在我们日常工作中经常需要用到数据分析，但一些如回归，聚类、概率分析方法比较复杂，学习成本高，也不一定能用得上。实际分析的时候，有四种很简单的分析方法非常实用，这四种就是：对比、细分、转化和分类。只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。

一、对比

对比又可以分为纵向对比和横向对比，指标间的横向对比帮助我们认识数据的合理性和分析是否有问题，而指标纵向的对比，如在时间维度上的对比，既可以做趋势分析也可以判断是否达到预期值。

如店铺的订单量，可以把最近30天的订单显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的订单数量是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。做对比一定要考虑实际的场景，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，两个对比的数据是否合理，是否是同一性质。比如看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑环比和同比，今天和上个月的今天，今年的双11和去年的双11进行对比。横向的对比，比如一个地区这周的成交额上涨了10%，那当地的子公司是不是应该高兴呢？但是例如其它子公司的店铺这周的成交额都上涨了20%！那这个子公司可能已经被其它子司拉大了距离。也就是说，我们对一个数据结果判断好不好，这是需要一个参照物的。

二、拆解

通过拆解方法我们对分析对象进行逐步拆分，最终定位到问题点。拆解的角度可以有很多，越细分越能准确描述问题。比如零售中的人货场分析，就是将零售中的问题，逐步定位某一个或几个细节上的问题，最终找出成本最低的解决方式。举个栗子，通过报表知道了这个月成交额下降了这个问题后，现在我们用拆解来找出问题的所在：

成交额 = 客单价 X 客户数。对比客单价和客户数的趋势，就可以判断出影响成交额变化的主要因素是什么，如果是客户数问题，我们则对客户数进行细分，如果是客单价问题，则对客单价进行细分。

客户数 = 新客户 + 老客户。老客户 = 二次成交客户 + 多次成交客户

一段时间内的新客户反映的是电商的引流效果，而老客户反馈的是电商的产品质量，服务质量和客户维护营销等。

客单价 = 成交价 X 人均成交数。 均成交数这是电商中一个非常值得关注的指标，它能最直接地反馈出电商的服务质量和客户维护营销等方面的效果，如果该值过小表明电商的客户流失率很大，应该重点关注。

成交价 = 件单价 X 连带率。 成交价反馈的通常是导购的能力，促销活动的效果等，成交价的上升或者下跌，反映的问题可能很多，对其进行分解后就很明确了。件单价的变化通常是有促销的力度，商品结构和消费结构（例如季节因素等）变化引起的。带率这个反馈的是店铺内导购的能力，或者促销手段（例如买一送一等）的效果，也是店铺管理人员重点要关注的指标。

拆解的方法其实就是不断用更小的量化指标去细分一个大的指标，从而达到定位问题的目的。

三、转化

拆解的方法可以从纵向定位问题，但是单单细分是不够的。这些指标是从哪里来的，每一个步骤的转化率怎么样，哪一个步骤的转化不好，可以改善？这些通过转化都可以分析出来。

例如我们要分析本周的活跃客户数（有成交的客户数），那么我们就要分析这些活跃的客户数是从哪里来的，梳理一下可以简单分为以下4个步骤：进入平台的客户数 ==》浏览过商品的客户数 ==》下单的客户数 ==》支付成功的客户数。这里4个步骤就会有3个转化率，哪些步骤转化率比较高，哪些步骤转化率比较低，历史趋势怎么样，是否合理，是否有改进的空间等等。通过应用转化的思想，能够有效的指导和优化实际的运营工作。转化的思想就是一种漏斗，每一步其实都会有转化率，通过改善我们的转化率来提高我们的运营业绩。

四、分类

分类就是把一些对象，按照某种规则，划分为若干个类别，然后分析各个类别的特征，并以此来指导我们的行动。分类思想的应用很多，例如对客户的分类，我们可以用RFM分析模型，也可以用简单的利用某个指标的值（例如渠道标识，这样我们就可以分析到各个渠道客户的质量等）。基于这些客户的分类，我们就可以进行精准的客户营销了。在电商或者零售业上，我们经常做的分类还有商品分类，经典的有按照品类分类，或者ABC分类，这些对于我们做商品运营都是非常重要的。

总结：

以上四种其实都是很简单的数据分析思想，而且在日常的运营中也非常实用，但需要注意的是一定要了解自己的业务，只有深入了解业务，才能很好的运用数据分析，并不是自己知道几种统计学的算法，就能做好业务数据分析了。

数据能真实反映产品运营的效果，了解哪一块做的好，哪方面有待改进，转化率、留存率等核心指标（也可称为KPI）是多少。这里的产品包括实物、虚拟、内容、活动等，可以当做产品来运营的事物。

01-数据分析目的

这是数据分析的起因：为什么要进行数据分析。有了目的，后续开展的相关工作都是围绕这个目的展开。公司上半年会议提出要深度优化产品APP，因此运营部需要通过问卷调查和在官方微信号、微博、APP引导用户反馈使用情况。

了解用户对之前的产品使用体验怎样，有哪些功能妨碍了正常使用，需要增添什么新功能满足新需求，以及其他意见和建议。这些都是通过分析反馈回来的问卷数据来确定的。

02-收集什么数据

有了目的后，就要着手制定执行方案，理清哪些是必要的关键性数据，哪些是辅助性数据，需要多少样本。既然要优化产品APP，那么就要考虑到：

（1）APP相关数据：APP下载总量、打开次数、使用时长，分析竞争对手的APP。

（2）用户留存率：某段时间内，有多少用户下载、使用或卸载。

（3）平均访问时长：每次打开使用多长时间，使用哪部分内容较多，哪部分较少。

（4）订单数据：通过APP产生的消费情况。

所谓的关键性数据，就是涉及到产品活的好不好的真实反馈。

03-数据统计分析

先了解所要收集的数据代表的内容及统计方式，比如“APP下载总量”指在某段时间内APP在各应用平台的总下载量、新增下载量，同时分为安卓端和ISO端。同时使用数据图表描述，能用图表示的就不用文字叙述。

对统计出的大量数据，分析出导致这样的结果的原因具体是什么，涉及到哪些因素，怎么去优化。

04-意见和建议

通过大量数据统计分析得出的结果，是否符合当初设定的目的和指标，或相差甚远。哪一块需要加强，哪方面需要保持，有什么好的建议让下次做的更好。可以开会讨论各抒己见，或单人面对面交流，或提供报告，多渠道收集反馈，详细分析。

通过分析产品运营数据，能了解产品、活动或内容推送整体状态，为运营提供决策，也为周报、月报、季报的撰写及其他项目的规划提供分析素材。

每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

希望回答对你能有所帮助，如果觉得不错就来点个赞或关注吧，感谢各位了！

做数据分析首先得要有一个完整的思路。《谁说菜鸟不会数据分析》书中举了一个很生动的例子。做数据分析就好比做一件衣服，首先的先有设计图，然后在根据设计图分步骤的去制作成成品。今天我们说的数据分析的完整思路就相当于衣服的设计图，有了完整的思路，才不至于漫无目的的，没有一个清晰的目标去做分析。

那么我们如何才能建立一个完整的数据分析的思路呢呢？《谁说菜鸟不会数据分析》给大家提供了几种数据分析方法论来助力大家形成完整的数据分析思路。主要有PEST分析法，5W2H分析法，逻辑树分析法，4P营销理论（现在用的比较多是4C），用户行为理论。下面呢，我就以5W2h分析方法，给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。

首先，先介绍一下什么是5W2H。

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

例如要不要增加一个推广渠道，我们来形成一个完整的分析思路。

WHAT：一个引流的渠道，对这个渠道要有一定认识。

WHY ：目前其他的渠道的流量不能满足，做了渠道之后可能会增加多少流量。

WHO：是直接让其他渠道的人来负责，还是重新招一个操作过这个渠道的人。

WHEN：如果要做这个渠道，有没有时间来做，什么时候开始实施。

WHERE：如果是大公司，要考虑是总公司来做，还是分公司来做。

HOW：怎么做，是否有详细的解决方案，是否先参考同行竞争对手。

HOW MUCH：新增加的这个渠道，需要投入多少成本，人力成本，广告成本等等。

对每个环节进行分析，评估，然后综合每个环节，看看这个渠道是否值得开发。

第一部分：数据分析框架

为了分析问题的聚焦，我们具体拿互联网电商来举例子说明，至于其他的比如互联网金融、教育、社交等等，可以依此借鉴。

（1）从互联网实体角度分析。我们可以从以下7个角度构建互联网数据分析体系。

买家：基本特征分析、交易行为分析、流量行为分析、售后满意分析等

卖家：基本特征分析、经营效果分析、流量曝光分析、售后满意分析、产品分析等

产品：基本特征分析、交易行为分析、流量曝光分析、售后满意分析等

行业：基本特征分析、经营分析、曝光分析、售后分析、产品分析、买卖家分析等

设备：移动端分析、PC端分析、访问对象分析、cookie分析、session分析等

日志：访问对象URL分析、cookie分析、session分析等

事件：登录、流量、点击、曝光、下单、交易、支付、物流、评价、纠纷、仲裁等分析

这个实体分析方法，可以称得上是万能的数据分析框架，适用于所有的互联网企业。我曾工作过的阿里巴巴、腾讯、随手记等企业，我个人都是按照这个套路去构建互联网的分析体系。

（2）从用户的关键路径进行分析。

关键路径分析方法是一个行之有效的常用分析方法，也是做数据化运营的常用工具。关键路径分析让我们聚焦于核心环节，排除杂音，定位出业务的核心问题，快速的加以解决。在应用关键路径分析时候，我们往往先把可能的结果、以及最关心的结果梳理出来，以结果为导向追溯行为的根本，当然，也可以从行为的初始出发，梳理出所有可能的行为路径，找出关键行为，导向我们最终设计好的结果中去。下面我们举例子说明下：

在电商网站中，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品（在这里，我要插说几句，我们的目标有时候不只是购买，在精细化运营中，往往会根据用户的生命周期，确定关键路径的目标，比如对于一个进入期的新买家，我们通常会发一些购物攻略加以指导，针对流失期的买家，关键路径的结果我们可能导向申领我们的优惠劵之类，等等。关于这一部分数据化精细化运营方面，在大数据应用系列的数据化运营小讲，我们会详细加以分享，敬请关注）。刚才谈到，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品，那么我们可以把关键路径，也即，用户的购买路径梳理出来：

a.用户登录/注册》搜索关键词》查看商品详情》加入购物车》点击下单》确认付款》确认收货

b.用户搜索关键词》类目和店铺》卖家交流》点击下单》确认付款》确认收货

通过这种关键路径，我们还常常进行漏斗分析，从而进行流量的转化分析，找出影响到达最终结果的关键环节。

（3）从KPI拆解角度分析。

KPI拆解分析方法也是比较常见的互联网分析方法。核心思想是先定一个总体目标，比如今年营收12亿，那么可以把这个指标拆解到各个业务线去，业务线再进行拆分，比如分解为12个月，每个月需要达成营收额，接着，就是达成该营收额，根据流量的转化情况，估算出需要多少的流量，目前平台已有多少流量，需要外拓引流多少流量才能达成目标，这就可以层层的拆解指标，最终或落地到产品团队或部分到运营团队去承担KPI任务。

第二部分：数据分析常用分析方法

常用的数据分析方法有：PEST分析方法、5W2H分析法、4P营销分析法、逻辑树分析法、指标拆分法、对比分析法、漏斗分析法、用户行为分析法、用户生命周期分析法、金字塔分析法等等，下面我们逐个的简单说明下

（1）PEST分析方法

这个方法主要应用于行业研究中。从政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）、技术（Technical），简称PEST角度对一个行业进行比较分析。下面我们举一个例子：我们小讲开始就谈到数据分析行业前景，那么我们在此利用PEST分析下大数据行业前景如何？

（2）5W2H分析法

这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。请看如下案例二：

（3）4P营销理论

这个方法主要应用于公司整体经营状况分析，是比较经典的营销分析方法。该方法从产品、价格、渠道、促销等四方面对企业经营状况进行全面分析。请看如下案例三：

（4）逻辑树分析法

这个方法也称作问题树分析方法，主要应用于针对业务存在的问题进行专题分析，是数据分析方法中非常常见的一种分析方法。请看案例四：

（5）指标拆分法

这个方法也是经常适用的方法，特别是为了达成业务目标，我们往往都会先定一个总的目标，然后再初步的拆解指标。下面我们讲讲案例五：

（6）对比分析法

对比分析法是非常常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。

（7）漏斗分析法

漏斗分析方法经常应用于产品的转化分析。举个电商的例子：用户登录网站1千万，浏览商品详情页200万，加入购物车80万，下单支付50万，支付成功40万。每一步都是转化率的问题。针对关键路径进行漏斗分析能够帮助我们快速的定位到问题所在。从而能够及时做出决策。

（8）用户行为理论

也称用户的活动周期理论。该分析方法，往往用于对用户的基础研究中。用户行为过程分为认知、熟悉、试用、使用和忠诚5个步骤。

（9）用户生命周期理论

该分析方法，也往往用于用户基础研究中，在互联网领域应用广泛。用户的生命周期分为进入期、成长期、成熟期、衰退期、流失期。每一个阶段用户的行为特征是不一样的，其价值是不一样的，需要精细化的运营。不可急功近利。

（10）金字塔理论

金字塔这个分析方法正好和漏斗分析方法相反，它是基数大，上层小。最初是英国历史学家、政治学家诺斯科特·帕金森(C.Northcote Parkinson)在《帕金森定律》(Parkinson's Law)一书中，论述在行政管理中，行政机构会像金字塔一样不断增多，行政人员不断膨胀，每个人都很忙，但组织效率越来越低下。这条定律又被称为“金字塔上升”现象。后来，人们将这一理论延伸应用，不再只限于本意。大凡是基数大，上层小，符合金字塔特征的研究分析都可以套用到该理论中。所以，金字塔这幅图也常常见于各分析报告中。比如，分析用户群体特征（马斯洛需求层次模型、用户价值模型等等）

综上所述种种数据分析方法，如果在一份分析报告中，能够把这些分析方法都灵活反复体现和应用，那么，这个分析报告一定会比较丰满的。

第三部分：数据分析的流程

数据分析的流程主要分为六步骤，遵循这种方法，一个完整的数据分析项目就出来了。

（1）明确分析目的：我们接到一个分析任务，首先要弄清楚我们分析的对象是什么，要达成怎样的目的，不能陷于为了分析而分析。然后，要熟悉行业和业务，透彻的理解分析的目的，构建起分析的角度和体系。

（2）进行数据准备：我们有哪些数据，通过什么途径可以获取到需要的数据，往往涉及到内部数据和外部数据，内部数据常常是我们的业务库或者基础数据团队建立起来的数据仓库系统，外部数据方面，现在各行各业都有大数据交易源，还有大量的公开市场数据。

（3）进行数据加工处理：主要通过数据清洗工作，对重复值进行去重处理、对异常值错误值进行修正或剔除、对缺失值进行填充修正或删除。如果软件环境为支持大数据量情况下，还需要对数据进行抽样处理。经过这些预处理后，最重要的就是进行数据的计算统计、合并转换，让数据符合目标分析过程。

（4）进行数据分析挖掘：绝大部分的分析目标达成都可以刚才介绍的分析方法外加常见统计分析等达到。主要的分析：整体和组成分析、走势趋势分析、均值方差分析、排序TOP分析、同比环比纵横比较分析、频度频率分析、相关关系分析、数量和比例的双坐标分析、逻辑结构分析、金字塔分析、漏斗图分析、矩阵图分析、指标拆解分析、PEST分析、5W2H分析法、4P营销分析等等。还有一部分分析需要到更高级的数据分析方法才能得到结论。

（5）进行数据结果图表展现：数据分析的目的就是要解决问题的，往往数据分析师不是需求的发起人，那么这就需要数据分析师把分析的数据和结论展现给需求方。最佳的方式就是通过图表，有理有据形象的重点突出且专业的表达出来。根据第（4）步骤的分析，我们可以选取恰当的图标。比如常用的有：折线图、柱形图、条形图、饼图、冒泡图、散点图、矩阵图、雷达图、双坐标图、瀑布图、帕累托图、金字塔图、漏斗图等等。

正如我之前的一篇文章 《图说可视化，报表也能做得如此酷炫！》，讲到帆软报表制作数据可视化的几个关键点。

（6）写出分析报告：数据分析最终的结论全部体现在分析报告中，一个分析师水平如何，只要看他写过的一份分析报告就可以完全清楚了。综合灵活应用这么多的分析方法和各种各样的展示图表，分析报告一定会显得非常丰满。下面一个问题我们再详细和大家讨论数据分析报告的相关事情。

做好数据分析需要考虑三个问题，数据从哪来，数据到哪去，数据怎么去？今天我们来讲讲数据怎么去的问题，也就是数据分析步骤。

一、定义

“勿忘初心，方得始终”，做数据分析前要想好针对的问题是什么，想通过数据分析解决什么问题，数据分析的结果能帮助你达到什么目的，对现阶段你的产品有何实际的意义。

基于分析目的确定分析范围。比如你想分析用户流失原因，你分析的范围就是流失的用户，你不能去分析新增的用户，再比如电商类产品，你想对高价值用户进行分析，那么什么是高价值用户，那么你可能确定范围：“xx年xx月xx号-xx年xx月xx号，购买次数5次以上，总金额在3000元以上的用户”，这些都是我们在数据分析之前需要确定的，只有范围确定清楚了，分析的数据才具有指导意义。

规划分析的进度和质量。比如说你要做数据的采集，你就需要考虑清楚用什么样的技术手段采集数据，用什么样的方法进行分析，然后这个过程中产生的误差多大范围内是可接受的，或者是自身有了预判，我知道这种数据分析方式会带来什么样的影响，对最后的结论带来多少干扰。

二、测量

测量包含收集获取数据和数据预处理。

收集获取数据。是用问卷的方式定量分析？还是从服务器调取日志进行分析...，这些都是数据的来源

预处理：比如说做调查问卷，对于回收来的问卷我们需要判断哪些数据是有效的，哪些数据是无效的，比如调查问卷共15道题，用户就答了一道题，这个就属于无效问卷，需要剔除出去，这个时候他的数据是不完整的，放进去反而会影响最终的数据结果。同样对数据库的数据也需要预处理，比如说你想统计新增用户，但是来了很多羊毛党用户，这部分用户对你是没有价值的，也需要处理掉。预处理的好坏，直接决定数据分析结果的质量。

三、分析

分析包含对数据的统计描述和针对问题的归纳和总结。

数据的统计描述。统计是对数据的定量分析，描述是对数据的定性分析，就是对你的数据进行定性和定量的客观性描述。

问题的归纳总结。这个是最重要的，也就是拿出我们的结论，数据本身没有价值，数据分析的结果才有价值。

四、改进

改进就是找到问题的解决方案和降低负面影响。

给出解决方案。比如最近产品用户流失比较厉害，你通过调查问卷和用户访谈了解用户流失原因，当得到分析结果以后，你需要给出解决方案。是你的体验没做好，还是竞争对手挖墙脚，亦或是你的商品价格提高了...这些都是原因，找到主要原因，给出专业的解决方案，老板要的是方案，不关心你分析的过程。

降低负面影响。比如电商的购物流程，浏览商品--》加入购物车--》下单--》支付--》完成购买，你通过漏斗模型分析，发现从加入购物车到下单流失很多，你通过数据分析发现流失的原因是设计上的问题，那么就可以重新优化设计方案，降低负面影响。

五、控制

数据分析是一个持续性的过程，所以需要持续的跟踪反馈，比如做数据的日报、周报、月报，它是一个非常持久的工作，而且数据分析的结果发出去以后，不同的人可能会有不同的看法，那么我们产品经理就需要收集不同的观点。

更新迭代。更新迭代是我们产品经理的一份重要的工作内容，不论是功能上的更新迭代，还是数据上的更新迭代。有的人可能说为什么要做数据上的跟踪迭代呢？因为数据具有时效性，我们分析的往往是一个时间段内的数据，数据会随着时间的推移发生变化，根据这些变化，我们需要做一轮新的数据分析。

（图片来源于网络）

作者：苏格兰折耳喵

来源： 运营喵是怎样炼成的 （yymzylc）

（温馨提示：图片显示毛糙和不清楚，是分辨率过高的缘故，点击图片，即可看到高清大图。 ）

本文将对一个案例进行从数据采集、数据清洗、数据分析再到数据可视化的全流程分析，力求条理清晰的展现外部数据分析的强大威力。以下是本文的写作框架：

1 分析背景

1.1 分析原理---为什么选择分析虎嗅网

在现今数据爆炸、信息质量良莠不齐的互联网时代，我们无时无刻不身处在互联网社会化媒体的“信息洪流”之中，因而无可避免的被它上面泛滥的信息所“裹挟”，也就是说，社会化媒体上的信息对现实世界中的每个人都有重大影响，社会化媒体是我们间接了解现实客观世界和主观世界的一面窗户，我们每时每刻都在受到它的影响。

综合上述两类情形，可以得出这样的结论，透过社会化媒体，我们可以观察现实世界：

由此， 社会化媒体是现实主客观世界的一面镜子，而它也会进一步影响人们的行为，如果我们对该领域中的优质媒体所发布的信息进行分析，除了可以了解该领域的发展进程和现状，还可以对该领域的人群行为进行一定程度的预判。

鉴于此种情况，作为互联网从业者的笔者想分析一下互联网行业的一些现状，于是想到了虎嗅网。

虎嗅网创办于2012年5月，是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。该平台专注于贡献原创、深度、犀利优质的商业资讯，围绕创新创业的观点进行剖析与交流。虎嗅网 的核心，是关注互联网及传统产业的融合、一系列明星公司（包括公众公司与创业型企业）的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势。

因此，对该平台上的发布内容进行分析，对于研究互联网的发展进程和现状有一定的实际价值。

1.2 本文的分析目的

笔者在本项目中的分析目的主要有4个：

（1）对虎嗅网内容运营方面的若干分析，主要是对发文量、收藏量、评论量等方面的描述性分析；

（2）通过文本分析，对互联网行业的一些人、企业和细分领域进行趣味性的分析；

（3）展现文本挖掘在数据分析领域的实用价值；

（4）将杂芜无序的结构化数据和非结构化数据进行可视化，展现数据之美。

1.3 分析方法---分析工具和分析类型

本文中，笔者使用的数据分析工具如下：

Python3.5.2（编程语言）

Gensim（词向量、主题模型）

Scikit-Learn（聚类和分类）

Keras（深度学习框架）

Tensorflow（深度学习框架）

Jieba(分词和关键词提取)

Excel（可视化）

Seaborn（可视化）

新浪微舆情（情绪语义分析）

Bokeh（可视化）

Gephi（网络可视化）

Plotly（可视化）

使用上述数据分析工具，笔者将进行2类数据分析：第一类是较为传统的、针对数值型数据的描述下统计分析，如阅读量、收藏量等在时间维度上的分布；另一类是本文的重头戏---深层次的文本挖掘，包括关键词提取、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、DTM模型、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

2 数据采集和文本预处理

2.1 数据采集

笔者使用爬虫采集了来自虎嗅网主页的文章（并不是全部的文章，但展示在主页的信息是主编精挑细选的，很具代表性），数据采集的时间区间为2012.05~2017.11，共计41,121篇。采集的字段为文章标题、发布时间、收藏量、评论量、正文内容、作者名称、作者自我简介、作者发文量，然后笔者人工提取4个特征，主要是 时间特征 （时点和周几）和 内容长度特征 （标题字数和文章字数），最终得到的数据如下图所示:

2.2 数据预处理

数据分析/挖掘领域有一条金科玉律：“Garbage in, Garbage out”，做好数据预处理，对于取得理想的分析结果来说是至关重要的。本文的数据规整主要是对文本数据进行清洗，处理的条目如下：

（1） 文本分词

要进行文本挖掘，分词是最为关键的一步，它直接影响后续的分析结果。笔者使用jieba来对文本进行分词处理，它有3类分词模式，即全模式、精确模式、搜索引擎模式：

· 精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

· 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；

· 搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。

现以“新浪微舆情专注于社会化大数据的场景化应用”为例，3种分词模式的结果如下：

【全模式】: 新浪/ 微舆情/ 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化/ 大数据/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【精确模式】: 新浪微舆情/ 专注/于/ 社会化大数据/ 的/ 场景化/ 应用

【搜索引擎模式】：新浪，微舆情，新浪微舆情，专注，于，社会化，大数据，社会化大数据，的，场景化，应用

为了避免歧义和切出符合预期效果的词汇，笔者采取的是精确（分词）模式。

（2） 去停用词

这里的去停用词包括以下三类：

标点符号：， 。！ /、*+-

特殊符号：▲等

无意义的虚词： “the”、“a”、“an”、“that”、“你”、“我”、“他们”、“想要”、“打开”、“可以”等

（3） 去掉高频词、稀有词和计算Bigrams

去掉高频词、稀有词是针对后续的主题模型（LDA、ATM）时使用的，主要是为了排除对区隔主题意义不大的词汇，最终得到类似于停用词的效果。

Bigrams是为了自动探测出文本中的新词，基于词汇之间的共现关系---如果两个词经常一起毗邻出现，那么这两个词可以结合成一个新词，比如“数据”、“产品经理”经常一起出现在不同的段落里，那么，“数据_产品经理”则是二者合成出来的新词，只不过二者之间包含着下划线。

3 描述性分析

该部分中，笔者主要对数值型数据进行描述性的统计分析，它属于较为常规的数据分析，能揭示出一些问题，做到知其然。

3.1 发文数量、评论量和收藏量的变化走势

从下图可以看出，在2012.05~2017.11期间，以季度为单位，主页的发文数量起伏波动不大，在均值1800上下波动，进入2016年后，发文数量有明显提升。

此外，一头（2012年第二季）一尾（2017年第四季）因为没有统计完全，所以发文数量较小。

下图则是该时间段内收藏量和评论量的变化情况，评论量的变化不愠不火，起伏不大，但收藏量一直在攀升中，尤其是在2017年的第二季达到峰值。收藏量在一定程度上反映了文章的干货程度和价值性，读者认为有价值的文章才会去保留和收藏，反复阅读，含英咀华，这说明虎嗅的文章质量在不断提高，或读者的数量在增长。

3.2 发文时间规律分析

笔者从时间维度里提取出“周”和“时段”的信息，也就是开题提到的“人工特征”的提取，现在做文章分布数量的在“周”和“时”上的交叉分析，得到下图：

上图是一个热力图，色块颜色上的由暖到冷表征数值的由大变小。很明显的可以看到，中间有一个颜色很明显的区域，即由“6时~19时”和“周一~周五”围成的矩形，也就是说，发文时间主要集中在工作日的白天。另外，周一到周五期间，6时~7时这个时间段是发文的高峰，说明虎嗅的内容运营人员倾向于在工作日的清晨发布文章，这也符合它的人群定位---TMT领域从业、创业者、投资人，他们中的许多人有晨读的习惯，喜欢在赶地铁、坐公交的过程中阅读虎嗅讯息。发文高峰还有9时-11时这个高峰，是为了提前应对读者午休时间的阅读，还有17时~18时，提前应对读者下班时间的阅读。

3.3 相关性分析

笔者一直很好奇，文章的评论量、收藏量和标题字数、文章字数是否存在统计学意义上的相关性关系。基于此，笔者绘制出能反映上述变量关系的两张图。

首先，笔者做出了标题字数、文章字数和评论量之间的 气泡图 （圆形的气泡被六角星替代，但本质上还是气泡图）。

上图中，横轴是文章字数，纵轴是标题字数，评论数大小由六角星的大小和颜色所反映，颜色越暖，数值越大，五角星越大，数值越大。从这张图可以看出，文章评论量较大的文章，绝大部分分布于由文章字数6000字、标题字数20字所构成的区域内。虎嗅网上的商业资讯文章大都具有原创、深度的特点，文章篇幅中长，意味着能把事情背后的来龙去脉论述清楚，而且标题要能够吸引人，引发读者的大量阅读，合适长度标题和正文篇幅才能做到这一点。

接下来，笔者将收藏量、评论量和标题字数、文章字数绘制成一张3D立体图，X轴和Y轴分别为标题字数和正文字数，Z轴为收藏量和评论量所构成的 平面 ，通过旋转这个3维的Surface图，我们可以发现收藏量、评论量和标题字数、文章字数之间的相关关系。

注意，上图的数值表示和前面几张图一样，颜色上的由暖到冷表示数值的由大到小，通过旋转各维度的截面，可以看到在正文字数5000字以内、标题字数15字左右的收藏量和评论量形成的截面出现“华山式”陡峰，因而这里的收藏量和评论量最大。

3.4 城市提及分析

在这里，笔者通过构建一个包含全国1~5线城市的词表，提取出经过预处理后的文本中的城市名称，根据提及频次的大小，绘制出 一张反映城市提及频次的地理分布地图 ， 进而间接地了解各个城市互联网的发展状况（一般城市的提及跟互联网产业、产品和职位信息挂钩，能在一定程度上反映该城市互联网行业的发展态势）。

上图反映的结果比较符合常识，北上深广杭这些一线城市的提及次数最多，它们是互联网行业发展的重镇。值得注意的是，长三角地区的大块区域（长江三角洲城市群，它包含 上海 ， 江苏省 的 南京 、 无锡 、 常州 、 苏州 、 南通 、 盐城 、 扬州 、 镇江 、 泰州 ， 浙江省 的 杭州 、 宁波 、 嘉兴 、 湖州 、 绍兴 、 金华 、 舟山 、 台州 ， 安徽省 的 合肥 、 芜湖 、 马鞍山 、 铜陵 、 安庆 、 滁州 、 池州 、 宣城 ）呈现出较高的热度值，直接说明这些城市在虎嗅网各类资讯文章中的提及次数较多，结合国家政策和地区因素，可以这样理解地图中反映的这个事实：

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

长三角城市群是“一带一路”与长江经济带的重要交汇地带，在中国国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。中国参与国际竞争的重要平台、经济社会发展的重要引擎，是长江经济带的引领发展区，是中国城镇化基础最好的地区之一。

接下来，笔者将抽取文本中城市之间的 共现关系 ，也就是城市之间两两同时出现的频率，在一定程度上反映出城市间经济、文化、政策等方面的相关关系，共现频次越高，说明二者之间的联系紧密程度越高，抽取出的结果如下表所示：

将上述结果绘制成如下动态的流向图：

由于虎嗅网上的文章大多涉及创业、政策、商业方面的内容，因而这种城市之间的共现关系反映出城际间在资源、人员或者行业方面的关联关系，本动态图中，主要反映的是北上广深杭（网络中的枢纽节点）之间的相互流动关系和这几个一线城市向中西部城市的单向流动情形。流动量大、交错密集的区域无疑是中国最发达的3个城市群和其他几个新兴的城市群：

京津冀城市群

长江三角洲城市群

珠江三角洲城市群

中原城市群

成渝城市群

长江中游城市群

上面的数据分析是基于数值型数据的描述性分析，接下来，笔者将进行更为深入的文本挖掘。

4 文本挖掘

数据挖掘是从有结构的数据库中鉴别出有效的、新颖的、可能有用的并最终可理解的模式；而文本挖掘（在文本数据库也称为文本数据挖掘或者知识发现）是从大量非结构的数据中提炼出模式，也就是有用的信息或知识的半自动化过程。

本文的文本挖掘部分主要涉及高频词统计/关键词提取/关键词云、文章标题聚类、文章内容聚类、文章内容LDA主题模型分析、词向量/关联词分析、ATM模型、词汇分散图和词聚类分析。

4.1 关键词提取

对于关键词提取，笔者没有采取词频统计的方法，因为词频统计的逻辑是：一个词在文章中出现的次数越多，则它就越重要。因而，笔者采用的是 TF-IDF （termfrequency–inverse document frequency）的关键词提取方法：

它用以评估一字/词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，字/词的重要性会随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

由此可见，在提取某段文本的关键信息时，关键词提取较词频统计更为可取，能提取出对某段文本具有重要意义的关键词。

下面是笔者利用jieba在经预处理�...

微信公众号发展至今，整体的产业已趋向成熟，市场对其运营框架也有了大致的共识，基本上可分为：内容运营、活动运营、用户运营，以及渠道运营和数据运营等几大模块。每个不同的运营模块，它们各自独立，同时又相互地影响。

本文侧重于对运营初学者来说，提供一套简易、有效的数据运营方法论。在开展数据运营工作之前，我们首先得了解数据在整个公众号运营工作中，究竟充当着什么样的角色？

我认为：“数据是运营的基础，就像一条绳索，贯穿整个运营工作。它既是运营KPI考核的直接呈现方式，同时也是运营方向的理论支撑点”

在新媒体的数据运营中，数据分析是至关重要的步骤，而数据分析有大概九类方法，你们知道吗？今天小天就来带大家了解一下这些干货吧！

数据分析的九类方法：直接评判法 — 对比分析法 — 结构分析法 — 分组分析法 — 平均分析法 — 矩阵分析法 — 漏斗图分析法 — 雷达图分析法 — 回归分析法

1.直接评判法

直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。

直接评判法有两个必要的条件：一是运营者有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。

2.对比分析法

对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。

对比分析法包括横向比较及纵向比较。横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。

通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。

3.分组分析法

分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。

分组分析法遵循相互独立，完全穷尽的枚举分析法原则。所谓相互独立，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的差异性，每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。

4.结构分析法

结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。

例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。

5.平均分析法

例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。

6.矩阵分析法

矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为运营者提供数据参考。

例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。

7.漏斗图分析法

漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。

重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。

8.雷达图分析法

雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。分数越高，代表账号的质量越好。可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。

9.回归分析法

回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。

例如，将今日头条粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。

道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次区别：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

01 细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。

比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括： 时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种： 同比，环比，定基比。

例如： 本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型， 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征， 网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如： 在页面分析中，经常存在带？参数的页面。 比如： 资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如： 你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如： 重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心， 常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

一、什么是数据分析？

二、数据分析的分类

数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。

三、数据分析的六部曲

1.明确目的和思路

首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

3.数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为数据分析所要求的样式。

4.数据分析

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、R等工具。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

一般能用图说明问题的就不用表格，能用表说明问题的就不用文字。

图表制作的五个步骤：

1、确定要表达主题

2、确定哪种图表最适合

3、选择数据制作图表

4、检查是否真实反映数据

5、检查是否表达观点

常用图表类型和作用：

6.报告撰写

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。

结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。

四、数据分析的四大误区

1.分析目的不明确，为了分析而分析，这是菜鸟常常容易出现的问题；

2.缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；

3.为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；

4.数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析。

内容来源：小蚊子数据分析

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，互联网数据分析运营实践者。会展业信息化、数字化领域专家。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、电子商务职业经理人。