怎么理解数据分析?浅析数据埋点、指标构建和数据分析之间的关系

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2021-05-2210:44:03 评论 125 1220字
摘要

数据分析,更多的是跟业务打交道,只有理解业务的本质,才能让数据达到想要的效果。我们这个时代不缺数据,缺的是理解数据的思维。

 

一、什么是数据分析

看了很多的文章,如果现在让我说,什么是数据分析,我认为数据分析最重要的就是这三个概念:数据埋点、指标体系、数据分析。很多文章对其做了详细的介绍,但是很少将这些概念看成一个整体。而事实上,这三个概念属于一个整体,数据分析是目标,而数据埋点和指标体系的构建是过程。这所有的一切工作都是为了一个产品的目标。

为什么要做数据埋点?因为要采集用户行为数据。

为什么要采集用户行为数据?因为要构建一个指标体系。

为什么要构建一个指标体系?因为我们需要进行数据分析指导工作。

为什么要进行数据分析?因为我们希望产品能达到既定的目标。

二、数据分析的作用

数据分析简单来说有以下几个作用:衡量效果找出问题,描述现在,规划未来,重要程度不言而喻。

三、数据分析的流程

我们现在接触的所谓的数据分析,其实并不完全,比如说通过指标的变化描述产品状况,这仅仅是数据的使用并非真正意义上的数据分析。真正要了解数据分析的含义,就需要了解数据分析从0-1的过程。即确定分析目标——所需指标——数据需求——数据埋点——产生数据——指标衡量——数据分析——得出分析结论的过程。只有对这个过程有更深的了解,我们才会更深入的理解数据如何更好的指导业务。

(一)确定分析目标

数据分析的最终目的就是实现产品的发展目标。我们需要明确产品的发展方向和重点,找到产品发展的目标。这个目标根据战略层、业务层、作业层的划分方式进行确定。确定一个重点突出,逻辑清晰目标体系。比如说收入指标:战略层指标是总收益;业务层指标可以划分为各个渠道的收益;作业层指标可分为各个活动的收益、成本。

(二)确定所需指标

根据各个层次的目标,依据产品的业务流程,确定一个衡量的指标体系。用来衡量各个层次的目标实现情况。比如说收入指标:我们可以划分为总收益、付费人数、付费率、每用户平均收入、每付费用户平均收入,随着战略层到作业层的转变,指标被不断的细分。

(三)明确数据需求

根据所需的指标体系我们可以明确所需的数据,从而提炼出数据需求。比如说我想要知道一个入口的点击率,因为点击率 = 点击人数/曝光人数,所以此时我的数据需求就是求入口的曝光和入口点击的人数。

(四)数据埋点

提炼数据需求后,形成数据需求产品文档,就要提交给技术人员帮我们实现了,就是所谓的数据埋点。比如说一个用户点击了入口,我们希望后台数据能统计这个点击的次数,每点击一次次数+1。

(五)数据获取与分析

数据埋点完成之后,就会产生数据,后台根据数据就可以计算出我们所构建好的指标,然后数据分析人员就可以通过对这些指标进行分析对比,衡量现状发现问题指导决策。

所以业务的理解对数据分析师非常重要,因为数据分析师的工作始于业务同时也终于业务,而技术只是实现目标的一种手段。

End.

作者:旧梦

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