不會做數據運營你敢說自己是好運營么?一篇文

2019年07月03日 00:57:15 企業站SEO 179次

作者丨桑文鋒

姑婆說:前方預警,本文很長,一篇文章讓你數據運營的流程,數據分析的四種常用方法,以及通過兩個案例——“百度知道提升回答量”以及“產品通過36kr、朋友圈、微信群推廣的轉發效果分析”來說明方法的具體應用。本文作者桑文鋒,Sensors Data的創始人&CEO,前百度大數據部技術經理,文章來源于鋒哥的知乎專欄“瓦利哥的機器歲月”,歡迎大家關注。

一,運營要懂一點數據分析,告別拍腦袋

對于市場、運營這些同學來說,基本的數據運營是要會的。

比如,我們發現某一天的用戶量跌了20%,這個時候肯定不能放著不管,也不能僅僅憑借拍腦袋去做決策,而是要查一查這個問題出在哪。

這個時候,只看一個宏觀的數那是遠遠不夠的,我們還要對這個數據進行切分,按地域、按渠道,按不同的方式去追查,看到底是哪少了,是整體少了,還是某一個特殊的渠道獨特的地方它這個數據少了。

分析了原因,才能針對性地找到解決辦法?,F在越來越多的公司都選擇用數據驅動來輔助制定決策。

二,數據處理的流程

數據分析沒有那么難,可以分成一個一個數據金字塔,自底向上的是三個部分:第一個部分是數據采集,第二個部分是數據建模,第三個部分是數據分析,我們來分別看一下。

1,數據采集


首先來說一下數據采集,我在百度干了有七年是數據相關的事情。我最大的心得——數據這個事情如果想要做好,最重要的就是數據源。

數據源這個整好了之后,后面的事情都很輕松。

好的數據源我覺得就是兩個基本的原則,一個是全,一個是細。

全:就是說我們要拿多種數據源,不能說只拿一個客戶端的數據源,服務端的數據源沒有拿,數據庫的數據源沒有拿,做分析的時候沒有這些數據你可能是搞不了的。另外,大數據里面講的是全量,而不是抽樣。不能說只抽了某些省的數據,然后就開始說全國是怎么樣??赡苡行┦》浅L厥?,比如新疆、西藏這些地方它客戶端跟內地可能有很大差異的。

細:其實就是強調多維度,在采集數據的時候盡量把每一個的維度、屬性、字段都給它采集過來。比如:像where、who、how這些東西給它采集下來,后面分析的時候就跳不出這些能夠所選的這個維度,而不是說開始的時候也圍著需求。根據這個需求確定了產生某些數據,到了后面真正有一個新的需求來的時候,又要采集新的數據,這個時候整個迭代周期就會慢很多,效率就會差很多,盡量從源頭抓的數據去做好采集。

2,數據建模

有了數據之后,就要對數據進行加工,不能把原始的數據直接暴露給上面的業務分析人員,它可能本身是雜亂的,沒有經過很好的邏輯抽象的。

這里就牽扯到數據建模。首先,提一個概念就是數據模型。

許多人可能對數據模型這個詞產生一種畏懼感,覺得模型這個東西是什么高深的東西,很復雜,但其實這個事情非常簡單。

在數據分析領域領域領域,特別是針對用戶行為分析方面,目前比較有效的一個模型就是多維數據模型,“在線分析處理”這個模型。它里面有這個關鍵的概念,一個是維度,一個是指標。

維度比如城市,然后北京、上海這些一個維度,維度西面一些屬性,然后操作系統,還有iOS、安卓這些就是一些維度,然后維度里面的屬性。

通過維度交叉,就可以看一些指標問題,比如用戶量、銷售額,這些就是指標。比如,通過這個模型就可以看來自北京,使用iOS的,他們的整體銷售額是怎么樣的。

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