深入探索数据分析的八个流程:从数据收集到洞察发现的完整指南
在这八个流程中,每一步都涉及数据分析,而数据分析的核心就是不断为用户创造新鲜的、独特的、有价值的数据。
将这些数据进行分类并确定为可靠的数据来源,是我们初期为了工作而进行的。
在《数据管理》中,数据分析者需要知道的是:根据不同类别的数据,提供不同的数据源。不同类别数据所承载的内容不尽相同,所以数据模型的搭建也不尽相同。
为了让我们系统更清楚地了解各类型的数据,我们采用了数据分析的方法,但是在具体操作中,我发现数据分析的方法并非一蹴而就,需要对数据进行分类并进行判断。在进行数据分析时,也要仔细研究用户的属性和行为。
根据用户属性分类和判断的方法,需要我们在实践中发现数据的来源。首先,数据源是一个广义的概念,具体是指使用设备、设备和工具等环境进行数据采集的用户行为数据。
我们将此数据源分为以设备、工具为基础的用户数据,用户注册的用户数据、用户登录的用户数据、用户流失的用户数据和数据进行维度的拆分。这里包含用户的登录行为、用户的注册次数、用户的登录时长、用户是否会退款、用户是否在产品上产生了疑问等。
接下来,我们就要根据用户注册数据、用户的登录时长、用户流失的用户数据和用户的相关资料,对各类型的用户进行统计和整理。这部分主要的分析方法是数据相关性分析,所以将这些相关资料归类为数据指标,并整理成数据模型。
下一步就是将这些数据指标对应的分析方法进行整理和整理。
三、如何进行数据溯源
这部分分析的主要思路是,对各个来源数据的数据分析,如各类链接(Feedbackup)、各个操作平台用户注册的用户流失用户的数据、用户的留存时间、用户在产品上的使用情况、各平台的用户交互情况等。
首先需要将收集到的数据进行整理,将这些数据整理在一起,并且确定好我们要分析的数据是哪些。
首先我们要把数据获取的数据分为:浏览量、点击量、发布量、留言量、回帖量、注册量、充值量、浏览量、注册的用户数、浏览时长等。
我们拿浏览量作为重点分析的数据,可以看到我们的浏览量已经突破100万,对我们这部分内容感兴趣的用户占到80%,对我们内容感兴趣的用户占到80%,然后再通过这些数据将用户进行细分,得出我们针对的目标用户群体,以及他们在网站上的浏览习惯等。
