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上海天元項目數據分析師事務所有限公司
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一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。數據說到底，就是這樣一個工具——通過數據，我們可以衡量產品，可以了解產品，可以在數據驅動下改進產品。數據分析和數據處理本身是一個非常大的領域，這里主要總結一些我個人覺得比較基礎且實用的部分，在日常產品工作中可以發揮比較大作用。
1550數據分析的三個常用方法：數據趨勢、對比和細分分析
本期主要討論一些數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，*的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2017年2月份與2017年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，于是有了同比的概念，例如2017年2月份和2016年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2016年1月作為基點，定基比則為2017年2月和2016年1月進行比較。
比如：2017年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據 |
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