常见的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些?

数据如何看?

如何去分析?

那么数据分析方法有哪些呢?下面是我提供一个简单且实用的例子,用红色的方式表达清楚数据分析的重要性。

1、它是一个很笼统的指标,主要指一些设定的具体目标和策略,比如某件商品的销售目标、商品的基本购买用户,利用这些衡量的数据,我们可以合理的执行。

2、数据分析工具虽然表格比较多,但是细节还是要注意的,比如标题、描述、参数、内容排序等等,这个需要后期到后台去查看。

3、提取问题数据其实分析数据一般通过10-20个维度综合考察,根据数据源之前设定的目标去进行,在这个过程中,有些公司或许会需要不断的提出假设,比如,一个社区用户注册进入,是否能第一时间感知到产品的价值和用户体验到的新兴趣点。

最后还需要是大家了解用户,做好准备,分析用户的行为规律和活跃情况,并想办法去改变习惯,这才是分析的最重要价值。

其实在分析有3种方法:直接向开源公司提交反馈的方式就是跟开源产品的团队进行沟通;或者联合用户的活动;或者在产品成熟的状态下做一些活动。

下面结合我的上面所提出的几个问题,谈谈做用户调查。

2)寻找存量用户的第一方式:来自第三方社区或论坛

知乎上的问题数量是个个十分敏感的指标,其实这个非常不适用。我们首先要了解市场上活跃的知乎大V,然后分析他们都是来自哪些社区。然后再通过百度一下这些社区的数据。

当然,我们也可以通过互帮互助的方式,在一定程度上利用用户的信息获取,来获得较高的数据。

但是对于有流量的社区来说,找社区的时候也还是要有讲究的,能够量的社区,才能带来稳定而长期的增长。以卫龙为例。

对于社区的用户群与定位,作为早期知乎引入的用户来说,为了获得第一批用户会在社区内部进行宣传,因此知乎的初衷并不纯粹的发布自己的运营规范,反而在一定程度上代表了自身的产品。

那么从这一引申出来的核心,就应该是获取一批种子用户和积累第一批种子用户的过程。

5)种子用户获取

社区的种子用户一般来自具有共同特征的社区,比如说人文社区,也就是说在社区里面可以看到一群人在讨论着,或者想起听到好的一些想法和观点。