数据分析的角度 数据分析的四个问题

现在很多企业都开始重视数据分析工作了，但是数据分析师在分析数据的时候总是会遇到很多的问题，就是对数据分析不是特别的明确。随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。明确有关数据分析需要注意的地方，对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

首先给大家说一下数据分析的整体思路吧，一般来说，数据分析的主要思路有两个：一个基于用户的使用路径，包括用户的操作、流失、停留时间。这些都是大家需要关注的事情，而另外一个是基于产品的节点，包括用户转化率和占比，一般来说，产品经理的KPI会直接与这几个指标挂钩。

然后给大家说收数据分析的方法类型吧，数据分析的方法类型分析方法有定性分析和定量分析两种。定性分析是对事物性质的归纳，用来说明某个用户行为、功能点的定义和说明，对事物作出一个假设。定量分析是对事物数量的统计，是对假设的验证。定量分析和定量分析往往是结合在一起使用的。

接着给大家说说数据分析的数据来源，我们都知道，数据分析的基础是数据，不仅仅包括自己产品的数据，也包括竞争对手和行业数据。对于自己产品，一般可以从服务器日志和数据库中获取用户注册登录、产品使用情况等数据，也可以通过用户调研和用户反馈获得。而竞争对手的数据，我们可以通过第三方网站或系统获知，如百度指数、应用商场下载数量等等，也可以查找竞争对手的公司财务来获取一些有价值的信息。

最后给大家说一下数据分析的指标。数据分析的指标有转化率、任务完成率、当前使用用户数、流失用户数、回访用户数、活跃用户数、新用户比例、用户流失率等。其中，转化率、活跃用户数、新用户比例、用户流失率是相对重要的分析指标，这些指标通常都是比较常用的，我们会在后续的文章中给大家详细介绍。