我们为什么要进行数据分析？意义在哪？

    随着人类文明步入数字化时代，各类信息系统层出不穷，各种系统中积累了大量的原始数据，分析这些数据内部预测相关系统的运行趋势、所蕴含的规律，已经成为当代各行各业的迫切需求。“大数据”这个词在这样的时代背景下产生并走红，对数据分析能力培养就是在大数据的背景下进行的。

    数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

    数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，才能够对未来行业的发展趋势进行有效的预测，从而采取积极的应对措施，制定良好的战略。

    而对于互联网公司的产品策划/运营策划同学来说数据分析更是客观直接的衡量产品策略运营活动是否成功的重要指标。

【基础指标体系搭建】

    市面上这么多的互联网产品，它们的类别不同，发展阶段不同，用户画像也不同，但是所有产品其实都有一些必须关注的基础数据指标，这些指标一定是和产品息息相关并且有参考价值的统计数据。

1.新增：新增用户数是用来衡量渠道推广效果的重要指标

    新增一般都是指安装产品后首次成功启动/注册的用户，关注产品的每日新增用户，新增用户也要被用来衡量产品的“健康度”，例如某产品的新增用户占比高于活跃用户非常多，就需要关注是否是因为渠道推广带来的短暂繁荣，后续要特别关注这些新增用户的留存率情况。

2.活跃：活跃用户数是衡量产品用户规模的重要指标

    活跃用户数根据不同的统计周期可分为日活跃（DAU）周活跃（WAU）月活跃（MAU），每个产品需要根据自己产品特性来定义活跃用户，大部分产品会定义为统计周期内有打开过应用，还有一些会定义为统计周期内有操作过产品的核心功能。

3.留存率：用户留存率是衡量用户粘性的重要指标

    （留存率=留存用户/新增用户*100％），通常重点关注次日、3日、7日、30日即可，并需要注意观察留存率的衰减程度。且在在告别了人口红利期后，现阶段留存率变成了一个对产品来说非常重要的指标。

4.收益：产品的终极目标

    能否盈利收益，决定了产品能否在市场上最终存活下来。一般产品获得收益的来源渠道有2种：

1.增值服务变现（VIP/付费功能）

2.广告变现。

    现如今，数据分析能力已成为许多从业人才不可或缺的一项技能。可以说，我们生活在数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，从国家、企业、组织到个人，都一定会关注各种数据，从数据中得到价值。

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