▍數(shù)據(jù)的獲取

01.數(shù)據(jù)來源平臺(tái)

多數(shù)企業(yè)都是直接用統(tǒng)計(jì)軟件來獲取的，如GA、百度統(tǒng)計(jì)、CNZZ、51la等，雖然大體是相同的但是仔細(xì)分析下來還是會(huì)有細(xì)微的差距。估計(jì)很多朋友也在GA或者百度、cnzz到底用哪個(gè) 來統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)糾結(jié)過。如果你的網(wǎng)站上了百度競價(jià)，那么百度統(tǒng)計(jì)是更好的選擇。現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)代碼基本都是異步加載，不用太過擔(dān)心速度問題，如果你還糾結(jié)，那也可以全部都使用一下。

02.本地保存“即時(shí)數(shù)據(jù)”

統(tǒng)計(jì)軟件后臺(tái)一般會(huì)有一些分類數(shù)據(jù)，如來路頁面、受訪頁面等，基本不受時(shí)間限制，隨時(shí)可以的。但是要注意那些需要即時(shí)保存的數(shù)據(jù)欄目，舉個(gè)例子，CNZZ后臺(tái)的“訪問明細(xì)”，該欄目只保存近7天的數(shù)據(jù)，這意味著如果你一不注意，數(shù)據(jù)有可能找不回來了。所以，這類數(shù)據(jù)建議保存在本地。

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03.數(shù)據(jù)格式“.xls”

在統(tǒng)計(jì)后臺(tái)數(shù)據(jù)的過程中，基本都會(huì)出現(xiàn)格式選項(xiàng)，CNZZ是.csv和.xls，百度統(tǒng)計(jì)是.csv和.pdf。pdf數(shù)據(jù)自帶圖表；csv為純文本數(shù)據(jù)格式；xls為Excel專用，便于數(shù)據(jù)分析。其中.csv文件和.xls下來后，數(shù)據(jù)的長相極其相似。因?yàn)閏sv文件是純文本數(shù)據(jù)，并不是數(shù)值，所以不能進(jìn)行數(shù)據(jù)上的求和，求平均值，只能計(jì)數(shù)！如果你不小心用了.csv文件，一定要先處理成數(shù)值，否則后期數(shù)據(jù)分析時(shí)會(huì)有無法正確統(tǒng)計(jì)的情況！

04.多頁數(shù)據(jù)采集及合并

當(dāng)你需要保存在線數(shù)據(jù)時(shí)，需要注意一個(gè)小細(xì)節(jié)，比如CNZZ的“訪問明細(xì)”欄，右上角顯示的按鈕是“本頁報(bào)表”，而其他欄目的按鈕是“報(bào)表”，兩個(gè)仔細(xì)一對(duì)比你發(fā)現(xiàn)了，一看原來只是一頁的數(shù)據(jù)，再想的時(shí)候，服務(wù)器數(shù)據(jù)已經(jīng)過了7天，數(shù)據(jù)不在了…所以小伙伴們一定要注意，千萬不要被坑！

每頁報(bào)表，會(huì)有一個(gè)問題是當(dāng)你的網(wǎng)站訪問量很大時(shí)，訪問明細(xì)數(shù)據(jù)每一頁都需要點(diǎn)擊。這個(gè)很頭疼。

我目前的解決辦法是使用“火車頭采集器”，模擬人工點(diǎn)擊，每頁數(shù)據(jù)；

第二個(gè)問題是：自動(dòng)的數(shù)據(jù)每一張都有表頭/尾，人工合并也會(huì)累死。可以使用Excel VBA功能，但我的辦法是使用“慧辦公”插件的合并多表功能，這種有使用限制，需要購買，

大家如果更好的辦法也希望分享出來

▍數(shù)據(jù)清理

01.盡量不對(duì)源數(shù)據(jù)做修改

我做數(shù)據(jù)分析有個(gè)原則，是“堅(jiān)決反對(duì)對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行直接修改”。首先，專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件在設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)后臺(tái)的數(shù)據(jù)時(shí)，已做精選，選出的數(shù)據(jù)能夠限度滿足用戶的需求。當(dāng)源數(shù)據(jù)不符合你的要求時(shí)，千萬別在源數(shù)據(jù)中插入行和列，比如要插入日期列，請(qǐng)插入在數(shù)據(jù)表頭或者尾。因?yàn)槊看伪４鏀?shù)據(jù)時(shí)，都是直接從好的表格中粘貼數(shù)據(jù)，在源數(shù)據(jù)表中多出任何一行或列都會(huì)增加你的操作成本。

也是說，對(duì)源數(shù)據(jù)盡量減少人為干預(yù)，減少出錯(cuò)，省心省力。

02.坑貨csv要轉(zhuǎn)化為數(shù)值

在數(shù)據(jù)獲取部分我提到了關(guān)于源數(shù)據(jù)是.csv格式的問題，如果你知道這里有坑不進(jìn)去是的，但是已經(jīng)進(jìn)去了，怎么辦？我開始源數(shù)據(jù)一直用csv，因?yàn)閏sv的文件小，速度快，數(shù)據(jù)分析時(shí)蒙B了。那么已經(jīng)保存為csv格式的數(shù)據(jù)怎樣變成數(shù)值呢？答案是Excel的分列功能。

1）Excel打開源數(shù)據(jù)表，復(fù)制部分?jǐn)?shù)據(jù)到.txt文本中，觀察源數(shù)據(jù)用的什么符號(hào)；

2）選中某列數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊導(dǎo)航欄“數(shù)據(jù)”—“分列”；

3）下一步，如圖中的數(shù)據(jù)分隔符是“Tab”+“””，那么選擇Tab和其他兩項(xiàng)，繼續(xù)下一步；

4）選擇目標(biāo)區(qū)域（要復(fù)制在哪里），搞定。

▍如何制表

01.報(bào)表是你思考結(jié)果的展示

很多企業(yè)可能制表人與分析人都不是同一個(gè)。要記住報(bào)表是要把分析人的思路更簡潔的展示給其他人。所以推薦制表人是分析人本人。不要以浪費(fèi)時(shí)間和辦公軟件不熟悉為由拒絕，熟練掌握辦公軟件，我覺得是運(yùn)營人的基本素質(zhì)。

思路的展現(xiàn)邏輯一般是“總分總”，以網(wǎng)站分析說，我的框架是：流量趨勢→來源渠道→渠道1明細(xì)→渠道2明細(xì)…→來路分析→受訪分析→搜索詞→外鏈。

02.制定表格規(guī)范

制表中切記展示圖表不能亂用，用折線圖表達(dá)百分比關(guān)系？數(shù)據(jù)對(duì)比用折線圖？？為數(shù)據(jù)選擇合適的展現(xiàn)圖表類型，比較數(shù)據(jù)間區(qū)別時(shí)，用條形圖；表示不同項(xiàng)在總體的占比時(shí)，用餅狀圖；反映事物變化時(shí)，用折線圖；觀察不同項(xiàng)目長短板時(shí)，用雷達(dá)圖…還有其他諸如符號(hào)使用規(guī)范、配色規(guī)范等，這里不再啰嗦了?？傊?，你換位思考一下，別人看你的圖表的時(shí)候能不能理解的透徹呢？

03.數(shù)據(jù)分析后一定要有可執(zhí)行建議

把數(shù)據(jù)做成表格不是為了裝逼，讓別人看起來很牛。作為一個(gè)專業(yè)人員始終記得“報(bào)表只是你思考結(jié)果的展示”，重要的是你通過數(shù)據(jù)分析出來了對(duì)今后工作有指導(dǎo)性的建議。把報(bào)表做的漂亮是一種能力，但是美觀始終流于表面。只有真正有指導(dǎo)性的建議才能長久的打動(dòng)人。

這個(gè)問題很難了，但如果能分析的好，你不僅僅是個(gè)專員。

04.透視表，降維打擊

使用Excel做分析的時(shí)候，基本上是直接用基本的篩選、公式（sumif、countif、sumproduct）、條件格式之類，雖然操作逐漸變得熟練，速度越來越快?？墒窍胂笠幌?，當(dāng)你需要對(duì)比源數(shù)據(jù)中兩天某一項(xiàng)數(shù)據(jù)的區(qū)別時(shí)，可能需要先加入三列輔助列，然后使用countif函數(shù)對(duì)兩列進(jìn)行計(jì)數(shù)，第三列使用減法再加上顏色的條件格式。如何對(duì)比兩個(gè)月的數(shù)據(jù)呢？用sumproduct，多塞幾個(gè)條件？？

透視表工具早學(xué)早好，使用的Excel的“數(shù)據(jù)透視表”功能后，能力會(huì)加強(qiáng)太多了，“對(duì)比功能”“創(chuàng)建組”功能，分析起來簡直不要更爽！另外，對(duì)于Excel的學(xué)習(xí)，基本功也別落下，對(duì)數(shù)據(jù)的基本函數(shù)和條件格式，用好了也能帶你飛。

▍分析要素

01.日記：當(dāng)天有特殊情況記錄在趨勢表中

一個(gè)網(wǎng)站的運(yùn)營者，每天上班的必做是粗略過一遍昨天的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。把每天收集到可能影響到網(wǎng)站數(shù)據(jù)的情況“批注”在趨勢表中，等到周報(bào)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比，會(huì)方便很多。包括一些活、EDM等等標(biāo)注好有利于之后的總結(jié)工作。

02.峰值：高峰、低峰都不能放松

在面對(duì)圖表分析時(shí)，峰值為明顯。但是很多人只分析不好的低峰而忽略高峰，對(duì)高峰擅自代入。

面對(duì)峰值時(shí)，首先要縮小粒度。如觀察8月8日出現(xiàn)低峰，那么再看是在8月8日當(dāng)天哪幾個(gè)小時(shí)數(shù)值降低，再分別篩選出這幾個(gè)小時(shí)的來訪及受訪數(shù)據(jù)，逐一分析，找到根源。低峰找出原因，今后避免；高峰，也找出原因，今后重現(xiàn)，驗(yàn)證你找到的原因。

03.對(duì)比：約束變量，同軸對(duì)比

在上文中提到了“制定表格規(guī)范”，其中對(duì)比規(guī)范的核心是要同軸。比如數(shù)據(jù)對(duì)比坐標(biāo)軸不能瞎變，這周記錄的是星期一到星期天，對(duì)比的是本周和上周；下周記錄的變成了星期三到星期五，對(duì)比的是上半月和下半月。坐標(biāo)軸一定要按照表格類型來，周報(bào)告以周報(bào)告為軸，對(duì)比的也是本周7天和上周7天的數(shù)據(jù)。有特殊情況需要在周報(bào)告中顯示更長的時(shí)間段時(shí)，應(yīng)該固定該時(shí)間。頻繁更換坐標(biāo)軸是非常不明智的。

04.經(jīng)驗(yàn)：記住周期性現(xiàn)象，這是你的寶藏

什么叫周期性現(xiàn)象，比如“每逢節(jié)假日流量下降”、“每逢流量下降”、“每周三9點(diǎn)PV暴增”等等，多次重復(fù)并反映在數(shù)據(jù)波動(dòng)上的情況。

針對(duì)平臺(tái)運(yùn)營，記住所有周期現(xiàn)象，這是你今后工作比別人更專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來源，不需要企業(yè)花費(fèi)大量試錯(cuò)，節(jié)省大量人力物力。

05.反常：事出反常必有妖

什么叫反?，F(xiàn)象，比如大多網(wǎng)站在中午12-14點(diǎn)間，流量都會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)民需要休息顯著降低，且PC流量降低，移動(dòng)流量驟升。但是如果某，或者某一周的12-14點(diǎn)流量全體暴增呢？

反?，F(xiàn)象是在周期性現(xiàn)象的異變，當(dāng)多次出現(xiàn)反?，F(xiàn)象時(shí)，你找到原因后要開始重新審視周期性現(xiàn)象是否產(chǎn)生了變化，是否是政策變化；是否是環(huán)境風(fēng)向變化；是否是平臺(tái)玩兒變化等。

▍理論誤區(qū)

01.猜測不代表結(jié)論

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，先看日記中記錄了哪些行為，再對(duì)比數(shù)據(jù)結(jié)果看記錄該行為的同時(shí)是否產(chǎn)品數(shù)據(jù)波動(dòng)，如果數(shù)據(jù)波動(dòng)符合日記中的行為常識(shí)，那么可以大膽猜測該項(xiàng)數(shù)據(jù)變化是由該次行為導(dǎo)致。

接著你要做的是通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證它，而不是武斷的認(rèn)為數(shù)據(jù)波動(dòng)是這個(gè)行為產(chǎn)生的。

比如，公司派同事去路演，路演PPT尾頁留有微信公號(hào)的二維碼。結(jié)果在數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)天微信新關(guān)注數(shù)量暴增。然后運(yùn)營人員不經(jīng)過驗(yàn)證直接武斷的把新增用戶的效果歸于路演，甚至得出了要多參加路演的指示。可是在數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)天新關(guān)注數(shù)的增長來源是“名片分享”而不是“掃描二維碼”，后來一問才知道，是社群組的同事進(jìn)行了一次小范圍的社群名片互動(dòng)。

始終要記住“猜測不代表結(jié)論”，提出猜測后，要證實(shí)它。當(dāng)出現(xiàn)實(shí)在找不到根源的問題時(shí)，先暫時(shí)放棄，記錄下你的猜測，找機(jī)會(huì)再驗(yàn)證它。

02.深入分析，結(jié)論可能是假的

剛才提到了“猜測不代表結(jié)論”，這里面存在連環(huán)套。因?yàn)閿?shù)據(jù)分析工作面對(duì)著大量數(shù)據(jù)，時(shí)間一長，人難免會(huì)焦躁，特別是老是找不到原因時(shí)，很容易得到假結(jié)論。

舉個(gè)例子，某次分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)比發(fā)現(xiàn)有網(wǎng)站的PV暴增許多，縮小粒度后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)增幅集中在當(dāng)天14-17點(diǎn)，然后開始分析“受訪頁面”的訪問次數(shù)，一排序，發(fā)現(xiàn)某個(gè)欄目PV暴增，一問部門同事才發(fā)現(xiàn)是因?yàn)閮?nèi)容運(yùn)營開了爬蟲，抓取了大量的信息流，提高了PV量。

這時(shí)候，如果不細(xì)想很容易得出“PV暴增是因?yàn)閮?nèi)容組抓取大量內(nèi)容導(dǎo)致”的表面結(jié)論。因?yàn)榛氐絾栴}中，原現(xiàn)象是“14-17點(diǎn)，PV暴增”，現(xiàn)有的表面結(jié)論并沒有按照小時(shí)粒度去分析，終分析14-17點(diǎn)小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)原來是因?yàn)檫@三個(gè)小時(shí)來了一位新訪客，瀏覽了多篇資訊文章，然后把所有欄目都看了一遍。

所以終PV暴增的原因應(yīng)該是“新訪客瀏覽整站”和“內(nèi)容組開爬蟲”共同作用引起的，而非單一項(xiàng)。在實(shí)際工作中，人們很容易只是看到了層表象得出結(jié)論，時(shí)刻記住多深入分析，想想現(xiàn)有的結(jié)論是不是到小粒度了，有沒有可能是個(gè)陷阱？

▍結(jié)語＆題外話

01.當(dāng)你的某項(xiàng)工作長期不見起色，懷疑源頭試試

以數(shù)據(jù)分析來說，分析人員有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)分析來分析去是得不出結(jié)論的現(xiàn)象，導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因除了上文提到過的“csv格式”等操作問題時(shí)，還有可能是數(shù)據(jù)源本身出現(xiàn)了錯(cuò)誤。別想著機(jī)器一定正確，如CNZZ后臺(tái)統(tǒng)計(jì)“來源分類”時(shí)，四個(gè)來源渠道數(shù)量想加出現(xiàn)了不等于總和的情況。這里面有部分來源是后臺(tái)統(tǒng)計(jì)不到的，所以沒有計(jì)入。也會(huì)有數(shù)據(jù)表格時(shí)，后臺(tái)出錯(cuò)一了張空表，合并時(shí)出現(xiàn)大坑。

所以適當(dāng)?shù)膽岩稍搭^，說不定會(huì)有意想不到的發(fā)現(xiàn)。

02.三方平臺(tái)不可靠？那自建

剛才提到了統(tǒng)計(jì)后臺(tái)出錯(cuò)的一些情況，當(dāng)后臺(tái)出錯(cuò)的次數(shù)很高，降低了運(yùn)營者對(duì)統(tǒng)計(jì)軟件的信任度。一旦對(duì)源數(shù)據(jù)的正誤產(chǎn)生了懷疑，工作起來絕不會(huì)順心。

既然三方平臺(tái)不可靠，有實(shí)力讓公司的技術(shù)人員自行搭建后臺(tái)吧。在技術(shù)人員實(shí)力過硬的情況下，不僅可靠，而且可擴(kuò)展性強(qiáng)，分析粒度也更細(xì)（如CNZZ不能統(tǒng)計(jì)用戶行為路徑），可以完全按照運(yùn)營人的數(shù)據(jù)要求進(jìn)行定制，后期為用戶建模時(shí)，提供的數(shù)據(jù)支撐。

03.數(shù)據(jù)不會(huì)說話，但你要負(fù)責(zé)

在數(shù)據(jù)分析中，會(huì)慢慢得到一些樂趣，次學(xué)會(huì)用Excel某個(gè)函數(shù)的得意、次知道透視表時(shí)的興奮、次制作PPT被夸獎(jiǎng)時(shí)的欣喜…你發(fā)現(xiàn)了很多坑，也學(xué)了很多小技巧。會(huì)從小白變成大神，能輕易的使用某個(gè)小聰明的手段，掩蓋掉真實(shí)數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)。這些，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不能開口說話，但是你要對(duì)自己負(fù)責(zé)。

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