数据分析(2):多维度拆解法

上一篇咱们道了什么是闭于比领会法,信赖大普遍伙伴已经闭于什么是闭于比领会有了一个领会的观念,这一篇咱们便来说说多维度拆解法,多维度拆解法是数据领会里最沉要的一种领会办法。底下菜菜将从二个方面及一个案例来道一下何如样进行多维度拆解。

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一、什么是多维度折解法

说到多维度拆解法,那咱们开始办法会二个闭头词汇:维度和拆解,底下咱举个栗子:这赶快过年了,信赖时势部伙伴已经在回家的路上了,有的以至在家葛优躺好几天了。回到家了七大姑八阿姨最爱好问你什么呀?

七大姑八阿姨:听你妈说你还没闭于象呢,给你引睹一个吧,尔这边有个特别特出的,第一,他身材高,第二,家庭前提很好,第三,长的特其他帅。

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那在这个例子里,拆解维度即是把特出拆分成三个维度即身材高、家庭前提很好、长的特别帅。在数据领会中,咱们也是如许经过不共的维度去参瞅普遍组数据,从而洞查数据异动背地的缘故。

二、多维度拆解的实用处景有哪些?

第一,闭于简单目目标产生大概比率进行拆解领会时

这种场景呢常常实用于像分栏手段播放量和新老用户比率这种情景。

第二,闭于交易过程进行拆解领会时

  1. 普遍实用于从不共渠道欣赏到增添购物车到购买的这种全部的变化过程。
  2. 像有些跨地区的产品,不共的地区疏通的效验天然不共,这时间咱们便不妨从不共省份大概城市的疏通情景来进行领会。

第三,闭于须要还本举动爆发的场景时进行拆解领会

像这种场景呢,比较实用于一些直播类的产品,比方你是某直播类产品的产品经理大概经营,你须要去参瞅挨赏主播的等第、性别、来自哪个频道进行多维度的拆解。

还有一种情景是,你须要瞅一下用户在进行一系列安排时,他的搜集情景是何如样的,他是在WIFI下运用的仍旧在4G的情况下运用。

底下咱们引用一个案例来道授一下多维度拆解法。开始呢,咱们来瞅瞅第一种场景:

1. 闭于简单目目标产生大概比率进行拆解领会

举个栗子:你是某少儿谈话训练类产品的产品经理,入职没几天,你们便闭于某一课程干了一波实行疏通,东家想瞅瞅实行的数据何如样,那你何如样察瞅呢?

那开始咱们从【加入彀站事变】进行领会:

第一个维度:从用户性别进行拆分,由下图不妨瞅出,加入彀站的用户61%都是女性,这时间你领会了,本本比拟儿童的父亲,母亲更闭心少儿谈话的训练,这也跟少儿时势部由母亲戴有闭。

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第二个维度:从安排体系进行拆分,不妨瞅出时势部用户来自iOS用户,据相闭数据统计,女性用户更爱好用苹果设备,这个是不是与前方的性别领会不谋而和了。

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第三个维度:按渠道根源进行拆分,由下图不妨瞅出42%的用户来自于订阅号,这个缘故是什么呢?留神一想,哦~本本是咱们在疏通发端前干了一场果然课,并在订阅号上干了相闭推送。

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第四个维度:从城市等第这个维度进行拆分,这个符合咱们产品姑且的定位,咱们的产品定位是平淡偏高收入的人群,这类用户重要会合在一线城市。

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第五个维度:从加入彀站这个事变按新老用户进行拆分,由下图不妨创造,咱每天的DAU在往日的一周内不爆发什么犹豫,然而是按新老用户拆分后创造,跟着这一波的实行,咱们的新增用户数从来在涨的,然而是DAU却不啥变革,这是因为老用户从来在往下降,这一涨一跌接加之后,DAU的趋势不啥变革,这背地反应的情景是:咱引入了洪量的新用户,然而是不可功的留住他们。

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大师不妨瞅到,经过闭于【加入彀站】这个简单举动事变进行领会,能领会出来许多有用的信息。本来数据领会的本质是:用不共的视角去拆分和参瞅普遍个数据目标。

在拆解维度上咱们不只能闭于简单事变进行拆解,还不妨闭于交易过程进行拆解,底下咱们来道道第二种拆解办法。

2. 闭于交易过程进行拆解领会时

方才方才上头说了,你的少儿谈话训练类产品干了一波实行,实行之后,你的【备案】、【下单】、【付出】的这个过程的数据是下图如许的,天然,假如只瞅这个过程,你除了领会完全的变化率和每一步的变化率之外,其他的数据便无从得悉了。核心的缘故是你不领会这个数据的产生是啥样的。

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那么接下来咱们用多维度拆解的办法,闭于这个交易过程进行拆解。

开始呢,咱们从渠道根源进行拆解领会,由下图不妨瞅出,百度来的流量虽然不少,然而是下单和付出的变化率比拟其他渠道仍旧挺低的。那像这种情景咱们不妨加大其他渠道的告白投放力度,缩小百度的投放力度。

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其次,咱们再从城市这个维度进行拆解领会,由次不妨瞅出,在郑州这座城市用户下单的意愿不嘈杂,这表明咱的这个课程大概不符合二级城市(新一级城市)的用户。

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结果呢,咱们从安排体系拆解领会,由下图不妨创造,iOS用户不只付出本领比较强,也跟咱们的产品时势部是女性用户有闭。

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基于以上拆解的案例不妨瞅出,多维度拆解法的运作本理格外大概:目标大概者是交易过程依照多维度拆分,来参瞅数据的变化,从而找出问题的缘故。

好啦,多维度拆解法咱们已经道结束,信赖经过菜菜以上的道授,你闭于多维度拆解法必定有了一个领会的认知。

以下是本文沉要信息的思维导图:

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下篇呢,咱们的文章是:数据涨跌异动该何如处置?感动您的闭心。

 

本文作家:菜菜,公众号:菜菜唠产品(caicailaochanpin),迎接闭心~

本文由 @菜菜 本创发布于大众都是产品经理,未经答应,遏止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。