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一個產(chǎn)品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數(shù)據(jù)說到底，就是這樣一個工具——通過數(shù)據(jù)，我們可以衡量產(chǎn)品，可以了解產(chǎn)品，可以在數(shù)據(jù)驅(qū)動下改進產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：數(shù)據(jù)趨勢、對比和細(xì)分分析

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理本身是一個非常大的領(lǐng)域，這里主要總結(jié)一些我個人覺得比較基礎(chǔ)且實用的部分，在日常產(chǎn)品工作中可以發(fā)揮比較大作用。本期主要討論一些數(shù)據(jù)分析的三個常用方法：

數(shù)據(jù)趨勢分析

數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)細(xì)分分析

1. 數(shù)據(jù)細(xì)分分析

在得到一些初步結(jié)論的時候，需要進一步地細(xì)拆，因為在一些綜合指標(biāo)的使用過程中，會抹殺一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而指標(biāo)本身的變化，也需要分析變化產(chǎn)生的原因。這里的細(xì)分一定要進行多維度的細(xì)拆。常見的拆分方法包括：

分時：不同時間短數(shù)據(jù)是否有變化。

分渠道：不同來源的流量或者產(chǎn)品是否有變化。

分用戶：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。

分地區(qū)：不同地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有變化。

組成拆分：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產(chǎn)生，可以分拆不同的店鋪。

細(xì)分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結(jié)論的關(guān)鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。

2. 數(shù)據(jù)對比分析

數(shù)據(jù)的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負(fù)增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據(jù)。

對比分析，就是給孤立的數(shù)據(jù)一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據(jù)毫無意義。

一般而言，對比的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產(chǎn)品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設(shè)置對比的基準(zhǔn)。也就是A/B test。

比較試驗最關(guān)鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質(zhì)量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據(jù)。

3. 數(shù)據(jù)趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據(jù)趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據(jù)的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產(chǎn)出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據(jù)與上期比較，例如2017年2月份與2017年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2017年2月份和2016年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2016年1月作為基點，定基比則為2017年2月和2016年1月進行比較。

比如：2017年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。

趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內(nèi)部原因。

4. 小結(jié)

趨勢，對比，細(xì)分，基本包含了數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的部分。無論是數(shù)據(jù)核實，還是數(shù)據(jù)分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細(xì)分，才能得到最終有效的結(jié)論。