很多人会问:指标和维度有什么区别?
维度是说明和观察事物的角度,指标是衡量数据的标准。维度是一个更大的范围,不只是数据,比如时间维度和城市维度,我们就无法用指标表示,而指标(留存率、跳出率、浏览时间等)却可以成为维度。通俗理解:维度>指标。
到这里,大家已经有一个数据分析的思维框架了。之所以是框架,因为还缺少具体的技巧,比如如何验证某一个维度是影响数据的关键,比如如何用机器学习提高业务,这些涉及到数据和统计学知识,以后再讲解。
这里我想强调:数据分析并不是一个结果,只是过程。
还记得“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它”这句话吗?数据分析的最终目的就是增长业务。如果数据分析需要绩效指标,一定不会是分析的对错,而是最终数据提升的结果。
数据分析是需要反馈的,当我分析出某项要素左右业务结果,那么就去验证它。告诉运营和产品人员,看看改进后的数据怎么样,一切以结果为准。如果结果并没有改善,那么就应该反思分析过程了。
这也是数据分析的要素,结果作导向。分析若只是当一份报告呈现上去,后续没有任何跟进、改进的措施,那么数据分析等与零。
业务指导数据,数据驱动业务。这才是不二法门。
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