怎麼做產品數據分析

㈠ 數據分析表怎麼做

表格數據分析表做法

工具／原料：機械革命S3 Pro、Windows10、Excel2019

1、打開一個EXCEL表格。

㈡ 電商怎麼做數據分析

1、列表法
將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。
2、作圖法
作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。

㈢ 『運營』如何做數據分析

數據分析因人而異，但目的都是為了 指導決策路徑 ，經常與做決策的工具方法共同使用，因此在做數據分析前明確本次目的會事半功倍。而確認需求-收集數據-分析數據-確認有效性-改進迭代是其相對完整的閉環。

指導決策，而具體說來分四種： 監控、評估、預研、收集。

監控即日常對數據的監控與把控，一名優秀的數據分析師可以從一點點數據異常和拐點中判斷出大盤趨勢以及當前游戲的狀態，防範於未然之中。而平時的日報、周報、月報就是輔佐來做這些事情的：

-日報觀測單日情況，用來識別是否出現重大的運營狀況，通常採用環比和同比兩種手段，不過要去除節日噪點。

-周報觀測每周整體情況，主要關注為整體趨勢和環比。需要注意的點兩端和拐點，要將前後數據連接起來觀察。平均DAU、PU和ARPU是重點關注指標。

-月報關注是整體的數據的變化，它與當月天數及節日的特殊性有關聯。需要關注的仍然是趨勢，此時趨勢走向很重要，決定後面的研發計劃方向。

評估指的是用數據復盤開發，一般來說是基於某個版本、活動或系統做大盤分析，在產品初期打磨時也用於去分析問題幫助產品進行打磨。

常用的手法一般是自上而下法，進行層層拆解。即從某個大數據的變動開始分析，慢慢向下進行滲透，最終定位關鍵點。除此之外會做一些常規性的檢測，來協助判斷效果，如收入評定（瞬時與長期），活躍評定（瞬時與長期），新進玩家與流失玩家數量和分層比例，玩家口碑，游戲行為如登陸次數在線時長等。

最後這三項很重要，大多數游戲及其容易忽略的，而累積起來很容易造成大的運營事故。

在此之上也可以做更為細致的拆分，還原系統里的成功之匙，為經驗的積累提供正向累加。

又稱為數據挖掘，一般指的是用數據指導開發，帶著問題去分析，概念上比較容易和評估進行混淆，工作上又和用戶研究有些重疊。評估是指基於結果去做分析指導改進，預研是基於現成數據去評估是否要做某些新的內容。

比如說現在的游戲時間達到了2小時，我希望提高到3個小時會不會產生什麼影響；再比如說我現在要做個消耗活動，那麼需要做的額度在多少。基於以上內容對整個游戲進行全方位的衡量與評估。

再比如說，現在銀幣產出過多，要做一個消耗銀幣的功能，那麼這個銀幣消耗的范圍要做多少，就需要進行預研評估了。

這是一般數據分析人員很少去做的事情，它相當於數據分析師的一個資料庫，也可以稱之為彈葯庫。使得分析師可以將標准線不斷的進行調整，不斷建立新的模型來幫助自己進行更精準的分析，來大幅省人力的成本。

在整體過程中，將會不斷出現新的模型更精準的數據來指導數據開發，如過去常見的ARPU、LTV分別指導不同的發行模型。而近幾年在端游頁游比較火的FRD模型也開始出現了。

分析的數據的方法過程，大致為三種類型：邏輯推導法、量化分析法、測試校驗法。

使用的是邏輯的方式來進行，有自上而下法、系統關聯法、核心指標法等。

自上而下法 ，從變化數據出發入手。一般用於品評估某次活動或系統的情況，具體的方法基於某次活動可能會影響的預定指標進行拆解，比如說新增的玩家會不會影響老玩家，新增玩家的質量如何等等。基於此不斷進行拆解，細化到下層，最終得出相應的結論。類似於驗證性因素分析/CFA的方法。

系統關聯法 ，從具體系統開始入手，本質上類似於控制變數法。確認近期變動，如更新版本、政策變化、人群變化，從這些內容進行入手進行，尋找數據的變化，逐條篩查。

核心指標法 ，從結論數據入手，先確認目標指標的數據。確認有效目標，通過目標去量化各個環節的內容。比如說我們現在需要衡量好友拉新活動的效果，先定義指標為單位用戶所消耗的成本，其餘則有單位用戶提供的數量，參與度等等。上層數據決定活動整體效果，下層數據決定可優化空間。

使用的是代入關鍵值的方式，一般有代入分析法、抽樣調查法、調查問卷三種。

代入分析法， 因為數據分析的核心在於找到原因進而加以解決，並不僅僅是單純的給出數據。因此細節的時候會使用代入法進行，來還原為什麼這個位置出現的變化。

抽樣調查法， 有的時候上述的方法都很難得出結論，因為涉及到的內容比較多。這時只能縮小范圍，抽取典型用戶進行驗證。一般來說抽取在10~20人可以發現共性問題，在基於共性問題繼續進行分析，最終比對數據變化的幅度達成結論。

調查問卷法 ，抽樣調查法的擴展方式，採用調查問卷的方式定位玩家的屬性並區分數據。

使用的是以立場去驗證的思路，一般會經歷版本的迭代來測試。具體也有ABTEST、控制變數法、定量測試法，其核心都是是變數的定位：ABTEST是直接在一次測試中對變數作出調整；控制變數則是對前一次進行校驗分析；定量測試則是和前一次做對比並對某一種類型進行。

而數學歸納、線性規劃、動態分布、傅里葉變化等則是更高階需要使用的，更多針對大數據使用，合理引用數據方法會讓分析速度事半功倍。

總之，依據不同的情況使用不同分析方式，最終都是為了相對准確的結果而服務。

整體完成後要再次校驗確認其有效性，並且不斷關注改進迭代。基本基於目的、來源、邏輯、循環再次進行確認。

-收集數據的目的是否明確，數據是否真實且充分，信息渠道是否可信暢通；

-基礎數據是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致數據；

-數據分析方法是否合理，邏輯是否無誤。是風險控制是否在可接受的范圍，噪點的控制是否合理；

-方法模型對提升工作效率、准確性是否有提升，是否具有可傳遞性以及是否可以更快速解決問題。

數據分析是為決策服務的，因此不論什麼樣的方法及模型只要指導出准確的決策就是好的數據分析師。

記住兩點：

1、埋點打樁是做不完的，考慮如何最大性能的去進行鋪設。

2、無論新模型還是舊模型，核心是指導解決問題，更好的模型更有效率的解決問題。

㈣ 電商數據分析怎麼做

電商分析數據方法如下：

一、依據用戶畫像，洞察需求

用戶畫像即用戶信息標簽化，通過收集用戶的社會屬性、消費習慣、偏好特徵等各個維度的數據，進而對用戶或產品特徵屬性進行刻畫，並對這些特徵進行分析、統計，挖掘潛在價值信息，從而抽象出用戶的信息全貌。

二、依據渠道數據分析用戶來源

對電商賣家來說，分析「訪客數」最重要的是分析「流量來源」。分析不同流量來源的「數量」和「支付轉化率」，找出「支付轉化率」比較高的流量來源並想辦法提高，不僅可以提高「訪客數」還可以提高整體的「支付轉化率」。

三、店內轉化率的數據分析

當用戶來到店鋪時，我們就要想辦法將他們轉化成顧客，但眾所周知，並不是每個來店裡的用戶都會點加入購物車按鈕。甚至在加入購物車後，也會有改變主意離開網站的可能。

四、提高營銷推廣的ROI

對店鋪來說，如今流量已進入存量時代，營銷渠道分散且復雜，更需要賣家依據數字化營銷提高推廣的RIO，通過數據分析，加強線上營銷的精準，拓展線下新的營銷場景，利用數據智能完成全場景全鏈路的布局，以達到高效轉化與品效相結合。

五、產品數據分析

1、產品數據分分析

我們可以依據更多和商品有關的數據，比如商品瀏覽頁訪問量、商品詳情頁訪問量、加入/移出購物車的商品，進入結算階段的商品，以及購買人數來對用戶購物行為進行分析。

2、銷量數據分析

我們可以從後台數據分析中找到關於收入，稅費、運費、退款金額，和賣出的商品數量。其中，總銷售額以金額的形式呈現，是衡量我們線上店鋪經營狀況最佳的「整體主要指標」（OMM）之一，可以用它來衡量業務的整體增長和發展趨勢。

㈤ 如何有效的進行數據分析

有效的進行數據分析方法。設定目標，數據分析啟動前，要先設定明確、可拆解的目標，需要清除知道自己做數據分析的最終目標，才能保證分析過程中遭遇到大量的新數據而最終偏離了目標。
1、數據挖掘。
2、數據處理，挖掘數據的過程中，很多數據屬於原始數據，並不是每個數據都對當前分析目標有用，那就需要對數據進行加工、整理。
3、數據分析，數據處理過後，就可以開始數據分析了。數據分析需要聚焦在業務、產品和用戶上，不要為了分析而分析。
4、數據總結，數據分析的總結，要結論先行，逐層分解，最後提供論據論證。能夠用圖表的話就不要單純用文字，圖文結合讓數據結論的呈現更為生動形象。除了結論呈現外，還可以呈現觀點、建議、措施等。

㈥ 如何做數據分析

做數據分析步驟如下：

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。

對於數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，資料庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。關於如何做好數據分析的更多問題，可以到一家專業的機構看看，例如CDA數據認證中心就不錯。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

㈦ 產品如何通過數據分析

計算出指標對比。數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，產品可以計算出指標對比通過數據分析。數據分析是以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

㈧ 服裝商品數據分析怎麼做動態可視化模板來了

假設服裝銷售管理者想對公司所售賣的服裝商品進行調整，為了讓商品更好地適應市場，更好賣，以達到服裝商品的最大售罄率，需要對各項指標數據進行分析。在分析過程中，如何能直觀知道各個門店的服裝銷售情況？哪些門店收入情況最好？哪些門店最差？歷史的銷售趨勢如何......

如圖所示，管理者可快速掌握公司的收入、毛利、數量、訂單數等數據指標情況，且還能從時間、區域、門店等維度對商品進行進行交叉分析，幫助管理者更深入了解服裝商品的銷售情況，以便對服裝商品進行調整。

1、時間維度

時間維度是進行商品數據分析的一個重要維度，包括年、月、季度、周、天等。我們可以透過時間維度的篩選分析該某個時期內的服裝商品售賣趨勢是上升還是下降了，並進一步通過篩選查看上升或下降的原因。

2、客戶維度

客戶最為銷售的對象，對其分析，可以進一步的分析不同客戶的銷售貢獻，並可對客戶劃分明細等級，以採取不同的銷售策略。（比如我們之前分享的客戶價值分析模型-RFM模型分析）

3、區域維度

例如，省、市、區、商圈（門店）等，可以通過不同區域或門店的篩選查看公司的銷售情況，幫助管理者更好地掌握不同地區、門店的銷售數據情況，哪些區域、門店銷售情況理想，哪些不理想等等。

4、商品維度

銷售分析的最細維度之一，很多維度可以通過商品這一維度進行交叉分析。比如，通過時間分析不同服裝商品的售賣情況，通過門店看服裝商品的銷售狀況等等。

1、趨勢分析

例如，分析服裝商品年度、月度的銷售額趨勢走向。

2、對比分析

例如，通過同種商品不同時期的對比分析，更能了解該商品對公司銷售收入的貢獻程度。

3、結構（佔比）分析

例如，可以分析不同區域的銷售收入佔比、不同服裝品類的銷售結構等等。

4、比率分析

例如，可以計算銷售業績達標率、業績增長率、毛利率等比率的情況，並通過不同維度進行分析。

......

更詳細的分析方法，可參考我們之前分享的財務報表分析方法。

㈨ 如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什麼數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統資料庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的後果。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台

㈩ 產品經理9種數據分析方法

大家好，我是天王寺一哥，目前在北京做產品經理。

產品經理日常工作中，分析數據已經必不可少。利用分析結果來做產品的決策，復盤，成為了產品經理必備技能。

最近我系統性的學習了產品經理數據分析課程，覺得其中「9種數據分析方法」非常實用，現總結下來，並結合自己的理解做一個匯總。

這「9種數據分析方法」為：

下面按照「比什麼」、「和誰比」來說明：

日常看到的數據數值通常有兩種類型：

1）絕對值：數據本身具備參考價值，例如電商銷售金額、文章閱讀數

2）比例值：需要看比例值才能獲得相關價值的數據，例如留存率、活躍佔比等數據

所以對比分析主要是分析比例值。往往我們有兩種比較方式：

1）同比：指當前時間范圍某個位置的數值與上一個時間范圍的相同位置的數據對比，英文是：Same period last year/month/day。例如5月第一周同比4月第一周。

2）環比：指當前時間范圍的數值對比相鄰的上一個時間范圍，例如5月銷售總額環比上漲20%，指5月銷售總比對比4月銷售總額上漲了20%

1）和自己比

日常工作中，大部分對比分析都是當前數據與往期數據對比。可以從不同的角度進行對比，例如時間維度、渠道維度、業務線維度等。

2）和行業比

在做數據分析時，需要全盤考慮行業整體趨勢。例如公司為在線教育行業，今年用戶增長較快，團隊認為是運營的作用。可如果對比一下行業數據，增長可能低於行業平均，增長是因為疫情原因導致的自然增長，這時候就需要調整運營策略了。

我們在分析數據的時候，會力求從有限的數據中挖掘出最大的價值，獲取到更多的隱藏信息。這時候就需要從多個維度去拆解問題。

以一個實際的案例來說明：

小明公司產品為一個象棋平台，平台內有象棋資訊、象棋視頻、提升課程，問答社區等。平台內金幣為虛擬流通貨幣。憑此金幣可以查看付費資訊、付費視頻、打賞等。現老闆要求獲知金幣的消耗量這一個數據指標。

小明接到任務後，將金幣的消耗量按照實際的業務場景，進行多維度拆解，梳理了以下維度：

a.時間。6月初平台進行了重大更新，玩兒更多樣，所以此次數據分析只統計6月份以後的，並以周為單位進行統計。

b.金幣消耗基本數據：消耗總量、總消費人數、消費次數、充值次數等

c.金幣的消費場景：將所有消費場景進行分析，期望將消費場景按照金幣量進行排序，並將具體消費內容羅列，挖掘信息。

d.金幣的消費人群：搞清楚是消費者的畫像，分析消費人群特徵

通過將一個單一指標，多維度的進行分析，是比較常見的分析方法

此分析方法適合於「用戶達成某個目標有清晰的使用路徑」。例如分析某個課程的購買率。用戶是否購買往往與之前的步驟緊密相關，如登錄——首頁點擊廣告——試看——提交訂單——支付成功。

此案例單獨看購買率高或低沒有意義，必須對整個流程進行多維度拆解，找到裡面的關鍵時刻予以改善。

漏斗，適合於觀察有明確使用流程的數據。漏斗是一連串前面影響後面的用戶行為，層層相扣。

例如某象棋APP的課程購買，最終支付是最後一層漏斗，則其漏斗路徑為：

用戶注冊——查看推薦內容——點擊課程——試看——提交訂單——支付。其中用戶是否注冊登錄決定了是否能正常查看推薦內容，用戶查看推薦內容的數據影響了點擊課程鏈接的數據等等。

我們日常使用漏斗觀察，需注意漏斗的三個誤區：

漏鬥上一個流程對下一個流程起作用，所以漏斗的流程需要確定合理的時間。例如上面象棋APP的支付漏斗，用戶的決策時間通常為當天，但如買房決策周期可能持續數月。

漏斗如:A—B—C—D—E。在觀察時候，不能直接A—C—E。這樣觀察每一層的轉化率得出的相應結論是不準確的。

有時候如果發現最終調查的數據有錯誤，則需要確定，是否在統計一個目標的數據時，遺漏了其他漏斗路徑

一個事件不僅僅只有累計數據這個指標，還可以從該事件在不同維度上的分布情況具體分析。

例如分析用戶總量，可以研究用戶總量分布在不同性別，不同年齡和省份的情況。又例如分析某個頁面的用戶瀏覽數據，可以將總瀏覽量分布在不同時間、不同流量次數上進行研究。

如圖：

在進行留存分析之前，需要搞明白留存的定義，不同的公司對留存有不同的計算方法。

1）留存演算法1=（第七天/第一天）*100%

2）留存演算法2=（第二天至第七天所有用戶相加去重）/第一天*100%

具體應該採用哪種計算方法，需要看我們計算留存的目的。例如：

1）對比不同渠道來的用戶的質量採用演算法1。因為所有渠道都採用第一日和第七日的數據，忽略的信息都是一致的，故可以公平比較

2）若分析一款教人做菜的APP，此APP用戶主要在周末打開。則宜採用演算法2。這樣更能真實的反映留存情況。

還需要注意的是，有些有些公司會將第一天稱為第0天。這樣做的好處是，在計算7日留存的時候可以比較對比的是同一個「星期幾」。

根據具體業務場景，分析留存需要選擇不同的時間跨度，如:

1）了解某一個渠道的質量宜採用日留存（如7日留存）。

2）觀察整個大盤的數據宜採用周留存和月留存，較為宏觀的觀察用戶在平台上的粘性

我們長說的用戶畫像分成兩種：

1）用戶的詳細標簽。如身份、年齡、婚姻、身高體重等。通過對用戶各類特徵進行標識，給用戶貼上各類標簽，通過標簽將用戶進行組合分類，以便對不同的群體進行精細的產品/運營動作。

2）根據用戶訪談等手段建立的極具代表性的虛擬用戶，在產品規劃時，使用虛擬用戶，能快速讓團隊達成共識。

用戶標簽種類繁多，大致可以分成四大類：

1）基礎屬性：年齡、性別、生日、星座、教育、身高、收入、職業等

2）社會屬性：婚姻關系、有無小孩、性取向等

3）行為特徵：注冊時間、注冊渠道、是否買過某個商品、是否關注過某個問題等

4）業務相關：如健身APP關心用戶睡眠質量、體脂率、高矮胖瘦等

面對如此繁多的標簽，該如何獲取呢，通常有兩種方式可以獲得：

1）直接獲取

我們常見的某些產品，注冊時必須要完善填寫相關信息

2）通過用戶行為推導分析得到

如通過用戶的手機機型推導其消費能力，通過購買的產品推導其性別、通過其關注的話題推導其興趣等。

在實際工作中，一些明確的業務目標往往要進行歸因，找到目標達成的關鍵因素，將有限的資源投入到關鍵因素中。

按照不同的業務場景，大致有三種歸因方法：

1）末次歸因

此方法適用於轉化路徑短，且事件之間關聯性強的場景。此類場景需要重點關注達到目標前一步。

如下直播打賞案例，關注目標為充值：

對案例分析得知，私信主播後進行充值的路徑佔比較大，故應盡快提升私信體驗。

2）遞減歸因

此方法適用於轉化路徑長，轉化鏈條上各個事件差異不大，沒有完全占據主導的事件。

3）首次歸因

此方法適用於強流量依賴的業務場景，用戶進入環節比後續所有事都重要。例如借貸產品。

在漏斗分析中，往往整個流程已經十分清晰。但是在實際業務場景中，我們不太清除用戶的使用流程或者流程較為復雜、隨機，沒有很強的順序。這時候就比較適合於應用路徑挖掘。

具體方法為找到所有流程裡面的事件，設置流程的流入與流出頁面，將所有的事件放在這個流里，用數據工具進行分析。

在進行分析之前，要搞清楚分析的目的，一般適用於以下兩種場景：

1）有明確的起始場景。希望分析數據，觀察這個場景之後到底發生了什麼

1）有明確的結果目標。希望分析數據觀察來的用戶是怎樣一步一步達到目標的

通過路徑挖掘，可以找到我們關注的關鍵路徑。只有找出關鍵路徑上面的關鍵行為，才能打造良好體驗。

路徑挖掘是挖掘大量用戶的行為路徑，但有時候我們比較關注個體行為，希望了解此個體在使用產品時的完整事件時間線。如下圖：

挖掘單個用戶的行為序列通常適用於以下兩個場景：

1）尋找被數據統計掩蓋掉的信息，還原用戶具體的使用場景

2）找到個體的行為特徵，找到產品價值提升的機會點

案例：

象棋在線平台推出新功能，邀請象棋高手入駐，在線教課。功能推出3天，共1萬名用戶使用體驗了該功能。現需要給2名銷售分配任務，電話聯系有意向的老師。

現使用個體行為序列分析，尋找到反復使用某個功能且停留事件較長的用戶，篩選後將1000名用戶分配給銷售，大大提交了合作轉化率。

以上就是產品在日常數據分析中，常用的9種分析方式。我是天王寺一哥，一個產品界的小學生，期待與大家多溝通，多交流。