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数据纬度
分析一个产品或一个产品的一个模块时，我们可以从两个大纬度分析数据。
首先是从广阔的角度看数据。 在这里，需要明确理解该产品所在行业的数据。 这是该产品所在行业的自己所在市场占有率排名。 一般市场占有率是指用户的占有量，一般从行业报告中可以看到大致的数据。
接下来，您需要分析此产品的总数据情况，包括下载数量、DAU、WAU和MAU。 然后，需要分析这个产品最核心的数据是什么，以及如何从侧面知道关于这个产品竞争产品的数据是什么。
在了解了这些整体信息之后，我们应该清楚地意识到我们所负责的产品的宏观概念、自己在行业中的位置以及当前最需要提高的数据指标。 接下来可以从大纬度切入小纬度，分析更细致的数据。 例如，重要的数据信息包括用户的基本配置信息和为每个模块创建的漏斗信息。 一般进行分析时应注意的是数据异常现象，出现局部极值(包括极大值和极小值)时需要分析。
什么是好的数据指标
在分析数据的过程中，我们有必要知道什么样的数据是好数据。 光看一个数据没有什么意义，数据本身也有相应的欺骗性。 例如，如果运营同学每天收到1W的订户，光看这个数据就没什么意义了。 因为虽然看起来很大，但是如果没有看到同步的数据，昨天的数据有可能达到2W。
)1)没有绝对数据和相对数据
好的数据，首先肯定最好是以比率的形式存在。 必须相对于数据，而不是绝对数量。 例如，用增长率、环比等数据取代上面的数据，可以进一步了解这个数据的好坏。
)2)通过比较判断数据的好坏
我们把数据的日增长率绘制成了折线图。 从折线图可以看出这个数据是高是低。 通过比较，可以知道这个数据位于什么样的位置。 此外，可以通过比较不同频道、比较不同版本以及比较不同纬度的数据(如，不同的用户组)，从侧面反映数据的实际情况。
)3)数据不是固定情况，而是动态去看数据
单纯只看一点数据情况没有意义，在数据中输入时间纬度。 引入查看数据整体变化趋势的时间，可以更客观地判断产品的健康度。发现数据异常时进行分析
从总量的角度有时不能洞察一些问题。 例如，如果在一段时间内下载量下降，我们就需要找出这其中的问题出在哪里。 从总量的角度看，安卓的渠道比IOS的总量大很多，这并不能说明问题。 那么，首先需要引入时间纬度。 比较这几个月的纬度数据可以发现，安卓一个月的数值比其他的低。 然后去看看这个月的情况吧。 一般来说，要找到这个异常，首先要从通道的角度进行分析，调查哪个通道发生了异常。 根据目的优化渠道。
然后，从版本的角度进行分析，看看最近是否有新版本的更新，如果有新版本的更新，设置新功能是否发生了错误等问题无法解决，是否出现了用户卸载APP的情况当然这些角度必须考虑时间纬度来判断。
另外，数据异常也不一定是坏事。 例如，在分析用户行为的过程中，如果发现某一类别用户的重要指标表现良好，就必须分析为什么这些用户的数据为什么表现得足够好。 这也是成长黑客分析的想法。 例如，在facebook的早期发现中，如果一个用户在刚开始使用产品的早期就能迅速添加10多个朋友以上的用户，那么这类用户的活跃程度明显高于其他用户。 例如，airbnb发现早期放置的照片非常漂亮房子的出租率很好，发现这个特性后，内部产品技术团队再次进行了AB测试，发现还是存在这样的优化点。
所以，早期的一个重要指标是如何快速增加用户添加其他朋友的数量。 这里，需要注意从基础数据分析中分级处理用户，从不同纬度层次中找出数据异常的集团，找出共性，总结表现良好的用户共性，并将其作为优化指标进行优化。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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