运营必看,教你从0到1搭建数据分析体系

时间:2017-10-10 12:29

  数据分析在运营中无处不在工作,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。

  对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑:

  1、不知道从哪里获取数据;

  2、不知道用什么样的工具;

  3、不清楚分析的方法论和框架;

  4、大部分的数据分析流于形式;

  ……

  其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。

  一、概念:数据和数据分析

  其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。

大数据

  大部分人都知道把“4.报表”选上,但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象:很多人都会先入为主,认为数据就是各种表格、各种数字,例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识,它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。

  (一)什么是数据

  数据(data)是描述事物的符号记录,是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义,让数据的范围极大丰富,也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下,现在很多搜索引擎做的 “图片识别”、“音频识别” 难道不是数据分析的一部分吗?

  作为一名互联网企业的运营从业者,我们接触到的数据可能没有那么复杂,但是也有很多类别。

运营必看,教你从0到1搭建数据分析体系

  从数据的来源来看,可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同,不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。

  那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同?

  数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵,信息加载于数据之上。以书本和知识为例,书本属于数据概念范畴,知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式,知识是书本的内涵和升华。

  (二)什么是数据分析

  数据分析是指从数据中提取有用的信息,并指导实践。

  这里有两个点需要注意:首先,我们需要提取的是有用的信息,而不是自嗨;其次,这些信息需要用来指导实践,而不是流于形式。

  二、思路:方法论和方法

  很多新人入门数据分析的时候,要么胡子眉毛一把抓,要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现,需要宏观的方法论和微观的方法来指导。

  那么方法论和方法有什么区别?

  方法论是从宏观角度出发,从管理和业务的角度提出的分析框架,指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念,是指我们在具体分析过程中使用的方法。

  (一)方法论

  数据分析的方法论很多,这里我给大家介绍一些常见的框架。

  1、PEST分析法:从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境,适用于宏观分析。

  2、SWOT分析法:从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境,适用于宏观分析。

  3、5W2H分析法:从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。

  4、4P理论:经典营销理论,认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promote)是影响市场的重要因素。

  5、AARRR:增长黑客的海盗法则,精益创业的重要框架,从获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长增长。

  数据分析的方法论很多,这里不能一一列举;没有最好的方法论,只有最合适的。下面我详细介绍一下 AARRR 方法论,对于精益化运营、业务增长的问题,这个方法论非常契合。

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  对于互联网产品而言,用户具有明显的生命周期特征,我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。