從入門到精通：如何用圖表做好數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析運營

GrowingIO | 2016-11-03 14:51

【數(shù)據(jù)猿導讀】隨著精益化運營的概念不斷深入人心，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)人的必修課。相比于高深的概率統(tǒng)計、算法模型，簡單、直觀的圖表工具得到了更為廣泛的應用。那么圖表都有哪些類型?不同類型的圖表又該怎么用?在這篇文章中我們結合互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運營的業(yè)務需求，由淺入深地給大家解答這些...

隨著精益化運營的概念不斷深入人心，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)人的必修課。相比于高深的概率統(tǒng)計、算法模型，簡單、直觀的圖表工具得到了更為廣泛的應用。

那么圖表都有哪些類型?不同類型的圖表又該怎么用?在這篇文章中我們結合互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運營的業(yè)務需求，由淺入深地給大家解答這些問題。

一、初階：維度和指標

初階的圖表簡單易懂，能滿足簡單的數(shù)據(jù)分析需求，具體包括趨勢、頻數(shù)、比重、表格等類型。圖表數(shù)據(jù)分析的前提就是將自己需要呈現(xiàn)的指標，以一定的維度拆分，在坐標系中以可視化的方式呈現(xiàn)出來。

(一)趨勢圖

趨勢分析是最基礎的圖表分析，包括線圖、柱狀圖、堆積圖等多種形式。

線圖可以觀察一個或者多個數(shù)據(jù)指標連續(xù)變化的趨勢，也可以根據(jù)需要與之前的周期進行同比分析。柱狀圖可以觀察某一事件的變化趨勢;如果將整體拆分可以做成堆積圖，同時觀察到部分所占比重及變化趨勢。

圖1：GrowingIO周期對比線圖

圖2：GrowingIO(堆積)柱狀圖

產(chǎn)品經(jīng)理和運營人員通過趨勢圖分析流量的實時走向，如每日PV、UV、DAU等基本數(shù)量指標以及停留時長、平均訪問頁面數(shù)等質(zhì)量指標，可以及時把握產(chǎn)品的變化趨勢。一旦趨勢周期對比發(fā)生異常(異常高和異常低)，我們需要及時介入排查原因、解決問題。

(二)頻數(shù)圖

根據(jù)業(yè)務需求對指標按照一定維度拆分，對比不同組別的頻數(shù)，便于分清輕重緩急。

圖3：GrowingIO條形圖

條形圖清晰展示了用戶在不同類別上的頻數(shù)，并且按照數(shù)量從大到小排序。上圖展示的是某產(chǎn)品用戶使用瀏覽器的頻數(shù)分布，在資源有限的情況下產(chǎn)品可以先適配Chrome和IE瀏覽器以提升絕大部分用戶體驗。

圖4：GrowingIO雙向條形圖

上面的雙向條形圖展示了某B端產(chǎn)品的客戶平均停留時長極端情況(非常高和非常低)，企業(yè)1-5非常活躍，可以讓運營人員促進客戶增購、續(xù)約，而企業(yè)6-10活躍度非常低，即將流失，需要運營人員立刻介入干預。

(三)比重圖

比重分析主要是用來了解不同部分占總體的比例。橫向比較，扇形圖、環(huán)形圖可以滿足這類需求;縱向比較，百分比堆積圖可以顯示不同部分所占比例的趨勢變化。

圖5：GrowingIO訪問用戶來源環(huán)形圖

圖6：GrowingIO百分比堆積圖

環(huán)形圖(圖5)顯示了某節(jié)點訪問用戶來源渠道比例，百分比堆積圖(圖6)則動態(tài)顯示了不同渠道比例的變化趨勢，市場或者運營人員可以據(jù)此動態(tài)優(yōu)化我們的資源投放。

(四)表格

表格信息密集，可以同時分析多維度、多指標數(shù)據(jù)，適合對數(shù)據(jù)敏感的人群使用。雖然表格能看到具體的數(shù)值，但是不能直觀看到趨勢、比重。

圖7：GrowingIO表格提供三十多個維度供指標拆解

通過表格(圖7)不難發(fā)現(xiàn)，移動端訪問用戶占了非常大的比例，但是跳出率非常高。這樣的表格數(shù)據(jù)啟示我們有必要優(yōu)化移動端產(chǎn)品，提升整體訪問深度。

(五)其他圖表

下面介紹的是氣泡圖，氣泡圖用來展示一個事件與多個維度之間的關系，如分析B端產(chǎn)品客戶成單周期與客戶活躍度、登錄賬號數(shù)量之間的關系。

圖8：GrowingIO”客戶溫度-健康度”氣泡圖

除了上述常見的圖表，還有散點圖、箱線圖、股價圖、雷達圖等圖表，在此不一一贅述。

二、進階：用戶行為洞察

正如前面所言，初階圖表能滿足簡單的業(yè)務需求。但要想深入洞察用戶行為，還需要緊密結合業(yè)務實踐，用更加專業(yè)的圖表輔助數(shù)據(jù)分析。在這里，我和大家分享三個實用的工具：漏斗圖、留存圖和熱(力)圖。

(一)漏斗圖

漏斗圖主要用于轉化過程，例如注冊流程、商品購買流程，分析用戶在不同階段的轉化或者流失情況。

圖9：GrowingIO漏斗圖

產(chǎn)品運營應該關注重點轉化路徑的轉化率，對于轉化率非常低的環(huán)節(jié)、或者轉化率突然下降的情況，都需要及時排查原因。

(二)留存圖

留存是指用戶首次訪問你的網(wǎng)站，多少天后又重新回訪的情況。利用留存曲線可以對留存進行深入分析。

圖10：GrowingIO留存曲線

某問答社區(qū)通過留存曲線(圖10)發(fā)現(xiàn)，通過搜索引擎來源的新用戶(紅色)留存度和活躍度遠遠高于一般新用戶(綠色)，這啟示社區(qū)運營者：EDM可能成為社區(qū)的下一個增長點。

(三)熱(力)圖

熱圖，又稱熱力圖，顯示的是用戶在你產(chǎn)品頁面上的點擊、停留偏好。借助熱圖產(chǎn)品經(jīng)理可以優(yōu)化產(chǎn)品頁面布局，運營可以優(yōu)化內(nèi)容，確實是一個好工具。

圖11：GrowingIO熱圖

三、高階：用數(shù)據(jù)驅(qū)動增長

隨著數(shù)據(jù)可視化技術的不斷發(fā)展，圖表的類型越來越豐富，我們不可能在一篇文章中將其窮盡。但是圖表數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)不會變，其最終目還是要輔助人們的決策。

(一)搭建屬于自己的數(shù)據(jù)看板

人們的工作在不斷細分，需要分析和決策的內(nèi)容也不太一樣。同樣都是市場部門的同事，負責內(nèi)容營銷的與負責SEM的需要關注的數(shù)據(jù)差異很大，而這就需要搭建屬于自己的數(shù)據(jù)看板。

圖12：GrowingIO數(shù)據(jù)看板

例如SEM主管根據(jù)工作需要搭建數(shù)據(jù)看板，將廣告投放(表格)、訪客來源(百分比堆積圖)、訪問用戶量(線圖)、登錄用戶量(柱狀圖)和注冊轉化率(漏斗)等重要數(shù)據(jù)集中在一個看板中。數(shù)據(jù)看板能幫助我們以合適的方式展示數(shù)據(jù)，集中精力做好業(yè)務決策。

(二)在實踐中踐行MVP

用圖表做好數(shù)據(jù)分析并非易事，它絕非一朝一日之功，但也并不是無規(guī)律可循。

圖13：在實踐中用數(shù)據(jù)驅(qū)動增長

首先是對業(yè)務的理解，能洞察數(shù)字背后的商業(yè)意義。其次是靈活選擇維度拆分指標，在圖表坐標系中以合適的形式進行可視化展示。最后一定要從圖表數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)問題，并指導業(yè)務決策。在這樣不斷反復的過程中，不斷優(yōu)化我們的圖表數(shù)據(jù)分析過程，用數(shù)據(jù)來驅(qū)動業(yè)務增長。

注：本文由 GrowingIO 投稿數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

歡迎更多大數(shù)據(jù)企業(yè)、愛好者投稿數(shù)據(jù)猿，來稿請直接投遞至：tougao@datayuan.cn

來源：數(shù)據(jù)猿

收藏分享

聲明：數(shù)據(jù)猿尊重媒體行業(yè)規(guī)范，相關內(nèi)容都會注明來源與作者；轉載我們原創(chuàng)內(nèi)容時，也請務必注明“來源：數(shù)據(jù)猿”與作者名稱，否則將會受到數(shù)據(jù)猿追責。