注：本文同步发布于微信公众号：stringwu的互联网杂谈 数据分析杂谈
笔者只是一个客户端工程师，不是专业的数据分析师，只是碰巧在工作中与数据打交道比较多，做过客户端的数据传输SDK,客户端无埋点SDK，写过hive脚本，也折腾过spark,也做过不同通道数据的差异分析，仅此而已。本文试图从笔者自身有限的经历中，给大家普及些数据分析的入门知识。
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什么是数据分析？数据分析说白了就是让数据变成生产力的一部分，是从海量的数据中窥视背后的业务逻辑，寻找出新的业务增长目标，或者及时发现业务潜在的问题。数据分析其实是服务于业务需求的，脱离了业务需求的数据分析就是在“打黑工”。
本文会尝试从数据分析的流程，分析技能，名词，指标体系，分析方法，商业化模型几个方面简要介绍数据分析涉及到一些知识。
1 数据分析流程
数据分析流程是一个思维框架，主要帮助和指导我们如何去做数据分析。目前业务数据分析标准流程为CRISP-DM(Cross-industry standard process for data mining) 数据分析wiki;整个分析流程分为六个部分
- 业务理解（business understanding）
- 数据理解(data understanding)
- 数据准备(data preparation)
- 建立模型（modeling）
- 评估模型（evaluation）
- 部署（deployment）
1.1 业务理解
业务理解核心是理解业务的背景，并评估分析需求是否可落地为数据分析项目。比如如果想要分析push的到达率，则需要理解消息在整个push系统会经过哪几个路径，从在线push到第三方离线push，从客户端收到push消息，到push消息的处理，再到push消息的展现，这里的每一个行为路径都可能会引起到达率的变化。理解了push系统的运行机制，才有可能对push的到达率去进行分析落地。
1.2 数据理解
- 数据收集：抽取的数据必须能够正确反映业务需求，否则分析结论会对业务造成误解
- 数据清洗：原始数据中存在数据缺失和脏数据，如果不处理会导致模型失效，因此对数据通过过滤“去噪”，从而提取出有效数据；
还是以push到达率的分析为例子，数据收集则是收集到达每个路径时的push消息的数据，并且能用唯一标识对push在路径上的表现进行串联。
1.3 数据准备
- 数据探索：通过统计方法对数据进行处理分析，发现数据内部的规律；
- 数据转换：为达到模型的输入数据要求，需要对数据进行转换，包括生成衍生变量、一致化、标准化等；
如特征描述，分布特性
1.4 建立模型
- 选择方法、工具、建立模型：综合考虑业务需求精度，数据情况，成本等因素，选择最适合的模型，在实践中对于一个分析目的，往往需要运用多个模型，然后通过后续的模型评估，进行优化、调整，以寻求最合适的模型；
如：- 分析与回归：svm算法，
- 聚类分析
- 关联分析
- 时序模型
- 结构优化
1.5 模型评估
- 建模过程评估：对模型的精度、准确性、效率和通用性进行评估；
- 模型结果评估：评估是否有遗漏的业务，模型结果是否回答了当初的业务问题，需要结合业务进行评估；
1.6 应用
- 分析结果应用：将模型应用于业务实践，才能解决业务问题，并实现数据分析的真正价值
- 分析模型改进：对模型应用效果的及时跟踪和反馈，以便后期的模型调整和优化；
所有的数据分析问题，不管是技术数据，还是产品数据都可以按照这个流程去进行分析，该流程可以很清晰地指导每一步需要做什么，不会毫无头绪，不知道从哪里入手去进行分析；
2 常用名词
- ROI(return on investment):投资回报率
- LTV(life time value):用户生命周期价值（用户在使用应用时能贡献多少收入）
- ARPU(average revenue per user) :每个用户的平均价值
- CTR(click through rate) :点击通过率（点击/曝光）
- CPM(cost per mille) : 广告千次曝光成本
- CPC(cost per click) :点击成本
- CPA(click per action) :一个动作的点击成本
3 数据指标体系
数据指标体系是指针对一种具体的业务场景，为了完成该场景的分析目标（分析问题和解决问题），搭建的技术体系，将业务的不确定性的描述转化为确定性的数据描述。
我们在建立数据指标体系时，最好需要包含一个指标文档，文档里需要有以下内容：
- 指标：说明这是什么指标，如点击通过率；
- 指标口径：该指标是怎样统计出来的，数据来源是哪里；
- 代码计算：核心的sql语句
- 备注：某些事项的文档化，如指标口径更改等；
- 责任人：该指标是谁负责的，可包括具体的产品，研发，数据分析的同学；
3.1 互联网常见的指标体系
3.1.1 基础指标
- 日活 ：每日活跃的用户数（设备数），可区分UV 和PV
- 新增 ： 每日新增的用户数（设备数）；
- PV (page visit) :用户每浏览一次，则记录为一个PV,同一用户多次浏览会记录多个PV
- UV (user visit) : 一个用户浏览算一次UV,同一用户多次浏览只会记录一个UV;
- 时长和次数：如单次访问时长，人均访问时长，人均访问次数
- 留存率：次日留存、7日留存、30日留存；
3.2.1 内容指标
- 请求数 : 每天该内容的请求数；
- 曝光数 ：每天该内容的实际曝光数（用户可见）
- 点击数 ：用户对该内容的互动点击数
- 评论 ：用户对该内容的互动评论数
- 分享 ：用户对该内容的互动分享数
- 点赞：用户对该内容的互动点赞数
3.2.2 渠道指标
- 有效新增 ： 每个渠道带来的实际用户数；（如通过该渠道进行首次注册，登录等行为）
- 留存率（次日留存，7日留存，30日留存）：主要用来评价该渠道的质量
- 渠道单价 ： 每带来一个用户的实际支付价格；
我们可以根据这几个指标去衡量一个渠道的好坏，在投放时根据渠道的质量，对优质渠道增加投放，减少甚至不投放劣质的渠道。
4 数据分析技能
数据分析需要具备一定的理论知识和分析思维
4.1 理论知识
- 概率相关：独立事件、相关事件、期望、贝叶斯等
- 概率分析：离散概率分布，连续概率分布；
- 统计推断：置信区间、假设检验、抽样
4.2 分析思维
- 漏斗思维 ：
- 分类思维 ： 对用户进行划分，如根据年龄，地域，爱好等进行划分分析；
- 平衡思维
- AB test ： 实验行为；
5 分析框架与方法
5.1 数据分析方法
- 结构分析法：如按人群划分；
- 对比分析：同比，环比，需要有对应的柱状图；
- 时序序列分析：按照事件时间分析，对应折线图；
- 密度分布：服务什么分布，对应的分布图；
- 相关分析法：如留存率与文章质量，对应散点图 + 折线图
5.2 数据分析模型
5.2.1 RFM模型
RFM(Recency,Frequency,Money)模型一般是用于筛选出需要重点运营的用户：
- Recency:最近一次消费时间 ，一般以周或双周为单位
- Frequency ： 消费频率，固定周期的消费次数，一般以月或者双月为单位；
- Money:消费的金额，一般以月或者双月为单位
一般可以通过对RFM数据进行标准化标准化，把RFM模型变为打分模型，通过可以有效圈选出可持续运营的高质量用户
5.2.2 AARRR模型
- Acquistion :获取（渠道分析，用户如何发现你的产品）
- Activation :激活（启动运营分析，用户第一次使用体验如何）
- Retention:提高留存：（留存分析，用户是否会重复使用产品）
- Revenve :收入（商业化分析，怎样赚钱）
- Reter ： 自传播（裂变分析，用户是否愿意告诉其他用户）
作用：找到增长的切入点，拉新，提频，收入；
5.2.3 用户生命周期模型
- 导入期 ：已完成注册，但还没有深入体验产品功能或服务的用户（可通过登录次数和访问时长等指标是衡量）
- 成长期：已经较深入体验产品相关的服务或功能，并完成首次关键行为的用户（关键行为可以是一个下载，一个互动，视业务而定）；
- 成熟期:已经发生多次付费行为的用户（每个用户价值的巅峰，能贡献最多的活跃时长和营收）
- 休眠期：曾经是成熟用户，但一段时间内未产生有价值的行为（有价值的行为也视业务而定，可以是下载，互动，付费等行为）；
- 流失期：超过一段时间未登录和访问的用户（视业务形态而定，需要明确流失定义和关键行为，如超过一个月未登录等）
可以通过对用户行为数据的分析，对用户进行分类，进而视当前产品所处阶段，采用不同的运营手段；
6 总结
本文只是笔者在工作时，作为业余的爱好进行的学习总结，相对比较基础，可视为小白了解数据分析的一个参考文章。如果需要深入数据分析领域还需要专门的系统化学习。