软件数据自动采集与分析-自动化数据采集软件

编辑整理：整理来源：腾讯视频，浏览量：59，时间：2022-07-27 19:27:01

软件数据自动采集与分析，数据采集软件设计，采集实时数据软件

文章来源：硬核运营圈

互联网数据分析是一项运营必备的底层技能，今天给大家分享下数据分析入门的一些技巧和方法。

01

什么是数据分析？

不是把数据全部汇总出来，就叫数据分析，这种汇总过程充其量叫做数据采集。

数据分析，应该是围绕着具体的业务目标，去利用各种分析工具和方法，对已清洗的数据进行各维度或者成体系的分析，提炼出有价值的观点，形成有效结论。

举一个最简单的例子：

GMV = 用户订单数 * 客单价

那如果想要提升GMV总额，就有两个关键提升指标，要么提升“用户订单数”，要么提升“客单价”。

然后在一个预估区间内不断尝试，最终达到总额最高。

这也就带出了另一个关键问题：

02

为什么做数据分析？

数据分析的作用体现在哪？

数据分析是个环。这个环不断帮助业务完成决策提升：

→通过观察数据

→了解到当前的业务状态

→然后通过目前的数据情况预测将来一段时间的业务变化情况

→最后通过数据趋势想办法调整不足的地方，发挥优势

→继续观察调整后的数据情况

再举一个简单的例子：

你负责一款电商APP的商品运营，最近做了一个活动，改版了主页商品的展示逻辑，新增了几个促销活动卡片跳转到促销商品。你想评估这个活动做的如何。

这个场景下，主要的数据核心指标有两个：

①、改版后点击活动卡片的点击率；

②、点击进入活动卡片用户的付费转化率；

那么你在评估活动成功与否时，主要做活动前后的以下数据对比：

①、改版前后的卡片点击率对比；

②、改版前后的商品转化率对比；

当然这只是一个简单场景的举例，实际的电商活动数据分析要比这个逻辑复杂得多。

从这个简单的例子出发，你需要了解到：

数据分析也是区分等级的。

· 入门级的分析：

理解各项数据指标的定义，进行简单的数据维度分析，并找出数据中的问题，及时复盘提建议；

· 进阶级的分析：

能够根据不同的业务数据需求，选择不同的分析维度，对数据进行进一步的挖掘，发现长期持续的规律性，为业务的实际运转提供优化建议；

· 骨灰级的分析：

能够参与到业务规划中，构建一整套数据分析体系、罗盘、看板。从不同角度获取到对市场和竞品的数据分析，并且结合自身业务逻辑，对整体业务的下一步方向，给出合理化建议。

03

如何进行数据分析？

前提假设：

负责数据分析的人员懂得业务的流转逻辑。

如果是运营人员本身要做数据分析，那就没有这个顾虑了。

如果是要提交数据分析需求给到数分从业人员，那么务必说清楚/了解到整体业务的运转逻辑。

1、数据分析的前提：

①、有数据可分析

如果整体业务建设前期，根本没有考虑到数据埋点的问题，那么肯定就没办法获取到数据。

比如网站分析无法获取到浏览量、点击率；

APP分析无法获取到DAU、付费人数；那也就无从谈起数据分析了。

不过绝大部分业务，即便自身没有搭建数据后台体系，也一定会依赖第三方软件获取一些数据。

②、数据整理

如果在整理过程中发现数据有很大的异常，比如空值过多、波动太大，就要及时联系开发人员，询问下是否是系统故障或者人为因素。在数据清洗时就要删除掉异常值。

2、数据分析指标：

不同的业务逻辑，对于分析指标的要求也是不同的。

比如网站，通常分析指标包含：

PV、UV、点击率、转化率、网页停留时间、跳出率等

比如活动，通过分析指标包含：

活动参与人数、活动点击率、页面跳转率、活动转化率、活动ROI等

比如私域流量，对用户进行分析，指标通常包含：

新增用户、留存用户、活跃用户、付费用户、流失用户等

3、数据分析体系搭建：

当你进行了数据的整理、了解到业务的分析指标和定义后，就可以开始搭建数据分析的体系。

我以几个全面的数据分析体系的拆解，来教你一套数据分析的方法。

基本逻辑：金字塔原理。也叫做结构化思维。

①、我们先以开头的GMV计算体系来拆解下

GMV = 用户数 * 订单量 * 商品价格

你就可以针对大的业务维度，去细分出更多的单个指标，然后根据业务的需求分析出不同指标下的数据影响程度。

②、再比如我要分析一款APP内的产品转化率

那就是一级级的漏斗转化率

另外，不同的产品类型或者业务不同阶段，对于数据核心指标的关注情况也是不同的。

比如电商类产品，主要看GMV、毛利率等核心一级指标；看流量、转化率、客单价等核心二级指标；

比如工具类产品，主要看活跃用户数等核心一级指标；看新增流量、激活率、老用户留存率等二级指标；

……

另外，我认为做数据分析的同学，一定要掌握这个业务增长八卦模型图

如果你和我一样，认为数据是服务于“业务更好的发展”，那么首先，你需要知道用户全生命周期模型，知道该在业务的哪个阶段去重点关注哪些场景。

增长八卦图就可以很好地帮助你梳理出用户行为理论：

认知→接触→使用→首单→复购→习惯→分享→流失

当然，还有很多大牛会推荐你使用5W2H分析法。也是不错的选择：

Wt

产品提供什么服务？用户的核心需求是什么？

Who

谁是目标用户？用户有什么特点？

Where

用户一般在什么场景使用产品？用户主要分布在哪里？

When

用户在什么时候使用产品？

Why

用户为什么要使用产品？产品有什么地方吸引用户？

How

用户如何使用产品？用户的使用路径是什么？

How much

用户在产品上花费了多少钱或多少时间？

04

如何做数据分析报告？

所有的分析结果，都应该形成落地的文字说明。

通过可视化的图表和文字结论，来反映业务的现状和问题、分析研究原因、得出结论、提出解决方案。

1、通常我们要做的是两种报告：

基础日报/周报、竞品分析报告

①、基础数据报告（日报/周报）

列出重点关注的数据指标

列出波动异常的数据，说明原因

列出近期将会持续关注的重点动作改善

②、竞品分析报告

通过对比自身业务和竞品数据的同比和环比，找出业务的问题和机会点

注明当前重点项目的进展和问题情况

总结成败得失，给出具体的业务发展建议

2、报告呈现方式：

讲明业务或活动的背景和目的

说明取数的时间和逻辑，如果是采用第三方的数据，要注明数据来源

不要出现逻辑的错误，比如数据呈现和结论互相矛盾

你的结论，一定是基于报告中呈现的数据分析得出的，避免主观猜测

一图胜前言

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