新手怎么做數(shù)據(jù)分析，怎么寫分析報(bào)告？

本文是《用戶增長(zhǎng)實(shí)戰(zhàn)100問》的讀書筆記，對(duì)增長(zhǎng)黑客或用戶增長(zhǎng)感興趣的朋友，可以在留言區(qū)留言交流。

趨勢(shì)分析和對(duì)比分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)方式，在撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告時(shí)并不需做出多么絢麗的圖表，而要體現(xiàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)的影響因素，進(jìn)而通過趨勢(shì)觀察和對(duì)比，找出數(shù)據(jù)變化的原因并提出針對(duì)性的解決方案。

1、通過曲線觀察變化趨勢(shì)

數(shù)據(jù)分析新手在分析曲線趨勢(shì)時(shí)要考慮的4個(gè)要素

• （1）占比某數(shù)據(jù)維度對(duì)整體數(shù)據(jù)維度的影響，如7月新增用戶在整體用戶中的占比是：7月新增用戶量/整體用戶量。
• （2）環(huán)比如，分析7月比6月的新增用戶環(huán)比增長(zhǎng)率的公式為：（7月新增用戶量-6月新增用戶量）/6月新增用戶量。
• （3）同比如，7月用戶量同比6月用戶量增長(zhǎng)了多少，公式為：7月用戶量-6月用戶量；若7月用戶增長(zhǎng)率比6月用戶增長(zhǎng)率增長(zhǎng)了多少，公式為：7月整體用戶量/6月整體用戶量 – 6月整體用戶量/5月整體用戶量。
• （4）定基比對(duì)某個(gè)重要的基點(diǎn)進(jìn)行比較。如，7月用戶增長(zhǎng)率與1月用戶增長(zhǎng)率的定基比為：7月新增用戶量/6月新增用戶量 – 1月新增用戶量/12月新增用戶量，我們可以拿7月的定基比與6月的定基比進(jìn)行比較。若某項(xiàng)數(shù)據(jù)表現(xiàn)特別突出，可以將這個(gè)數(shù)據(jù)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，即定基比的對(duì)象。將其他維度的數(shù)據(jù)通過定基比進(jìn)行相互比較，可反映其他數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)之間的差距和變化情況。

曲線分析可以得到多維曲線的對(duì)比情況

曲線分析的好處在于可以分析多維數(shù)據(jù)得到多維曲線的對(duì)比情況，細(xì)分不同維度畫出用戶活躍度變化曲線，可發(fā)現(xiàn)各因素對(duì)活躍度的影響。

2、通過柱狀圖進(jìn)行對(duì)比分析

柱狀圖可得出某個(gè)數(shù)據(jù)量的好壞

柱狀圖的作用在于可進(jìn)行直觀的數(shù)據(jù)對(duì)比，從而得出某個(gè)數(shù)據(jù)量的好壞。

柱狀圖可對(duì)比影響關(guān)鍵指標(biāo)的相關(guān)因素

如用戶量的增長(zhǎng)與推廣預(yù)算金額、投放渠道數(shù)量及轉(zhuǎn)化用戶的活躍度都有關(guān)系，可以豐富柱狀圖的對(duì)比維度，觀察不同因素的變化。

3、細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)分析維度

增長(zhǎng)黑客要分析結(jié)果數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)增長(zhǎng)黑客的數(shù)據(jù)分析思維不只分析結(jié)果數(shù)據(jù)，還要分析過程數(shù)據(jù)。要學(xué)會(huì)拆分結(jié)果數(shù)據(jù)的影響數(shù)據(jù)，這是掌握精細(xì)化數(shù)據(jù)分析方法的基礎(chǔ)。

常見的拆分方法有以下5種

（1）按不同時(shí)間分析

觀察不同時(shí)段的數(shù)據(jù)變化情況。如，獲得了日活躍用戶數(shù)據(jù)結(jié)果，可以拆分整理出24小時(shí)內(nèi)每小時(shí)的數(shù)據(jù)變化情況，經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)上漲或下跌的關(guān)鍵時(shí)刻，再關(guān)聯(lián)這個(gè)時(shí)刻我們做了什么事，分析效果。

（2）按不同渠道分析

分析不同來源渠道的用戶表現(xiàn)。如，同樣是活躍用戶數(shù)據(jù)，對(duì)某階段內(nèi)活躍用戶的來源渠道進(jìn)行分析，觀察各渠道轉(zhuǎn)化用戶的活躍情況，對(duì)比該渠道歷史數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的原因。

（3）按不同群組用戶分析

可根據(jù)注冊(cè)時(shí)間的不同簡(jiǎn)單地進(jìn)行用戶分組，還可通過具體的用戶行為表現(xiàn)進(jìn)行分組，通過對(duì)比不同用戶群組的表現(xiàn)差異發(fā)現(xiàn)原因。如，活躍用戶下降，可按照注冊(cè)3天內(nèi)、15天內(nèi)、30天內(nèi)、30天以上4個(gè)階段對(duì)用戶細(xì)分，對(duì)比不同注冊(cè)時(shí)間的用戶的活躍度差異，經(jīng)過歷史數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)哪些群組用戶的活躍度變化波動(dòng)較大。

（4）按地域分析

在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)中，除了按照省份分地域外，還會(huì)按一線城市、二線城市等來區(qū)分地域，然后按地域不同對(duì)比不同群組用戶的變化情況。

（5）拆分指標(biāo)的影響因素

新手需找到數(shù)據(jù)指標(biāo)的影響因素，拆分每個(gè)影響因素的數(shù)據(jù)變化情況。如，活躍度數(shù)據(jù)的影響因素一般根據(jù)活躍標(biāo)準(zhǔn)而定義，活躍度的影響因素有使用時(shí)長(zhǎng)、使用次數(shù)、新增用戶量、瀏覽內(nèi)容次數(shù)等，通過使用時(shí)長(zhǎng)定義活躍用戶，可以以使用時(shí)長(zhǎng)為維度，分析不同使用時(shí)長(zhǎng)用戶的數(shù)量的變化情況。