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APP运营如何做数据分析

来源:lexintech.com       发布时间:2018-10-15
 
开发一款APP,运营非常重要,对于运营数据分析,我们经常碰到以下问题:
面对异常数据经常出现“好像做了什么?好像发生了什么?所以可能造成了影响”的主观臆测?
面对数据报表,不知道该怎么分析?不知道该分析什么?
APP运营数据分析
数据分析作为运营最基础的一项技能,你是否真正的将其价值发挥出来,合格的运营一定是数据驱动运营,而非运营驱动数据!
从单一维度到体系化的思考,是做数据分析必须做出的转变!对于数据分析你需要有体系化的数据框架!

我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路,即从宏观到微观,从全局到局部,数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说,做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的,在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系,产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面。
 
在做数据分析时,我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求,常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等,很多运营人员在完善数据后台需求时,提出一大堆数据,并且很多数据涉及到复杂的定义和计算,这样只会增大后台数据的运算压力,对运营分析实际用出并不大,反而影响数据的查看效率。运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能,以及借助第三方数据平台来进行辅助分析,这样不仅能够降低后台数据开发成本,也能大大提高数据分析效率。
做数据分析需要以目标为导向,学会做数据维度的逐级拆分,以结构化思维来做运营数据的全面的,系统性的分析。

在做产品运营的数据分析时,我们可以按照以下思路来进行:
1、确定数据分析目标
2、明确数据目标的关键影响维度拆解
3、找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型
4、发现问题数据及出现原因
5、针对问题数据影响维度做相应的优化
 
数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系,而不是单个数据产生的因果关系!通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型。
数据一定是比较理性和严谨的,所以我们需要理性的眼光来对待,当然运营产品的不同,我们需要的数据维度不同,做运营一定要学会给数据做定义,并且要保证其逻辑性和眼严谨性,要能经得起推敲。
 

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