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运营er常用的数据分析方法有哪些?
2020-07-02
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小编常说,不会数据分析的小编不是好运营。想小编区区一介小编,是运营环节最不起眼的人了,编文章是应该最主要工作,可是现在除了写文章,小编还要策划活动,对接社群,平时还得自己修修图啥的,让小编心烦的就是每周、月底、年底的数据统计和分析,往往要熬好几个通宵。这不最近领导找小编谈话了,说小编在工作是无用功,应该用科学的数据分析的方法去运营。我.......

为了避免重蹈的覆辙,小编决定奋发图强,去看看到底什么是数据分析,有哪些好用的数据方法。

下面就是小编整理了几种搜集到的运营er常用的数据分析方法,大家可以先了解一下。

01细分分析

细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类, 一类逐步分析, 根据分析要求由粗到细、由浅入深,逐步进行细分的过程。另一类是维度交叉,立体分析方法,从交叉、立体的角度出发,由低级到高级的一种分析方法。

02对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值, 通过对相同维度下指标的对比,能够发现并找出业务不同阶段存在的问题。

常见的对比方法包括: 时间对比,空间对比,标准对比。

03漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型, 就是抽象产品中的某一流程,观察流程中每一步的转化与流失。最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。

漏斗帮助我们解决两方面的问题:

过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

04用户分析

用户分析是互联网运营的核心,常用的包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。

05AB测试

简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用A方案,另一部分用户使用B方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计目标。

06埋点分析

运营中经常用到的数据采集方法,只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。埋点采集方法一般分为两种,可视化埋点和代码埋点。

07聚类分析

在用户行为分析上,大量用户都有相同或相近的行为属性,我们可以通过行为对用户进行聚类,提取行为特征,对不同行为属性的用户针对性精准运营。

以上就是小编搜集整理的7种运营中可能会用到的数据分析方法,只是一些理论性东西,运营er需要结合自己的工作实际选择合适的数据分析方法。

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