一文教你怎么做數據分析圖表！

   同樣是做數據分析的，會大數據分析的人做的報告都比其他人要好。此處所說的好看，實際上包括兩個含義，一是版式、顏色搭配等，在顏值上好看；二是數據分析結果呈現在直觀易懂的“好看”上。還不會做數據分析圖表的人看過來！接下來，小編就教你怎么做數據分析圖表！

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一、什么是數據分析？

   數據分析是指用適當的統計分析對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

二、數據分析的目的是什么?

   數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。

   在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

   在企業里面，數據分析可以幫助我們掌握企業的運營狀況，商品的出售情況，用戶的特征、產品的粘性、等等。

三、數據分析的步驟是什么？

1.首先明確分析的思路和目的：

   數據分析一定的帶著某種業務目的的。它可能是要追蹤一個新產品上線之后的用戶使用情況；也可能是觀察用戶在某段時間的留存情況，還有可能是運營某種優惠券是否有效。帶著一定的目的，確定要從哪幾個角度進行分析。然后找到能夠說明目的的指標。

   比如想要驗證運營最近的一批優惠券是否有效。我們可以從優惠券的領取情況和優惠券的使用情況兩個方面分析，而優惠券的領取情況的指標可以細化為領取率；使用情況可細化為：使用率、客單價等。

2.數據的收集：

   在確定了此次數據分析的核心指標后，就要針對數據指標做數據收集。

   有些企業的數據準備非常充分，數據倉庫、數據集市等早早就建設好。有一些企業在數據分析上比較落后，那就需要我們自己做前期大量的數據收集工作。比如使用一些自己公司的或者第三方的數據分析工具進行埋點，拿到日志。或者使用數據庫中的現有數據，比如訂單數據、基礎的用戶信息等等。

3.數據處理：

   數據提取出來之后，要剔除臟數據（清洗），然后數據轉化。在進行最基本的數據匯總、聚合之后，我們就可以拿到比較簡單的字段相對豐富的數據寬表。

4.數據分析：

   數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

一般公司所需要觀察的數據大致分為如下幾類：

• 商業數據：付費金額，付費用戶數，付費率客單價

• 運營數據：新增用戶數，日活、周活、月活（AARRR模型）

• 產品數據：關鍵頁面的pv、uv（漏斗模型）

• 用戶數據：用戶生命周期、用戶留存、用戶客單價、用戶類型（RFM模型…)

• 商品數據：商品售賣情況，毛利分析….

   隨著數據的重要性的凸顯，越來越多的公司已經認識到數據對于公司的經營是十分重要的。所以絕大部分企業都有專門的BI部門進行初步的數據加工、分析，以周報表的形式匯總給管理層做為日常數據所需以及企業決策使用。

四、數據分析模型有什么？

AARRR模型：Acquisition(獲取)、Activation(活躍)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(傳播)

1.獲取用戶(Acquisition)

   如何獲取用戶？線上通過網站通過SEO,SEM，app通過市場首發、ASO等方式獲取。還有運營活動的H5頁面，自媒體等方式。線下通過地推和傳單進行獲取用戶。

2.提高活躍度(Activation)

   來了用戶后，通過運營價格優惠、編輯內容等方式進行提高活躍度。把內容做多，商品做多，價格做到優惠，但需要控制在成本至上的有生長空間。這樣的用戶是最有價值進行活躍。

   產品策略上，除了提供運營模塊和內容深化。進行產品會員激勵機制成長體制進行活躍用戶。不僅商品優惠的，VIP等標示的ICON，對于長業務流程，進行流程激勵體制，產品策略更具多元化。

3.提高留存率(Retention)

   提高活躍度的，有了忠實的用戶，就開始慢慢沉淀下來了。運營上，采用內容，相互留言等社區用戶共建UCG，擺脫初期的PCG模式。電商通過商品質量，O2O通過優質服務提高留存。這些都是業務層面的提高留存。

   產品模式上，通過會員機制的簽到和獎勵的機制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用戶，提高留存的產品方式。

   通過日留存率、周留存率、月留存率等指標監控應用的用戶流失情況，并采取相應的手段在用戶流失之前，激勵這些用戶繼續使用應用。

4.獲取收入(Revenue)

   獲取收入其實是應用運營最核心的一塊。即使是免費應用，也應該有其盈利的模式。

   收入來源主要有三種：付費應用、應用內付費、以及廣告。付費應用在國內的接受程度很低，包括Google Play Store在中國也只推免費應用。在國內，廣告是大部分開發者的收入來源，而應用內付費目前在游戲行業應用比較多。

   前面所提的提高活躍度、提高留存率，對獲取收入來說，是必需的基礎。用戶基數大了，收入才有可能上量。

5.自傳播(Refer)

   以前的運營模型到第四個層次就結束了，但是社交網絡的興起，使得運營增加了一個方面，就是基于社交網絡的病毒式傳播，這已經成為獲取用戶的一個新途徑。這個方式的成本很低，而且效果有可能非常好;唯一的前提是產品自身要足夠好，有很好的口碑。

   從自傳播到再次獲取新用戶，應用運營形成了一個螺旋式上升的軌道。而那些優秀的應用就很好地利用了這個軌道，不斷擴大自己的用戶群體。

漏斗模型：

   漏斗模型廣泛應用于流量監控、產品目標轉化等日常數據運營工作中。之所以稱為漏斗，就是因為用戶（或者流量）集中從某個功能點進入（這是可以根據業務需求來自行設定的），可能會通過產品本身設定的流程完成操作。

   按照流程操作的用戶進行各個轉化層級上的監控，尋找每個層級的可優化點；對沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。

   運用漏斗模型比較典型的案例就是電商網站的轉化，用戶在選購商品的時候必然會按照預先設計好的購買流程進行下單，最終完成支付。

  數據分析軟件所做的圖文分析報告，既直觀，又直觀易懂，還有文字摘要說明，能根據分析結果智能填充文本中所包含的關鍵信息。在用戶按鍵更新數據源時，分析報告中的分析圖和文字描述中的關鍵信息會一起改變，可謂是非常方便了。一撒謊那個就是小編為大家整理的怎么做數據分析圖表。