给从SEO培训的学生的十大建议
从而现在很多企业和公司很多都已经意识到了SEM的重要性，然后随着现在社会的发展，那么开始接触SEO的朋友们也越来越多，而现在更多的还是针对的人群还是在刚毕业的学生以及从事网络工作的朋友们，在之前接触的很多SEO学生中，都发现了一个问题，就是有些时候从那些所谓的SEO高手中培训班出来的学生根本就没有学到什么东西，甚至还有很多直接就是在骗钱，那么我们应该如何选择SEO培训，什么样子的培训才是能够给我们提供帮助呢?那么为了今后让更多的朋友们在针对性上面更强一些，给刚接触或者是打算接触和正在找SEO培训的朋友们一些建议，和就算从培训班出来之后应该怎么做。
培训前
在对于SEO培训班的选择上面要注意一下五点
1、看实力
参加的SEO培训或者是团队的实力，证明他们实力的方式很多，比如说他们的学生成绩，他们的介绍，还是就是他们的授课方式做比较。
2、看价格
这个我相信也是很多朋友所关注的东西，很多朋友们想的就是SEO基本上好像都差不多，在那里培训都差不多，当然要选择价格便宜的了。其实这种想法是完全错误的，每一个人的授课和能力都不一样，我们学习SEO那么不是在学习技术，我们学习的是给我们授课的老师自己的经验和SEO策略，那么在这个上面相差就太大了。如果只是单单的SEO网上很多资料都可以学习到。当然补充一句，价格高不代表教学或者是实力一定好，价格低不代表一定就差。
3、看课程
对于课程来说就比较广泛了。不知道大家注意过没有，其实对于现在的SEO培训很多时候都不一样，但是他们相差的地方都在于经验上面，如果说只是培训SEO基础，其实也没有太多的必要去考虑哪些东西。不要把一些课程多或者是比较详细的当成一定就好的标准来评判，之前有朋友告诉我，你看他们的课程好多，一定可以学习到很多东西，其实这个根本没有一个标准，因为就算是一个老师教出来的学生水平也不一样。
4、看排名
看当然是一点，但是优化方式，才是最重要的，比如说他的站点是不是采用的SEO黑帽技术，现在有很多这样子的人，我经常遇到到处说自己是高手，说自己排名又怎么样怎么样，但是居然采用的是黑莲，这样子的人太多了。大家多注意一点都可以发现到的问题。
5、听口碑
这一点一定不要忽视，因为这个直接牵涉到了以后你选择的老师的名声已经信誉和人品，如果是一个信誉差的，可以想想以后你得到的是什么东西，那么我们在选择上面一定要选择的就是专业，了解SEO培训在行业，学员之中的口碑和名声。
前期在培训前都应该注重这些东西，那么其实后期才是最关键的，我们都很清楚一句话，师傅领进门，修行在个人，只有自己努力那么才有可能的到更多的知识经验。
培训后
1、找风格
这一点其实也就是经常说的每一个人都不一样，如果你有自己在营销上面独特的理解和思维方式你将有可能超越所有的人，成为行业中的佼佼者，这个也是你我们经常说的要找到自己的风格。
2、多交流
其实交流是这个行业必不可少的东西，大家每一个所接触和领悟到的东西都不一样，那么我只有不断的学习才不会被这个行业所OUT了。一定要学会看清楚自己的实力，不要太过于看高或者是看低自己，每一个人都可以是你的老师。
3、抓心态
心态问题是现在很多SEOER存在的最大的障碍，为什么这么说?心态不正很容易出问题的，比如说如果是一个不负责的师父告诉你，你现在可以出师了，你出去就是高手了。那么这样子的老师真的害了你，很多人出来之后就抱着自己已经能够成功独立的完成了。有足够的信心了。但是我们说有信心是好事，但是不能要傲慢的心态，这种情况我看的太多了，如果一直抱着这样子的心态，那么我们可以肯定学习一定不足，知识不足那么很容易被行业给淘汰，到最后就会觉得好像是师傅没有交给自己什么东西，或者说师父说的东西怎么都有问题，一定要有主动学习和虚心学习的心，这样子你才会被更多的人给接纳。
4、多搜索
现在很多东西都是要考自己慢慢的去摸索的，经常用使用搜索引擎的人，我敢肯定学到的东西一定超过固定一个地方去学习的人，为什么会这样子说?第一.能够经常发现搜索引擎的变化。第二.能够观察出更多的动态已经特别的地方。第三.能够发现更多适合用户体验的东西。如果你从事这个行业那么不管是对自己心态把握或者是用户心态把握都是很重要的东西。
5、善总结
往往善于总结与检讨的人是最有成功机会的人，因为他们时刻都能够发现自己的不足已经发现自己所学习到的东西的其中独特之处，总结能够把一些我们平常发现不到或者是没有想到的东西，然后经过自己的思维和交流学习到的知识，找出其中的奥妙之处。
本文会给大家讲解：从入门到精通：如何用图表做好数据分析？
随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。
那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？在这篇文章中我们结合互联网产品和运营的业务需求，由浅入深地给大家解答这些问题。
Part 1 | 初阶：维度和指标
初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。
1. 趋势图
趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。
线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势；如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。
图 1 - GrowingIO 周期对比线图：
图 2 - GrowingIO （堆积）柱状图：
产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日 pv、uv、DAU 等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题。
2. 频数图
根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。
图 3 - GrowingIO 条形图：
条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配 Chrome 和 IE 浏览器以提升绝大部分用户体验。
图 4 - GrowingIO 双向条形图：
上面的双向条形图展示了某 B 端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低），企业 1-5 非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业 6-10 活跃度非常低，即将流失，需要运营人员立刻介入干预。
3. 比重图
比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。
图 5 - GrowingIO 访问用户来源环形图：
图 6 - GrowingIO 百分比堆积图：
环形图（图 5）显示了某节点访问用户来源渠道比例，百分比堆积图（图 6）则动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放。
4. 表格
表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。
图 7 - GrowingIO 表格提供三十多个维度供指标拆解：
通过表格（图7）不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。
5. 其他图表
下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。
图 8 - GrowingIO 「客户温度 - 健康度」气泡图：
除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。
Part 2 | 进阶：用户行为洞察
正如前面所言，初阶图表能满足简单的业务需求。但要想深入洞察用户行为，还需要紧密结合业务实践，用更加专业的图表辅助数据分析。在这里，我和大家分享三个实用的工具：漏斗图、留存图和热（力）图。
1. 漏斗图
漏斗图主要用于转化过程，例如注册流程、商品购买流程，分析用户在不同阶段的转化或者流失情况。
图 9 - GrowingIO 漏斗图：
产品运营应该关注重点转化路径的转化率，对于转化率非常低的环节、或者转化率突然下降的情况，都需要及时排查原因。
2. 留存图
留存是指用户首次访问你的网站，多少天后又重新回访的情况。利用留存曲线可以对留存进行深入分析。
图 10 - GrowingIO 留存曲线:
某问答社区通过留存曲线（图 10）发现，通过搜索引擎来源的新用户（红色）留存度和活跃度远远高于一般新用户（绿色），这启示社区运营者：搜索引擎可能成为社区的下一个增长点。
3. 热（力）图
热图，又称热力图，显示的是用户在你产品页面上的点击、停留偏好。借助热图产品经理可以优化产品页面布局，运营可以优化内容，确实是一个好工具。
图 11 - GrowingIO 热图：
Part 3 | 高阶：用数据驱动增长
随着数据可视化技术的不断发展，图表的类型越来越丰富，我们不可能在一篇文章中将其穷尽。但是图表数据分析的本质不会变，其最终目还是要辅助人们的决策。
1. 搭建属于自己的数据看板
人们的工作在不断细分，需要分析和决策的内容也不太一样。同样都是市场部门的同事，负责内容营销的与负责 SEM 的需要关注的数据差异很大，而这就需要搭建属于自己的数据看板。
图 12 - GrowingIO 数据看板：
例如 SEM 主管根据工作需要搭建数据看板，将广告投放（表格）、访客来源（百分比堆积图）、访问用户量（线图）、登录用户量（柱状图）和注册转化率（漏斗）等重要数据集中在一个看板中。数据看板能帮助我们以合适的方式展示数据，集中精力做好业务决策。
2. 在实践中践行 MVP
用图表做好数据分析并非易事，它绝非一朝一日之功，但也并不是无规律可循。
首先是对业务的理解，能洞察数字背后的商业意义。其次是灵活选择维度拆分指标，在图表坐标系中以合适的形式进行可视化展示。最后一定要从图表数据分析中发现问题，并指导业务决策。在这样不断反复的过程中，不断优化我们的图表数据分析过程，用数据来驱动业务增长。
本文作者：GrowingIO 增长团队，集工程、产品、市场、分析多重角色于一身，负责拉新和用户活跃，用数据驱动业务增长。
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