网站分析常用的指标之内容指标(身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法)

　　网站分析常用的指标之内容指标(身为数据分析人员如何做好数据分析？十大常用的数据分析方法)

　　随着互联网行业的发展，越来越多的企业意识到大数据和精细化运营的重要性，数据分析师将成为企业未来发展的重要支撑人员。那么作为一名数据分析师，如何做好数据分析工作，今天我们就来聊一聊常用的十种数据分析方法。希望大家能有所启发，找到有用的分析框架和方法。

　　

　　1、指标分析

　　度量可以理解为描述事物的数量。比如我们最常见的指标：页面浏览量（PV），它描述了一个页面被浏览的次数；另一个例子是转化率，它描述了目标被转化的次数。用一句话来分类就是：谁，什么，发生了什么。以下数字对应产品、运营和市场的常见指标。

　　

　　只有明确了重点关注的指标，才能更好地有针对性的优化改进，为产品运营决策提供指导。

　　2、对比分析

　　对比分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地展示和解释研究对象的规模、水平、速度等相对值的相对值。业务不同阶段的问题。

　　

　　例如，本周和上周的比较是环比；本月第一周与上月第一周的比较为同比；所有数据与今年第一周的比较是固定基数。通过比较，可以分析业务增长水平和速度等信息。

　　3、比率分析

　　指通过计算一个尺寸占总尺寸数量的比例来分析部分与总比例的方法。

　　公式：比率=维度值/总量X 100%

　　比如下图是一组营销数据，从中我们可以通过计算清楚的了解各个区域：

　　

　　每个区域花了多少钱？每个区域有多少转化？

　　以北京地区为例，其转化低于消费，说明整体转化不好，那么我们需要思考：转化差有什么问题？北京目前的消费比例是否符合我目前的促销策略？

　　在辽宁，转化高于消费，证明这个地区的转化非常好，那么我们需要思考：这个地区需要加钱吗？

　　通过分析各个指标所占的比重，我们可以清楚地了解各个区域的情况。这是比率分析。这种方式比较适合多产品、多区域的推广。

　　4、转化分析

　　转化分析是指一个统计周期内完成转化行为的次数与推广信息总点击次数的比值。

　　计算公式为：转化率=（转化次数/点击次数）×100%

　　例如：10个用户看到了某搜索推广的结果，其中5人点击了某推广结果并被重定向到目标URL，然后其中2人有后续转化行为。那么这个推广结果的转化率为（2/5)×100%=40%.

　　常用的转化分析模型是漏斗分析，可以科学地反映从起点到终点各个阶段的用户行为状态和用户转化率。漏斗分析模型已广泛应用于网站用户行为分析和APP用户行为分析、流量监控、产品目标转化等日常数据运营和数据分析工作。

　　漏斗分析中需要注意的两个要点：

　　● 不仅取决于整体转化率，还取决于转化过程中每一步的转化率；

　　● 漏斗分析也需要多维度拆解。拆开后可能会发现，不同维度下的转化率也相差很大。

　　比如某公司注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，只有27%；通过漏斗分析发现，主要损失在【提交验证码】环节。

　　

　　了解后发现邮箱验证很容易出现注册邮箱收不到邮件的情况。原因包括邮件代理被屏蔽、收录敏感词的邮件被归类为垃圾邮箱、邮件投递时间过长等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换个验证方式吧。改用短信验证后，整体转化率提升到了43%，增幅非常大。

　　5、留存分析

　　留存分析是一种用于分析用户参与度/活动的分析模型。它检查有多少执行初始行为的用户会跟进。这是衡量产品对用户价值的重要方式。

　　衡量留存率的常用指标有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。我们可以从两个方面来分析留存，一是新用户的留存率，二是产品特性的留存。

　　比如在电商行业，某公司开展了一个运营活动，比如春节期间的抢红包活动，那么节后我们要知道有多少用户延长了红包的使用时间。春节期间通过抢红包活动。这个产品的时间？日常生活增加了吗？有多少睡眠用户被唤醒等；

　　

　　精准的留存分析功能可以判断产品对用户的价值，以及产品是否具备留住用户的能力。我们的理想是使用户的生命周期（使用产品）与产品的生命周期保持一致，使产品能够健康、健康地发展。

　　6、组分析

　　即用户分组是指对用户信息进行标注，将具有相同属性的用户通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性进行分组，并进行后续分析。

　　在日常的数据工作中，经常会有这样的需求：想要关注一些满足一定条件的用户，不仅想要了解这些人的整体行为（访问次数、访问时长等），还想要要知道谁完全符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户列表，并发送有针对性的提示消息。有时我想进一步检查某些人使用某个功能的具体操作行为。用户分组是用来满足这种需求的工具和方法。它可以帮助我们对差异较大的群体进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。

　　

　　常用的用户分组方法有两种：

　　● 用户画像分组，如年龄、性别、地域、用户偏好等。画像建设的重点是给用户群“贴标签”。标签通常是由人类指定的高度精细的特征标识。最后合成用户群的标签，可以勾勒出用户群的三维“画像”。画像分组可以让我们真正了解用户的一些特征，对业务推广很有帮助。

　　● 用户行为分组，根据用户注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略，并有针对性地进行优化。

　　7、交叉分析

　　交叉分析法，又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉和三维的角度，由浅入深，由低级向先进的分析方法。当我们需要发现变量之间的关系，从而发现数据特征，发现异常数据时使用它。

　　简单来说，交叉分析就是对具有多个条件的数据进行分析。对于数据对象，在不同的时间和空间下，会有不同的数据呈现。要想了解一个对象的具体情况，不能只考虑一个条件，而要分析多个条件。

　　

　　例如，在分析不同城市商品的市场容量时，以商品销量为横向变量，以城市为纵向变量，将两者结合起来，建立交叉制表，确定不同城市的商品市场规模。然而，在实际情况中，往往存在多个数据项。这时候，分析师也可以利用交叉分析的思路来理清数据之间的关系。

　　8、分布分析

　　分布分析是在特定维度下，根据不同指标对用户进行分类展示。它可以显示用户对产品的依赖。

　　分布分析的主要作用：

　　(1）寻找用户分布规律

　　对同一指标下的相关数据进行统计分析，挖掘用户对产品的使用规律，进一步修正和制定产品策略。

　　(2）提高客户回访率

　　分布分析帮助企业从多个角度判断用户对产品的依赖程度。

　　(3）快速识别核心用户群

　　核心用户群是对公司贡献最大的用户群，是公司最大的利润来源。分布分析通过不同维度筛选出核心用户群，合理配置资源，以最小的成本实现公司利润的最大化。

　　应用场景：

　　(1）用户购买产品一个月内的支付次数分布。

　　(2）按省份查看用户在一个月内购买产品的支付次数分布。

　　(3）一个月内用户实际支付的订单总金额分布。

　　比如我们想知道用户每个月支付了多少次订单，那么这里的维度就是月份，指标就是支付的订单数，如下图所示：

　　

　　这里显示的是用户按月支付的订单数量。我们也可以改变维度，比如按省，或者按节日等，如下图所示：

　　

　　

　　同样，也可以更改指标，例如登录次数或使用时长。

　　9、矩阵分析

　　矩阵分析用数学矩阵的形式来表达因素之间的关系，从中探索问题并得出问题的解决方案。它是一种多思考和分析问题的方法。矩阵图使数据分析变得容易。

　　矩阵图由两个或多个数据维度组成。二维可以确定一个点的相对位置。横轴和纵轴两个维度可以将矩阵划分为四个象限，每个象限可以针对不同的策略，因此可以直接根据点的相对位置所在的象限进行决策。灵活性是因为矩阵图的维度没有固定的维度。不同两个维度的组合可以划分为不同的象限，不同的象限可以对应不同的决策。

　　

　　当我们进行客户调查、产品设计或其他各种选择和决策时，我们往往需要确定几个需要考虑的因素，然后权衡它们的重要性，并为这些因素排队以获得加权系数。例如，在我们进行产品设计之前，我们会调查客户对产品的要求。详情如下：

　　（1）市场调研数据分析。当我们进行客户调查、产品设计开发或其他各种选择时，我们往往需要考虑多种影响因素，并确定每个因素的重要性和优先级。矩阵数据分析方法通过对市场调研数据的分析计算，可以帮助我们确定客户对产品的需求，产品设计开发的关键影响因素，以及最合适的解决方案。

　　(2）多因素分析。当一个过程的影响因素比较复杂，并且各因素之间存在可量化的关系时，可以进行更准确的分析。

　　（3）复杂的质量评估。通过分析影响质量的大量数据来确定哪些因素是质量特征。

　　10、关联分析

　　关联分析是一种简单实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联或相关性。如果两个或多个变量的值之间存在某种规律性，则称为关联。关联可以分为简单关联、时间关联和因果关联。

　　

　　图片来自：ITPUB 博客

　　关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现客户放入购物篮的不同物品之间的联系来分析客户的购买习惯。通过了解客户经常同时购买哪些商品，发现此类关联可以帮助零售商制定营销策略。其他应用包括价目表设计、产品促销、产品排放和基于购买模式的客户细分。

　　可以从数据库中关联分析“由于某些事件的发生导致其他事件的发生”等规则。比如“67%的顾客在买啤酒的时候也会买纸尿裤”，那么通过合理的货架摆放或者“啤酒和纸尿裤”的捆绑销售，可以提高超市的服务质量和效率。

　　以上是10种常用的数据分析方法，在日常数据工作中需要结合实际场景灵活运用。没有最好的分析方法，只有最合适的。

　　*本文内容整理自网络