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做竞价不会数据分析,你确定?

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▍数据的获取

01.数据来源平台

多数企业都是直接用统计软件来获取的,如GA、百度统计、CNZZ、51la等,虽然大体是相同的但是仔细分析下来还是会有细微的差距。估计很多朋友也在GA或者百度、cnzz到底用哪个 来统计数据纠结过。如果你的网站上了百度竞价,那么百度统计是更好的选择。现在统计代码基本都是异步加载,不用太过担心速度问题,如果你还纠结,那也可以全部都使用一下。

02.本地保存“即时数据”

统计软件后台一般会有一些分类数据,如来路页面、受访页面等,基本不受时间限制,随时可以下载的。但是要注意那些需要即时保存的数据栏目,举个例子,CNZZ后台的“访问明细”,该栏目只保存近7天的数据,这意味着如果你一不注意,数据有可能找不回来了。所以,这类数据建议保存在本地。

 

03.下载数据格式“.xls”

在统计后台下载数据的过程中,基本都会出现下载格式选项,CNZZ是.csv和.xls,百度统计是.csv和.pdf。pdf数据自带图表;csv为纯文本数据格式;xls为Excel专用,便于数据分析。其中.csv文件和.xls下载下来后,数据的长相极其相似。因为csv文件是纯文本数据,并不是数值,所以不能进行数据上的求和,求平均值,只能计数!如果你不小心用了.csv文件,一定要先处理成数值,否则后期数据分析时会有无法正确统计的情况!

04.多页数据采集及合并

当你需要保存在线数据时,需要注意一个小细节,比如CNZZ的“访问明细”栏,右上角显示的下载按钮是“下载本页报表”,而其他栏目的下载按钮是“下载报表”,两个仔细一对比你发现了,一看原来只是一页的数据,再想下载的时候,服务器数据已经过了7天,数据不在了…所以小伙伴们一定要注意,千万不要被坑!

下载每页报表,会有一个问题是当你的网站访问量很大时,访问明细数据每一页都需要点击下载。这个很头疼。

我目前的解决办法是使用“火车头采集器”,模拟人工点击,下载每页数据;

第二个问题是:自动下载的数据每一张都有表头/尾,人工合并也会累死。可以使用Excel VBA功能,但我的办法是使用“慧办公”插件的合并多表功能,这种有使用限制,需要购买,


大家如果更好的办法也希望分享出来

▍数据清理

01.尽量不对源数据做修改

我做数据分析有个原则,是“坚决反对对源数据进行直接修改”。首先,专业的统计软件在设计统计后台的数据时,已做精选,选出的数据能够限度满足用户的需求。当源数据不符合你的要求时,千万别在源数据中插入行和列,比如要插入日期列,请插入在数据表头或者尾。因为每次保存数据时,都是直接从下载好的表格中粘贴数据,在源数据表中多出任何一行或列都会增加你的操作成本。

也是说,对源数据尽量减少人为干预,减少出错,省心省力。

02.坑货csv要转化为数值

在数据获取部分我提到了关于源数据是.csv格式的问题,如果你知道这里有坑不进去是的,但是已经进去了,怎么办?我开始下载源数据一直用csv,因为csv的文件小,下载速度快,数据分析时蒙B了。那么已经保存为csv格式的数据怎样变成数值呢?答案是Excel的分列功能。

1)Excel打开源数据表,复制部分数据到.txt文本中,观察源数据用的什么符号;

2)选中某列数据,点击导航栏“数据”—“分列”;

3)下一步,如图中的数据分隔符是“Tab”+“””,那么选择Tab和其他两项,继续下一步;

4)选择目标区域(要复制在哪里),搞定。

▍如何制表

01.报表是你思考结果的展示

很多企业可能制表人与分析人都不是同一个。要记住报表是要把分析人的思路更简洁的展示给其他人。所以推荐制表人是分析人本人。不要以浪费时间和办公软件不熟悉为由拒绝,熟练掌握办公软件,我觉得是运营人的基本素质。

思路的展现逻辑一般是“总分总”,以网站分析说,我的框架是:流量趋势→来源渠道→渠道1明细→渠道2明细…→来路分析→受访分析→搜索词→外链

02.制定表格规范

制表中切记展示图表不能乱用,用折线图表达百分比关系?数据对比用折线图??为数据选择合适的展现图表类型,比较数据间区别时,用条形图;表示不同项在总体的占比时,用饼状图;反映事物变化时,用折线图;观察不同项目长短板时,用雷达图…还有其他诸如符号使用规范、配色规范等,这里不再啰嗦了。总之,你换位思考一下,别人看你的图表的时候能不能理解的透彻呢?

03.数据分析后一定要有可执行建议

把数据做成表格不是为了装逼,让别人看起来很牛。作为一个专业人员始终记得“报表只是你思考结果的展示”,重要的是你通过数据分析出来了对今后工作有指导性的建议。把报表做的漂亮是一种能力,但是美观始终流于表面。只有真正有指导性的建议才能长久的打动人。

这个问题很难了,但如果能分析的好,你不仅仅是个专员。

04.透视表,降维打击

使用Excel做分析的时候,基本上是直接用基本的筛选、公式(sumif、countif、sumproduct)、条件格式之类,虽然操作逐渐变得熟练,速度越来越快。可是想象一下,当你需要对比源数据中两天某一项数据的区别时,可能需要先加入三列辅助列,然后使用countif函数对两列进行计数,第三列使用减法再加上颜色的条件格式。如何对比两个月的数据呢?用sumproduct,多塞几个条件??

透视表工具早学早好,使用的Excel的“数据透视表”功能后,能力会加强太多了,“对比功能”“创建组”功能,分析起来简直不要更爽!另外,对于Excel的学习,基本功也别落下,对数据的基本函数和条件格式,用好了也能带你飞。

▍分析要素

01.日记:当天有特殊情况记录在趋势表中

一个网站的运营者,每天上班的必做是粗略过一遍昨天的统计数据。把每天收集到可能影响到网站数据的情况“批注”在趋势表中,等到周报时进行数据对比,会方便很多。包括一些活、EDM等等标注好有利于之后的总结工作。

02.峰值:高峰、低峰都不能放松

在面对图表分析时,峰值为明显。但是很多人只分析不好的低峰而忽略高峰,对高峰擅自代入。

面对峰值时,首先要缩小粒度。如观察8月8日出现低峰,那么再看是在8月8日当天哪几个小时数值降低,再分别筛选出这几个小时的来访及受访数据,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,今后重现,验证你找到的原因。

03.对比:约束变量,同轴对比

在上文中提到了“制定表格规范”,其中对比规范的核心是要同轴。比如数据对比坐标轴不能瞎变,这周记录的是星期一到星期天,对比的是本周和上周;下周记录的变成了星期三到星期五,对比的是上半月和下半月。坐标轴一定要按照表格类型来,周报告以周报告为轴,对比的也是本周7天和上周7天的数据。有特殊情况需要在周报告中显示更长的时间段时,应该固定该时间。频繁更换坐标轴是非常不明智的。

04.经验:记住周期性现象,这是你的宝藏

什么叫周期性现象,比如“每逢节假日流量下降”、“每逢流量下降”、“每周三9点PV暴增”等等,多次重复并反映在数据波动上的情况。

针对平台运营,记住所有周期现象,这是你今后工作比别人更专业的经验来源,不需要企业花费大量试错,节省大量人力物力。

05.反常:事出反常必有妖

什么叫反常现象,比如大多网站在中午12-14点间,流量都会因为网民需要休息显著降低,且PC流量降低,移动流量骤升。但是如果某,或者某一周的12-14点流量全体暴增呢?

反常现象是在周期性现象的异变,当多次出现反常现象时,你找到原因后要开始重新审视周期性现象是否产生了变化,是否是政策变化;是否是环境风向变化;是否是平台玩儿变化等。

▍理论误区

01.猜测不代表结论

进行数据分析时,先看日记中记录了哪些行为,再对比数据结果看记录该行为的同时是否产品数据波动,如果数据波动符合日记中的行为常识,那么可以大胆猜测该项数据变化是由该次行为导致。

接着你要做的是通过数据验证它,而不是武断的认为数据波动是这个行为产生的。

比如,公司派同事去路演,路演PPT尾页留有微信公号的二维码。结果在数据分析时,发现当天微信新关注数量暴增。然后运营人员不经过验证直接武断的把新增用户的效果归于路演,甚至得出了要多参加路演的指示。可是在数据分析时,发现当天新关注数的增长来源是“名片分享”而不是“扫描二维码”,后来一问才知道,是社群组的同事进行了一次小范围的社群名片互动。

始终要记住“猜测不代表结论”,提出猜测后,要证实它。当出现实在找不到根源的问题时,先暂时放弃,记录下你的猜测,找机会再验证它。

02.深入分析,结论可能是假的

刚才提到了“猜测不代表结论”,这里面存在连环套。因为数据分析工作面对着大量数据,时间一长,人难免会焦躁,特别是老是找不到原因时,很容易得到假结论。

举个例子,某次分析网站数据时,对比发现有网站的PV暴增许多,缩小粒度后发现数据增幅集中在当天14-17点,然后开始分析“受访页面”的访问次数,一排序,发现某个栏目PV暴增,一问部门同事才发现是因为内容运营开了爬虫,抓取了大量的信息流,提高了PV量。

这时候,如果不细想很容易得出“PV暴增是因为内容组抓取大量内容导致”的表面结论。因为回到问题中,原现象是“14-17点,PV暴增”,现有的表面结论并没有按照小时粒度去分析,终分析14-17点小时数据时,发现原来是因为这三个小时来了一位新访客,浏览了多篇资讯文章,然后把所有栏目都看了一遍。

所以终PV暴增的原因应该是“新访客浏览整站”和“内容组开爬虫”共同作用引起的,而非单一项。在实际工作中,人们很容易只是看到了层表象得出结论,时刻记住多深入分析,想想现有的结论是不是到小粒度了,有没有可能是个陷阱?

▍结语&题外话

01.当你的某项工作长期不见起色,怀疑源头试试

以数据分析来说,分析人员有时候会出现分析来分析去是得不出结论的现象,导致这种现象的原因除了上文提到过的“csv格式”等操作问题时,还有可能是数据源本身出现了错误。别想着机器一定正确,如CNZZ后台统计“来源分类”时,四个来源渠道数量想加出现了不等于总和的情况。这里面有部分来源是后台统计不到的,所以没有计入。也会有下载数据表格时,后台出错下载一了张空表,合并时出现大坑。

所以适当的怀疑源头,说不定会有意想不到的发现。

02.三方平台不可靠?那自建

刚才提到了统计后台出错的一些情况,当后台出错的次数很高,降低了运营者对统计软件的信任度。一旦对源数据的正误产生了怀疑,工作起来绝不会顺心。

既然三方平台不可靠,有实力让公司的技术人员自行搭建后台吧。在技术人员实力过硬的情况下,不仅可靠,而且可扩展性强,分析粒度也更细(如CNZZ不能统计用户行为路径),可以完全按照运营人的数据要求进行定制,后期为用户建模时,提供的数据支撑。

03.数据不会说话,但你要负责

在数据分析中,会慢慢得到一些乐趣,次学会用Excel某个函数的得意、次知道透视表时的兴奋、次制作PPT被夸奖时的欣喜…你发现了很多坑,也学了很多小技巧。会从小白变成大神,能轻易的使用某个小聪明的手段,掩盖掉真实数据的缺点。这些,数据永远不能开口说话,但是你要对自己负责。

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