数据分类分级:深度解析数据管理中的关键步骤
1、分类分析数据管理中数据管理中,我把数据分类分为三类:
1 按轻重缓急划分:
轻分析、轻分析、重分析、轻分析,轻分析、重分析是指针对当前数据状态,选择正确的结果的分类,而重分析是以数据来表现,而轻分析是指重视产品定位、业务发展、业务分析等的数据分类。
轻分析:采用定性或定量的方法,抽象数据,找出各个不同的象限,从而在整体划分中发挥作用,用户细分的目的是为了选择更适合的分类,以便目标群体更精准。
重分析:通常包括以下两个阶段:
多层分析:一层分析,是指基于数据挖掘分析,将这层分析的数据划分为多个模块,再由其中的信息进行分析,找出关键行为,进而得出具有核心性的结论。
层面分析:经过多层分析,可以使数据更加准确,便于掌握数据趋势。
2、分类归纳法:
1)根据数据分类:分为历史数据、分析数据、功能数据和相关性数据。
2)根据数据分类:根据数据分类,一方面可以有效的预测业务需求,另一方面可以进行数据监控和分析。
3、数据处理分表:
常用的数据处理方法,其核心在于处理数据中的各种关系,为产品决策提供基本依据。
二、数据分析产品分析和预测是一个长期的过程,它通常是通过一定的方法来实现,并不断迭代。
而在分析过程中,一方面根据产品的特质和功能,进行一定的修正,另一方面则是结合已有的数据和经验进行业务验证。
产品分析和预测是两个比较常用的方法,分析的侧重点是在同一维度下进行,因此比较难区分分析和预测。
我们知道,公司内部对于用户来说并没有固定的定义,因此对于各个业务模块和产品功能,我们可以根据特定的定义来挖掘不同的需求,然后进行产品的开发。
而在产品分析中,它有四个主要的领域:
1、数据分析
无论是用户获取、转化还是产品运营,都离不开数据分析,数据分析需要依赖于数据团队的思维,而互联网产品数据分析的能力很强,并且可以直接导出,也可以抽象出一个目标。
比如运营数据分析,当你看到某个页面,你可以直接去看这个页面上的转化数据,这样也是有针对性的。
2、用户洞察
用户洞察对于用户运营来说可以说非常重要,它是需要借助数据分析用户数据的分析,基于用户心理和行为,分析用户的需要,并提取需要去分析的数据。
