò)數據分(fēn)析必須做(zuò)出的(de)轉變！對(duì)于數據分(fēn)析你需要有體系化(huà)的(de)數據框架！

我們在考慮問題的(de)時(shí)候都會遵循一個(gè)思路，即從宏觀到微觀，從全局到局部，數據分(fēn)析也(yě)不例外。數據分(fēn)析在産品運營中的(de)地位在這(zhè)裏也(yě)無需多(duō)說，做(zuò)數據分(fēn)析一定要建立在對(duì)産品數據體系詳細了(le)解的(de)基礎上的(de)，在做(zuò)數據分(fēn)析時(shí)候需要在心中建立起數據體系，産品數據維度體系由大(dà)到小可(kě)以分(fēn)爲宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大(dà)層面。
 

在做(zuò)數據分(fēn)析時(shí)，我們需要結合自己的(de)産品情況來(lái)做(zuò)有用(yòng)數據篩選。當然運營在提出具後台需求時(shí)一定是基礎數據需求，常見的(de)如用(yòng)戶概況數據、PV數、UV數、UID數、啓動次數、留存率、跳出率、頁面訪問路徑等，很多(duō)運營人(rén)員(yuán)在完善數據後台需求時(shí)，提出一大(dà)堆數據，并且很多(duō)數據涉及到複雜(zá)的(de)定義和(hé)計算(suàn)，這(zhè)樣隻會增大(dà)後台數據的(de)運算(suàn)壓力，對(duì)運營分(fēn)析實際用(yòng)出并不大(dà)，反而影(yǐng)響數據的(de)查看效率。運營數據分(fēn)析可(kě)根據後台基礎數據結合Excel表格導出功能，以及借助第三方數據平台來(lái)進行輔助分(fēn)析，這(zhè)樣不僅能夠降低後台數據開發成本，也(yě)能大(dà)大(dà)提高(gāo)數據分(fēn)析效率。

做(zuò)數據分(fēn)析需要以目标爲導向，學會做(zuò)數據維度的(de)逐級拆分(fēn)，以結構化(huà)思維來(lái)做(zuò)運營數據的(de)全面的(de)，系統性的(de)分(fēn)析。

在做(zuò)産品運營的(de)數據分(fēn)析時(shí)，我們可(kě)以按照(zhào)以下(xià)思路來(lái)進行：
1、确定數據分(fēn)析目标
2、明(míng)确數據目标的(de)關鍵影(yǐng)響維度拆解
3、找出不同數據緯度之間的(de)關聯關系從而建立起數據關系模型
4、發現問題數據及出現原因
5、針對(duì)問題數據影(yǐng)響維度做(zuò)相應的(de)優化(huà)
 

數據分(fēn)析更多(duō)的(de)是要關注多(duō)個(gè)數據維度之間的(de)相關關系，而不是單個(gè)數據産生的(de)因果關系！通(tōng)過影(yǐng)響關鍵指标的(de)數據維度的(de)關聯關系建立數據分(fēn)析模型。

數據一定是比較理(lǐ)性和(hé)嚴謹的(de)，所以我們需要理(lǐ)性的(de)眼光(guāng)來(lái)對(duì)待，當然運營産品的(de)不同，我們需要的(de)數據維度不同，做(zuò)運營一定要學會給數據做(zuò)定義，并且要保證其邏輯性和(hé)眼嚴謹性，要能經得(de)起推敲。