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数据分析学习笔记:明确问题与假设检验法

编辑: 巴黎人的平台网址 发布时间: 2019年08月03日 20:46:57

大家有没有发现,随着数据的积累,对数据的分析显得越来越重要,数据分析能力也成为了产品经理必备的技能之一。下面分享个人的学习笔记,文末也附上了一些互联网数据分析相关的名词说明。

数据分析学习笔记:明确问题与假设检验法

数据分析前提:确定问题,明确目标

未明确想要解决的问题,想要达成的目标,就进行数据分析,就如下图中未定下目的地就上路旅行一样,兜来兜去不知前往何处。

数据分析学习笔记:明确问题与假设检验法

数据分析学习笔记:明确问题与假设检验法

那大家该如何明确问题呢?

步骤:

明确提出问题方的关注点;

明确解决问题的目标;

可用资源有哪些?

问题拆分。

例子:老板给了你一堆数据,说:看看,然后想个方案,提高下日活。

接到任务后,大家需要:

当前产品所处的背景是?是想提高单一个产品的日活,还是其中的某些功能活跃度?

大家跟老板心中的日活定义是否一致(是对产品进行了任意操作就算活跃用户,还是需要在产品上使用多少分钟才算)?

任务是提高多少日活?可调用的数据是否足够,若不够,还需要哪些支撑?

问题拆分:

导致用户沉默的原因?

大家的活跃用户有哪些特征?

签到功能促活效果如何,存在什么问题?

推送消息后效果如何,存在什么问题?

……

通过以上,大家可以将一个大问题,拆分成一个个明确的、可直接分析的小问题,然后去综合分析,解决大问题。

数据分析方法:假设检验法

世事纷纭、真假难辨。书籍《深入浅出数据分析》中,先容了一种方法:假设检验法。将收集的数据,进行整合评估,对某些事件进行预测分析。

大家先来看一个例子:

智能手机这几年,迎来了行业爆发的阶段,经常会有新型的手机发布,如果让你来预测某企业的新型手机发布会时间,你会怎么做呢?

大家使用假设检验法来试着解答这个问题:

假设有以下几种可能:

一周内召开发布会;

下个月召开发布会;

半年内召开发布会;

一年内召开发布会;

取消发布新产品。

大家搜集到以下资料:

公关负责人在回应:企业在一个月内不会开发布会;

资讯已显示供应商有手机壳产品流出;

按照惯例,该企业每半年会发布一款新产品,距离上次发布已经过去3个月;

今年以来,大部分知名手机厂商发布新手机的频率都提高了;

据传:该企业ceo表示一年内不会发布新产品。

然后大家使用证伪法

从第一条资料,大家可证明假设1(一周内召开发布会)不成立。

但是其他资料并无法帮助大家排除选项。

接着大家通过将证据与假设进行推断,看看该证据是否支撑假设成立。支撑为“+”,不利为“-”,无法提供支撑或不利因素为0

数据分析学习笔记:明确问题与假设检验法

此时,大家得出:下个月或者半年内召开发布会的可能性最高。根据目前的证据,大家还无法得出更精准的数据,所以应该收集更多信息。

本例可能略有不当,但通过以上,大家可以知道如何进行假设检验法,对事件进行推测:明确问题-提出假设-收集证据-进行证伪-进行推断-得出结果。

希翼帮助大家能够了解这种方法,很简单,也很实用。

附:常见名词说明

PV(Page View)页面浏览量:表示页面被打开的次数,用于评价网站流量的指标之一。

UV(Unique Visitor)独立访客:通过互联网访问、浏览某个网页的人数。通过ip地址来识别,一个ip地址为一个访客。计算时间内(00:00-24:00)同一个访客多次访问,只算一次。

DAU(Daily Active User)日活跃用户数量:一般指一日之内启动或者对产品进行了任意操作的用户数(去除重复登陆的用户),用于反映产品的用户规模。

MAU(Monthly Active Users)月活跃用户数量:一日之内启动或者对产品进行了任意操作的用户数(去除重复用户数),用于反映产品的用户规模。

CAC(Customer Acquisition Cost)用户获取成本:总营销费用除以其打来的新增用户数。表示获取一个新用户所花费的成本

ARPU(Average Revenue Per User)每个用户平均收入:计算时间内,从每个用户处所得到的收入。

近7日:包括今日,如今天是3月8号,此时统计近7日的数据则为:3月2号-3月8号

过去7日:不包括今日,如今天是3月8号,此时统计近7日的数据则为:3月1号-3月7号

着陆页(LandingPage):用户进入目标网站的第一个页面。用户访问的一般过程:站内着陆页A → 后续受访页面B→ 后续受访页面……→ 站内出口页X

会话(Session):用户从打开到关闭应用/网站,被视为一次会话。

跳出:用户进入着陆页就离开。用户来到网站后,除了浏览LandingPage之外,没有发生其他任何操作就离开了网站,被视为跳出。

跳出率 = 访问了一个页面的Session数/总的Session数,用来衡量着陆页的质量。

退出:当用户从某个页面离开了网站,即视为退出。

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