如何运营一个极客(运营一个极客的10种方式)

数据分析方法是数据分析和产品及运营优化的核心。下面提供的十种常用方法可以帮助避免逻辑混乱和判断错误，进行有效的数据分析。随着互联网的发展和业务逻辑的日益复杂，数据分析变得越来越重要。对数据的分析可以有效避免逻辑的混乱，防止在复杂的业务理解中出现逻辑不清、判断错误的情况。

道家曾经强调四个字，叫“道、法、术、器”。这些级别是：

“器具”指的是物品或工具，在数据分析领域，指的是数据分析的产品或工具。“欲善其事，必先利其器”；“操作”指的是操作技术，是技能和效率的高低，比如分析工具使用的技术；“法”指的是选择的方法，有句话叫“选择比努力更重要”；“道”是指方向、指导思想和策略。在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是核心，属于“法”和“术”的层面。那么如何做好数据分析呢？本文将谈谈十种数据分析方法。

一、细分分析

细分是数据分析的基础，单一维度的指标数据信息价值很低。细分法可以分为两类，一类是分步分析，比如可以把来北京的游客分为朝阳、海淀等区；另一类是维度穿越，比如付费SEM的新访客。

细分是用来解决一切问题的。比如漏斗改造，其实就是把改造过程按照步骤进行细分，流道的分析评估也需要大量的细分方法。

二、对比分析

比较分析主要是指对两个相互关联的指标数据进行比较，定量地显示和说明研究对象的规模、水平、速度等的相对值。通过同维度指标的比较，可以发现企业在不同阶段存在的问题。常见的比较方法有：时间比较法、空间比较法和标准比较法。

时间对比有三种：同比、环比、定基比。

比如本周和上周的比较就是环比；本月第一周与上月第一周的对比为同比；所有数据与今年第一周的对比是定基比。有三种方法可以分析业务增长的水平和速度。

三、漏斗分析

转换漏斗分析是商业分析的基本模型。最常见的方式是将最终转化设定为某种目的的实现，最典型的方式是完成交易。但也可以是任何其他目的的实现，比如每次使用app超过10分钟。

漏斗帮助我们解决了两个问题：一个流程中是否存在泄漏，如果存在泄漏，我们可以在漏斗中看到它，并通过进一步的分析来堵塞泄漏点。

有没有其他不应该出现在一个过程中的过程，对主转化过程造成损害？

四、同期群分析

队列分析在数据运营领域非常重要，互联网运营尤其需要仔细洞察留存。通过对比性质相同的可比群体的留存，可以分析哪些因素影响了用户的留存。

同时组分析之所以很受欢迎，很重要的原因是它很简单，但是很直观。在同期组中，只用一个简单的图表直接描述一段时间内(甚至整个LTV)用户的留存或流失的变化。以前的留存分析定义为只要用户有回访就能留存，导致留存指数虚高。

五、聚类分析

聚类分析简单直观。web analytics中的聚类主要分为：用户、页面或内容、来源。

用户聚类主要体现在用户分组和用户标签法；页面聚类主要是相似和相关页面的分组方法；来源聚类主要包括渠道、关键词等。

比如在页面分析中，经常会有带参数的页面。例如：信息详情页、产品页等。都属于同一种页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等等。

标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

六、AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

七、埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

八、来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

九、用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

十、表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上就是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。