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互聯網數據分析概論：如何用數據說話
一、用數據說話
1、數據的價值
01、以用戶為中心
以用戶為中心是一種觀念和意識的轉變;
從事情的發展上看，改變是因為行動，行動是因為意識。只有意識和觀念發生了改變，才能在行動上做出改變，才能獲得結果的改變。
以用戶為中心的重要性和意義實在是沒有多說的必要。無論是自大還是自我還是自以為是還是剛愎自用，這些負面詞匯的結果都是不以用戶為中心。
02、沒有度量，就沒有改變
以用戶為中心是一種意識，那么如果有了這種意識和認知后，如何做到呢?
要想以用戶為中心，首先得了解用戶的心理;如何了解用戶的心理呢?只有通過用戶的行為來進行觀察;用戶的行為是什么呢?就是一條條的數據。
用戶的行為通過數據來展現，我們只有通過數據才能知道用戶做了什么，只有知道用戶做了什么我們才知道問題在哪里，然后才能做出改變。
沒有度量，就沒有改變;沒有數據，就不了解用戶。
03、永遠稀缺
這個世界是稀缺的。時間永遠不夠，條件永遠不充分，資源永遠稀缺。既然這樣，就要學會分清輕重緩急，學會利用二八法則;
因為你不可能做好每一件事，因為你不能做完每一件事，因為你不能拿下每一個用戶，因為你不能實現每一個理想。
既然這樣，在行動之前就要學會放棄。唯有放棄才能獲得。抓住最重要的，最有價值的，其他的愛咋咋地;
數據分析的最大價值，在我看來，就是告訴我們該抓住哪些，該放棄哪些!
用少量的時間和精力，做最有價值的事情，獲得可觀的收獲，這就是數據分析的價值與意義所在!
我是個懶人，鄙視加班，鄙視沒日沒夜的工作，從來不認可付出就有回報，更不認為要想成功就得付出超出常人的汗水。可是我不甘寂寞，怎么辦?那就要保證每一擊都必中。如何保證?通過數據，分析球路，只擊打成功概率最高的那一球。其他的放過。
2、PC、移動的數據概率
01，PC
隨便用百度搜一下，就知道網站數據分析都分析哪些數據。例如：PV、IP、頁面訪問軌跡、訪問時長、跳出率、流量來源等等。
02，移動
雖然移動應用是個新鮮事物，但也是相對而言，其實也不是很新了。下載量、安裝量、用戶的使用數據、留存和活躍等等。這些數據都是移動應用要看的數據。
二、統計工具和方法
1、理論指導實踐
數據分析，分析是次要的，事實上分析只是個低級的事情，就那些數據，就那些指標。
真正重要的是，是你用什么理論在指導你的分析。
網站用戶來說，一般都用兩種理論：生命周期理論和行為模型理論。
結合生命周期理論與用戶行為模型理論，就可以做出有價值的分析。
2、目標導向
前面我為什么沒有詳細的說PC和移動的數據?因為說那些一點價值都沒有!
是的，在你不知道你為何而分析的時候，那些數據一點價值都沒有!
想想你工作的目的吧?網站的存在是為了盈利，盈利需要目標用戶，獲得目標用戶需要設計出滿足用戶需求的產品，需要提供滿足用戶需求的內容。
你的目的是什么?你的目的是了解用戶的偏好，然后投其所好，用你的產品和內容滿足他的偏好，然后讓他更多、更久、更頻繁的使用你的產品。
所以，做數據分析的目的是什么?
首先，要了解用戶的興趣偏好和行為習慣。
其次，了解最后用戶喜好，或者說貢獻最大訪問的內容是哪些;
最后，砍掉用戶不喜歡的，做好用戶喜好的，想方設法讓用戶活躍起來。
事情就是這么簡單。
3、工具和方法
工具?網站的統計工具有很多，百度統計、Google Analytics等。
方法?根據理論和目的，設計一套符合你的網站需求的方法，就OK了。
并不是所有數據都需要，得看你的網站的特點，得看你的目的是啥!
更具的方法?是要了解如何用excel、spss、matlab、PPT等數據分析和報告展示的軟件的使用方法嗎?很簡單，買一些相關書籍，了解一下就可以了。
三、做出改進
1、數據的局限
首先，數據必然不真實，且必然不完全。因為從技術上看，用戶的行為能否真實且及時呈現在網頁日志中并被技術人員收集到，這就是個問題;
其次，數據展現的結果必然不絕對。因為第一，用戶的行為受網站的展現方式的影響，也就是說你的行為受你的思考的影響，而你在思考你的思考的時候又受你的思考以及你的行為的影響。也就是說，你無法固定一個變量。那么結果肯定就是不絕對的;第二，我們在統計數據之前肯定要進行數據清洗和整理，而在清洗和整理的過程中，由于清洗方法的影響，也會干擾的數據的準確性。
最后，不必去追求絕對，也不要相信絕對。
2、分析方顯功力
數據分析的過程是這樣的：數據搜集-數據清洗-數據統計-數據分析-分析報告。一般情況下，我們能得到的只是搜集來的數據，得需要你安裝自己的需求進行清洗，而清洗之后如何進行統計?那就還得需要看你的需求了。統計只是對客觀的重新展示，而分析才是功力所在。如何分析擺在你面前的數據?這有時候是挺主觀的。
3、行動才有意義
分析之后，你知道了真相，發現了問題所在，下面呢?
下面沒有了?
這可不行，如果沒有行動，如果不改進自己的工作并最終獲得工作績效的改進，那么做那么多的數據搜集、清洗、統計、分析，就一點意義都沒有。
所以才要問，你的目的是什么?
拿到分析報告后，就是開始實行你的目的的時候了。
有一種病叫諱疾忌醫，有時候數據可能很難看，數據難看是因為你做的難看，直面慘淡的數據吧，這是改進的開始;
有一種殘疾叫行動的矮子，拿到數據報告后如果不馬上開始行動，做出改變，那還不如把數據分析的時間用來聊天打屁……
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