如何掌握并应用互联网数据分析方法？

摘要： 互联网数据分析方法是现代企业在数字化时代中获取竞争优势的重要手段，通过对数据的深入分析，企业可以发现潜在的市场机会、优化产品和服务、提高用户满意度和运营效率，以下是对互联网数据分析...

互联网数据分析方法是现代企业在数字化时代中获取竞争优势的重要手段，通过对数据的深入分析，企业可以发现潜在的市场机会、优化产品和服务、提高用户满意度和运营效率，以下是对互联网数据分析方法的详细介绍：

1、对比分析

比什么：绝对值和比例值是两种常见的对比指标，绝对值适用于直接展示数据量的大小，如销售金额和文章浏览量；比例值则用于展示相对关系，如活跃用户占比和注册转化率，比例值容易受到极端值的影响。

怎么比：环比和同比是两种常用的时间对比方法，环比是将本月数据与上月数据进行比较，而同比则是将本月数据与去年同月数据进行比较，还可以与自身不同时间段或行业同行进行对比。

和谁比：可以与自身不同时间段的数据进行对比，也可以与行业同行的数据进行对比，以判断数据波动是由自身因素还是行业趋势导致的。

2、多维度拆解

是什么：通过指标或业务流程的多维度拆解，观察数据变动受哪个维度影响最大，这种方法适用于需要分析单一指标的构成和比例，或者需要对流程进行拆解分析的场景。

适用场景：当需要还原行为发生时的场景，或者对单一指标进行详细分析时，多维度拆解是一个非常有效的方法。

举例：运营数据看板显示昨天的产品支付转化率突然下降了20%，通过对比分析确认，上周、上月、上年同期均不存在这么明显的下降，因此判定这个数据有异常，可以通过多维度拆解分析，如渠道、地区、设备等，找出哪个维度的数据环比同比有异常表现，进而确定问题的根源。

3、漏斗观察

适用场景：漏斗观察适用于有明确业务流程和业务目标的场景，如安装注册浏览选购支付等步骤，每一步都对下一步有所影响。

注意事项：使用漏斗观察时，需要根据业务实际情况选择对应合适的时间窗口，因为营销运营策略一般只在相对较短时间内对用户心智有所影响，漏斗一定要有严格顺序，计数单位可以根据业务分析场景选择基于用户还是基于事件。

4、分布情况分析

是什么：从事件在不同维度中的分布来观察，以便理解该事件除了累计数量和频次外，更多维度的信息。

适用场景：当已经知道一群用户完成了指定事件，但需要对用户群体进行细分，从不同维度将用户分层，方便后续的维护和分析时，分布情况分析是非常有用的。

举例：将不同事件频率的用户分层管理，将资源投入到高频时间段，或将消费金额划分区间以区分高价值和低价值客户。

5、用户留存

是什么：用户留存包括大盘留存和精准留存，大盘留存是指将某个时间范围与另一个时间范围的用户ID交叉去重，而精准留存则是过滤有过指定行为的用户ID，将用户分群，计算观察其之间留存区别。

适用场景：用户留存适用于评估产品功能粘性和验证产品长期价值的场景。

6、用户画像

是什么：用户画像是通过给用户打不同标签，将用户分群，以便对不同群体分别制定不同的运营策略。

常见标签：基础属性（如地域、年龄、性别、教育程度、职业等）、社会关系（婚姻状态、有无子女、有无老人等）、行为特征（注册时间、来源渠道、购买记录等）和业务相关（浏览喜好、收藏10+数据分析书籍等）。

标签来源：标签可以来自用户直接填写的信息（如注册信息、兴趣领域选择、收件信息等），也可以通过已有特征推测（如通过用户购买多次剃须泡沫等男士用品推测该用户为男性）。

7、归因查找

适用场景：归因查找适用于将业务目标的达成拆分到各个模块，方便统计各模块的贡献，或者获悉当前指标达成的主要因素，获得如何提升业务指标的洞见。

影响事件完成的关键部分：末次归因适用于转化路径短且事件间关联性强的场景，递减归因适用于转化路径长且非目标事件差异不大的场景，首次归因适用于强流量依赖的业务场景。

8、路径挖掘

是什么：路径挖掘是逐级展开某一事件的前一级（后一级）事件，观察其流向。

适用场景：路径挖掘适用于有明确的起始场景，希望观察这个场景后面发生了什么，或者有明确的结果目标，希望观察用户都从哪来的场景。

9、行为序列

是什么：行为序列是将单一用户的所有行为以时间线的形式进行排列。

适用场景：行为序列适用于观察掩盖在统计信息下更细致的信息，还原用户具体的使用场景，或者通过观察具体的行为特征找到提升产品价值的机会点。

互联网数据分析方法多种多样，每种方法都有其独特的应用场景和优势，企业应根据自身业务需求和数据特点，灵活运用这些方法，不断优化数据分析流程，提升数据驱动决策的能力，通过深入分析数据，企业可以更好地了解用户需求、优化产品和服务、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。