这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的的第19天

为什么做行为数据分析

在企业竞争越来越激烈，获客成本越来越高的背景下，如何高效地优化产品和精细化投放运营是当前企业竞争的关键，而用户数据分析正是我们保持此竞争力的重要手段（难道还有别的手段？有，靠抄袭，靠砸钱），我们通过数据来驱动用户增长、降低成本和提高收益。

当下互联网的行情不太好，大家也知道，企业们也在“勒紧裤腰带过日子”，盲目扩张、砸钱抢市场的情况在当下会收敛很多。

数据分析的各个环节

数据分析全景图

指标体系和指标分级

指标体系：结合业务战略目标和业务场景，系统化梳理构建的指标集合。我们构建的指标集合通常是分级的，以满足不同级别的人的数据使用需求。

手游业务指标体系示意

搭建指标体系的价值

• 衡量经营状况
• 统一口径和统一认知
• 团队牵引
• 支撑后续制定目标和衡量目标
• 发现问题
• 定位问题

数据分析的各个环节

埋点

• 埋点（数据）是什么？

  • 埋点数据是指上报的记录着触发原因和状态信息的日志数据。按照上报方来看，可以划分为“服务端埋点”和“客户端埋点”按照上报形式，可以划分为“代码埋点”、“可视化全埋点”。

• 埋点包含哪些要素？

  • who when where how what how much

• 在哪里埋点呢？

  • 在你要做数据分析的环节来埋点。

常见的分析工具

数据表与SQL

• 表的基本构成：表名、表字段、表字段类型等。

• SQL：结构化查询语言，用来操作表的语言。细分为 DDL(数据定义语言)和 DML(数据操纵语言)等。

• 指标和维度

  • 指标是数据的量化统计
  • 维度是数据分组的方式

行为事件分析

• 左侧是查询配置区，右侧是展示区
• 左侧我们可以配置指标、筛选项和分组项，分别对应了sql的select、where、group by

数据可视化

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数据分析的流程和案例

分析流程

分析思路

案例

Acquisition(获取) - 广告素材分析

数据如下：

一些指标概念：

激活CPA：平均获取1个新增设备花费的成本 新增CPA：平均获取1个新增账号花费的成本 次留：当天新增的用户有少比例在次日又活跃了 3留：当天新增的用户有少比例在第3日又活跃了 2日LTV：平均每个用户前两天带来的收入 2日ROI：2日LTV/新增CPA 其他指标同理

Activation(激活) - 新用户激活转化分析

Retention(留存) - 新用户激活转化分析

Revenue(收入)

数据分析常见的问题

• 上游数据质量不高
• 不验证就全量上线
• 优化策略短期有利而长期有损
• 过分挖掘用户信息，不注重用户隐私保护