深入了解数据维度与交叉分析的利器：数据透视表的全面指南

深入了解数据维度与交叉分析的利器:数据透视表的全面指南

数据透视表

首先,需要详细了解在此基础上如何使用数据透视表,我不想把所有数据分析结合到一起,只能把几个重要的方面归结到数据透视表的层面上,最基础的主要有几个部分,那就是数据透视表的定义。

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数据透视表的定义

通过对数据分析的理解,我简单提炼了以下几个定义,包括:

1、实时性:数据的实时更新会给团队带来一些新的反馈,这个时候,除了基于公司内部的意见进行改进之外,会更多的通过内部,最好能够不断的更新。

2、复杂性:从项目启动到整个项目运营过程中,从单一到复杂,会有很多的环节和模块可以结合,其中包括用户留存和活动运营、产品需求调研等,通过这个指标可以更加清晰地了解用户。

3、直观性:数据分析对于用户的分析不能只是关注数据,需要我们在实践中不断的进行数据的研究和动态调整,才能找到更加合适的运营方案。

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数据透视表的使用

1、数据透视表的定义

数据透视表分为两类:非官方分析和第三方分析。

非官方分析,主要指以代码为基础的分析,很多时候会结合代码、数据、会议等方式来做一些相关的分析,比如说从问卷分析到用户留存分析,但是其分析的逻辑和逻辑和数据都是不同的,它的分类基本上就是:

1、 分析数据

2、 结论数据

3、 用户生命周期

4、 运营策略

1) 对线索的分析:

首先要对整个产品的用户获取有一个简单的理解,下面我主要就以整个流程所梳理的用户获取环节来作为案例来说明。

在产品初期,可能会需要收集一些种子用户的用户,但是这个时候可能的调研方式是有的,而非单纯的把种子用户的数据信息收集成图表,那这个时候就可以尝试以图表的形式去收集这些用户的数据。

在使用这个表的过程中,就会发现有一些相关性比较强的问题,比如说用户本身的行为数据和来自于哪些渠道的用户数据比较契合?用户流失的原因是什么?这些是不是符合用户的核心使用特征?这个时候要做的就是去了解这些数据的实际情况,要建立自己的数据分析体系,并且可以将数据对标,可以看到各个用户在不同的生命周期中都有哪些特征。