思维分析逻辑 5 DAY
如何分析
结构分析
对比分析
对比分析:所有的数据只有对比才有意义,每年的双11都会与之前的双11进行消费额对比;实际工作中,最常见的对比对象就是大盘,比如新上线一个功能,怎么样评估这个功能效果,除了看功能使用人数,更加要做的是这个功能的留存和大盘的留存对比。
时间序列
时间序列二次拆解分析:一般看某指标时,都会把时序周期拉长,看数据趋势,而数据都是波动的,所以都会进行拆解分析,寻找具体波动项。
相关性分析
落地项:该地区用户整体更加偏爱高价格产品,可进一步优化产品结构,产品偏高端产品4和产品2 表现最佳,产品经理可进一步该类产品特征。
机器学习
基础代码非常容易,但确实能够帮助找到切入点:开通月数和电子支付这两个变量非常重要
报告撰写
报告撰写三原则
- 主题一脉相承分叉:只有一个主题,每页PPT都围绕这个主题分叉展示。
- 简单通俗易懂:数据分析师的报告一定是简单的大白话
- 结论和闭环先行:没有明确的结论和落地项的报告就是数据堆积。
标准化报告的组成
背景:为何要做这份专题报告,即问题的识别
分析结论:如果是面向管理层的汇报,结论可以先行
分析框架:即问题的拆解,往往这里不需要很详细
第一个关键点结论
第一个关键点的支撑数据依次摆放
第二个关键点结论
第二个关键点的支撑数据依次摆放
整体结论:这里把结论再汇总,依此展示
落地项:产品是怎么落地的,要非常具体。具体到时间、人、预期效果
4、5、6、7、点为提数和分析
AB测试
定义:AB 测试是为 Web 或 App 界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。
关键字:组成成分相同的访客(用户数要一样),同一时间(一定要同一时间段对比),用户体验数据和业务数据(AB测试指标体系)
AB测试流程
- 根据数据分析得到某建议项
- 根据建议项产品经理得到某落地项
- 根据落地项研发人员进行产品设计(一定先设计再跑AB)
- 研发人员数据采集,自动采集数据
- 分析师跟进AB效果,显著性再95%以上并维持一段时间,实验OVER
整体节奏:灰度(小范围)、5%、10%、20%、50%、100%
AB测试注意事项
- AB两组是否真的相同:研发负责搭建,但分析师要知道原理
- 策略是否生效:研发说进行了AB测试,但分析师要进行抽样
- AB测试评估指标体系:要在AB测试前,就与研发沟通好哪些综合性指标
- 多观察几天数据:一般三天后的数据才可以正常使用
- AB测试的存档规划:所有AB都要文档化,方便后续找出增长点(5W1H方法)
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