如何分析互联网运营的数据？
什么是数据分析？
通过适当的分析 *** 和工具，对数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效的结论过程。
二、数据分析的作用
- 通过观察当前数据来了解当前发生了什么？
- 通过具体数据进行拆解，深入研究问题的原因
三、数据分析的应用场景
- 操作:活动操作、内容操作、商品操作、用户操作:用户分类、用户生命周期
- 产品：产品体验、产品研究、用户需求研究
- 市场：商业合作效果、渠道推广效果、投入产出比
四、数据分析能力要求
1. 数据敏感性
2. 应用数据的能力
3. 数据解读能力直接击中核心
4. 熟练使用数据分析工具
5. 统计分析能力
6. 良好的逻辑思维能力
7. 对业务的深刻理解
五、数据分析不同阶段的能力表现
介绍:能解决基本问题:能解决基本问题
深入理解每个数据指标所代表的含义，及时发现数据中的问题和机会。
能熟练运用各种数据分析工具，分析数据中心的问题，提出有价值的意见和建议
高级：能够进行深度分析
快速、准确、深入地理解数据代表的含义，并能迅速找到问题的根源。
根据不同的数据分析需求，可以选择不同的分析维度，挖掘数据，发现存在的逻辑，为业务提供前瞻性的数据建议
专业：分析更深入和广度
常用的数据分析模型
1. *** 模型-质量和数量
对于项目结果的评价，我们可能更关注数量是否符合标准，而往往忽视质量。因此， *** 模型注重质量和数量两个维度。
2. 用户行为理论
从用户行为的角度来看，从认知到忠诚是一种渐进的关系。当用户行为达到“忠诚”水平，相关数据乐观时，项目效果更好。
认知：网站访问：PV、UV、访问来源
熟悉:网站浏览:评论停留时间、跳出率、页面偏好
站内搜索：搜索访问次数占比：
试用：用户注册：注册用户数、注册转化率
使用：用户登录：登录次数、访问登录比；用户订购：订单数、转化率
忠诚:用户粘性:回访者比例；用户流失率；
3. 5W2H分析法
what：提供什么服务，用户的核心需求是什么？
who：目标用户是谁？用户的特点是什么？
where：用户通常在什么场景下使用产品？
why：为什么用户要使用产品？产品在哪里吸引用户？
how：用户如何使用产品？用户使用路径
how much：用户费用金额：付费用户比例
4. AARR模型
用户获取:用户获取成本，用户来源渠道
用户激活：定义用户激活行为，用户激活率，激活漏斗转化率
用户保留：用户生命周期、用户保留率、不同用户分组率
用户收入：支付用户数量、支付用户比例、平均支付金额
用户推荐：推荐用户数量、推荐转化率、推荐转化率
5. RFM模型
6. 人货场模型(零售概念)
常用的数据分析 *** ：
1)对比分析法：
- 时间对比:同比、环比、变化趋势
- 空间比较：不同城市、不同产品的比较
- 目标比较：年度目标、月度比较、活动目标
- 用户比较：新用户和老用户、注册用户和未注册用户
- 竞争产品比较：渠道、功能、体验过程、推广和收入
- 分组分析 *** ：不同时间分组、不同产品类型分组、不同用户类型分组、不同渠道分组
用户数据分析信息多样化，各类数据差异较大，用于分析不同类型数据的差异，经常与比较分析一起使用。
2)逻辑树分析法
漏斗图分析：用于发现行为路径中的问题
3)矩阵关联法
当你判断一个事物有多个属性时，每个属性之间没有直接的相关性，你需要根据多个属性来判断事物的结果。
优化渠道推广结构，节约成本，达到更低成本，达到更高推广效果。