对互联网的产品岗和运营岗的同学来说，数据分析能力在工作中是一项必备的技能，因为很多人对数据分析的理解仅仅停留在看统计的报表结果，并且做产品运营决策仍然依靠经验而不是用业务数据分析得到的洞察结论。
本系列文章希望简单讲解为什么要用到数据分析、以及用案例说明数据分析的全部工作流程。旨在向那些对互联网业务数据分析感兴趣的同学科普较简单的概念常识和工作流程。
前言
在上篇中，我们介绍了数据的作用是①统计和评估②指导产品设计和运营策略设计③产品的日常监控。数据分析的工作流程分为明确需求→建立指标→获取数据→分析数据并回归业务这四步。（见下图）
内容包括：
1. 数据指标的分类
互联网中的数据多种多样，比如用户的活跃数、留存数、消费金额、订单量、页面的PV/UV、转化率等等，看起来比较繁杂，但大体可以用这样一句话来将其分类——谁，干了什么，结果怎么样。分别对应用户数据、行为数据、 业务数据。
1.1 用户数据（谁？）
用户数据包括用户存量、增量、健康程度和来源。
其中，日留存和月留存的评判分析作用又有所不同：
日留存（如七日的日留存）可以评判某个渠道拉来新用户的质量——假设某款社交产品，同时在微博、知乎、今日头条、豆瓣APP内发布其产品下载广告，那么可根据用户的留存表现，来分析出从哪个渠道来的用户质量更高（有更大比率是其目标用户），从而优化其渠道广告配置。
月留存（如次月的月留存）可以衡量产品的健康情况，观察用户在平台上的粘性——比如某产品的次月月留存是20%，表示第一个月活跃的用户中，只有20%的用户在下一个月在APP内活跃，其他用户则没有活跃。因此可以以此指标来分析产品是否对用户有长期的吸引力，用户是否依赖此产品。也可以用对比分析某功能上线后，用户的月留存率是否提升，来评判功能的效果。另外，除了观看整体的留存（大盘留存），也可以给用户分群和分类，观看某个特定群体的用户分群的留存率（精准留存），这部分内容将在下篇详细介绍。
对于网页：可以获知用户跳转到此页面的前向链接（用户是从哪个页面跳进来的）；或者用户在哪个搜索引擎搜索了什么关键词，或者点击了哪个搜索引擎的推广链接进入的；
对于APP：可以获知用户是从什么应用商店下载的；是自然搜索还是从其他产品矩阵APP导流；是通过好友邀请来的还是自己直接下载的？
结合不同渠道来源的用户在产品内的不同表现，可以帮助更好地进行市场推广、进行SEO（搜索引擎优化）、为运营拉新活动提供思路和指导。
1.2 行为数据（干了什么？）
用户在使用产品时的一系列行为被记录下来，形成了行为数据。大致也可以分为质（健康程度）和量（次、频、时长）。
1.3 业务数据（结果怎么样？）
业务数据是用户在产品内的行为，对于业务的结果贡献程度是什么样的，以电商产品为例：有总量、消费人数、质量，另外可以分析被消费内容的数据。
然而，并不是所有产品的目标都跟电商一样希望卖出更多的商品（比如微博、哔哩哔哩、虎扑、贴吧、抖音、Faceu相机、有道词典等产品，它们的业务并不像淘宝天猫等电商平台那样希望有更多的GMV），而业务数据要能够准确衡量它们的业务目标。
因此，在接下来，我们要了解不同类型产品是如何选取不同的数据指标来进行衡量和分析，这也是为后面的监测和优化做准备。
2. 指标建模
市面上有很多种产品，每个产品内又不止一个模块（比如知乎有问答社区、动态想法、知乎大学等等；keep也有课程、电商、动态社区等不同模块），而每个模块所承担的任务和责任不同，因此选取的数据指标也不同。
为不同类型的产品模块选取数据指标（指标建模）分为三步：
①明确业务的最终目的
②将产品拆分成模块，并判断其分类
③根据模块选取合适指标
2.1 明确业务的最终目的：
产品都有各自的目的，并且为了达成目的而利用一些功能模块来作为其手段，有时还会有支持手段的工具。首先，我们就需要明确一个复杂产品各个部分：谁是目的、谁是手段。
目的：任何产品都有一个目的，比如卖出更多的实体和虚拟商品，让更多的人消费、成为会员；让更多的人浏览更多的广告；更多人购买其APP或增值服务；而一些处于生命周期的成长期阶段的产品可能更希望产品能够对用户产生粘性，希望更多的活跃度和留存率。
手段：为了达成目的，需要一些功能模块来作为“手段”。比如，今日头条APP会提供更适合用户阅读偏好的内容，来让用户浏览更多内容从而浏览更多的广告；滴答清单、印象笔记、百度云网盘通过提供更好的工具服务来让用户使用并付费购买其增值服务。
支持手段的工具：手段的底层可能还有支持。比如，今日头条的大数据推荐算法为其智能推送提供支持；抖音内丰富多样的视频编辑功能和海量的背景音乐为用户创作优质短视频内容提供支持。
2.2 将产品拆分成模块，并判断其分类：
如上文所述，一个复杂的产品有很多不同的业务模块，有的是目的，有的是手段，那么明确二者之后，需要将其拆开。
尽管市面上有很多种不同的产品功能模块，但为了简化分析，可以根据2个维度将功能模块大致分为4种：工具、交易、社区、内容浏览。（游戏产品不在本文分析范围内）
有一些产品对用户的价值来自其自身，按照帮助用户省时间和帮助用户消磨时间可分为：
另一些产品对用户的价值来自其帮助用户连接其他资源（本身不产生价值，有点像“平台”），按照帮助用户省时间和消磨时间可分为：
2.3 根据模块选取合适指标：
将产品内的模块大致分为4类后，可以将模块根据其地位（是目的还是手段）和性质（4类中的哪类），为它设置指标体系。
下面对4种分类的功能模块，分别介绍如何选取指标体系：
总结
在本篇中介绍了数据按照「谁-干了什么-结果怎么样」而分为三类，以及如何拆分产品内的不同功能模块并为其选取合适的指标建立数据体系。
本文的工作是为后续的分析打下基础，明确重点关注的指标后，才能更好地做针对性的优化和改进，为产品运营的决策提供指导。
文：魏楚时 /CTSA实验室( CTSA_lab )
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