运营中关于数据分析的几点思考

新功能之战

 想到数据分析，首先想到的一定是收集数据，然后运用多种方法对数据进行分析，其出发点在于收集数据。 对于多次迭代的产品函数，数据来源自然是可用的。 但对于新产品或新功能，数据收集本身是数据分析的最大门槛。 

 用我同事的话来说，这是鸡先生或先生的问题。 鸡蛋。 收集数据的意义是分析，分析的目的是为产品功能做出决策，只有有了产品功能，才能产生最真实的数据。 

 这里需要的是使用mvp方法来尝试新的功能，创建新的案例，获取相应的数据，然后调整它，或者推翻它。 那么，测试如何简单有效呢？ 

 显然，考虑收集尽可能多的杂乱数据，然后根据数据进行分析是不合理的。运气也可以得出一些结论，如果运气不好，可能是半天的努力，没有任何反馈。 这种反复的试验毫无意义。 

 一个基本的点例，建立一个数据收集是你想通过测试得到的，用户的习惯是什么，用户的兴趣是什么？ 说白了，在设计案例之前，你需要一个面向目标的设置。 首先，您需要做的是确认数据收集目标是什么。

例如，如果你想向用户发放优惠券，但担心优惠券缺乏吸引力，你想用游戏的噱头来吸引用户来获得他们对优惠券的认识。 但你不能确认你的想法是否有效。 如果你已经有这样的案例，在你以前的产品中，你自然可以清楚地知道它是否有效，但如果你没有这样的经验，最好的方法是通过新的案例收集数据，分析数据，然后得出结论。 如果需要推送一些用户案例，在这种情况下，我们需要验证的最重要的是方法是否足以吸引用户。 此时需要收集的是游戏的转化率，优惠券的转化率等。 在知道要收集哪些数据后，可以启动案例设置。 

 对于一个新的功能，如果先做数据分析，最重要的是用科学的方法最有效地收集核心数据。 

 什么是数据分析与分析？ 

 通过创建一个新的案例，我们收集了数据，然后呢？ 数据的分析是什么，我们需要验证新的案例是否有效，确实，但知道新的案例在损失后是否有效？

最重要的是弄清楚为什么，新案子有什么好的理由？ 坏原因是什么？ 数据背后的原因是数据分析的根源。 数据应该得出结论，最合适的数据结论是因为在某些情况下，什么样的用户倾向于这样做

 当然，有时我们的数据分析陷入了两难境地，比如上面的例子，我们最终测试出使用游戏发行噱头优惠券的效果很好。 巴纳尔紫外转化率是平均巴纳尔转化率的10倍。 但我们不能确定的是用户是对游戏感兴趣还是对优惠券感兴趣。 

 当然，这不是一个很好的例子，因为也许我们可以从一开始就预测这种双重选择的可能性，如果我们在一开始就为它设计AB测试，我们可能会更快地得出结论。 然而，它可以很好地解释一个问题。 当我们不知道是否可以一次得出结论时，我们需要设计一个关于当前已知认知的新案例。 当新的数据出来时，我们往往通过新的数据得到新的认知，这可以在新的认知上进一步检测到案例。

数据分析方法

 设定数据分析目标——设置相应指标——预测结果的可能性并做好调整准备——制定案例，对数据进行统计，得到最终解决方案——对用户的心理和行为模式产生新的认知和累积认知

 数据分析的意义

 数据分析是指通过数据，我们对目标用户在某一方面的心理和行为有了新的认识。 如果我们能得到新的理解，这个案子一定是成功的。 无论它是否产生非常直接的价值，但它自己的价值必须是不可或缺的。