本文主要是介绍ch4 数据分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
ch4 数据分析
一、业务导向的数据分析整体思路
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常见痛点
- 容易陷入细节，忽略全局
- 会使用看数工具，但数据分析不成体系
- 结果数据难以归因
- 优化靠职业敏感度，而不是科学的数据分析
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系统方法：用户流转地图–场景化–数据分析模型
用户流转地图定位20大通用场景，用10大数据分析模型进行分析
二、用户流转地图
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全域–全局–局部
全域流转地图基于公司战略，通过准确的业务定位于行业发展现状描绘全域流转地图；
全局流转地图根据产品策略分为三大板块：站外渠道（用于检测流量分发、识别渠道异常）、平台流转和裂变流转地图（寻找裂变断点）
局部流转地图可按功能维度（寻找转化瓶颈）和日常活动维度（寻找活动断点 ）划分
**”公司战略–产品策略–具体产品“**逐步深入，评估各个环节转化断点，进一步下钻几步流转地图找有优化点，开拓新的增长点。可用9个字概括：评能效、看瓶颈、开新路
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绘制用户流转地图
主要5个构成要素：UJM模型、流转节点、流转线段、流转数量、流转率
绘制用户流转地图的四个步骤：
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Step1：选定业务目标，以确定关键结果
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Step2：结合关键行为，反推高价值行为
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Step3：量化页面数据，
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这篇关于ch4 数据分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
