三步搞定数据统计分析：统计+分析+可视化！

正文

请到「今天看啥」查看全文

张无忌：“我忘了。”

张三丰：“好，你只要记住，把这两个混蛋打成废人就行了。”

但是，但是，但是，这可是张三丰100岁才悟出的拳法，而且张无忌也是有九阳神功护体，所以他们才能够“只重其义，不重其招”。（这特么太凡尔赛了！）

对于我们这些非数据型产品经理，或者是初级产品经理来说，自然还是需要从一招一式开始练起。不然，结局指定是“被那两个混蛋打成废人”~

先模仿才能超越嘛，我们今天就来研究一下怎样模仿。

01

统计

要搞数据的统计分析，那第一步我们得先有数据吧，也就是数据的统计工作！

提起数据统计，那自然绕不开数据埋点。关于埋点怎么埋，随便一查，就有很多总结的很好的文章了。

but，我想说的是，如果你们公司从来没整过埋点这个事，那也不用大费周章，因为界内已经有很多成熟的埋点公司了，例如神策、友盟等等，直接花钱办事就完了，也不贵~

我们今天研究的，是通过埋点，能够获得哪些数据呢？总结下来，大概有这么五类：

埋点获取五类数据

1. 整体概况

2. 用户获取

3. 活跃与留存

4. 事件转化

5. 用户特征

来来来，我们逐个剖析一下，这几类数据，具体都包含什么，以及获取这些数据有啥用~

1. 整体概况

实时数据意义 ：可以获取到每个小时的产品实时数据，帮助你了解产品目前的实时情况。

使用概况意义 ：产品整体的使用情况，包括用户量、访问情况、留存等，帮助你对产品整体指标有一个大致的了解。

2. 用户获取

渠道访问意义 ：每个渠道的用户的使用情况，包括渠道中新用户的占比、留存等，帮助你了解产品在获客层面上的优势与不足。

版本数据意义 ：每个版本的使用情况，帮助你了解在产品升级的过程中，是否在活跃和留存方面有所改善。

3. 活跃与留存

访问流量意义 ：产品的每日访问数据，指标集中在新老用户的访问行为上，提供访问次数、时长、次数分布、访问时段高峰等指标，帮助了解新老用户在使用产品时的一些行为特征。

用户留存意义 ：提供用户 7 日，次日，次周，次月留存的数据，帮助你了解新老用户的使用粘性。

4. 事件转化

自定义事件意义 ：用户自定义关键事件，系统会自动生成该事件的发生次数、人数以及分布情况，也就是能够看到用户都在干啥。

收益类事件意义 ：用户自定义收益类事件，系统会自动生成该事件的发生次数、人数以及分布情况，会根据你选择的数值类型属性，计算该数值的总值、人均值以及次均值。也就是能够看到用户都咋花钱的。

请到「今天看啥」查看全文