怎样用图表分析数据

怎样用图表分析数据

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。

如下参考：

1．首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格，如下图所示。

2．点击［start］－［autosum］旁边的三角形，就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。

3．出现［insertfunction］窗口，点击［selectcategory］，选择［all］，找到standarddeviation［STDEVP］函数，如下图所示。

4．单击ok后，单击箭头所指的位置并选择数据，如下图所示。

5．选择后，点击“ok”，可以看到计算出的标准差，如下图所示。

1.进行相关数据的检查，并且完成数据的优化

sem是做什么的，其实每天早上他们首先要完成的是，竞价网站上各项数据的检查。按照公司制定好的相应考核表格，对各项数据进行检查并填入表格当中，而检查的项目一般都包括：网站打开是不是正常的，其中有没有死的链接。如果有马上就要去掉。同时要附带的检查一下网站的其它相关功能是不是正常，如果不正常需要联系技术人员解决。同时还要查看目前正在做的关键词，是不是存在着竞争对手，如果有竞争对手，及时做出相关的调整。

2.根据关键词排名情况，做出价格的调整，做好优化提升点击率

sem是做什么的，其实他们每天都要时刻关注，竞价排名关键词的点击情况。如果说某个关键词点击率比较低，那就要去调整其价格。同样的道理，如果是点击率高的，也进行一些价格上面的调整。同时要对月度以内使用的关键词情况，做出一个相应的统计比较。在完成了关键词价格的调整后，在当天以内要进行细致的观察比较，以检查调整是否存在不合理性。同时还应该与客服人员多做沟通，了解一下大多数转化，都是由哪些关键词形成的。如果有新的关键词，马上把转化率低的替换掉。

3.对账户内预算做出调整，对关键词做好调整

sem是做什么的，其实他们做的事情，就是不断的监测各项数据，对各项数据及关键词及时的做出调整。竞价账户内的预算是否足够，每天都要不定时的看看账户内的消费情况。同时对于所用到的关键词，要灵活的进行替换，增加。一般来讲这项工作一周内进行一次为好。要记得经常与SEO沟通，为他们提供一些易于转化的关键词，提高SEO方面的转化率。他们的工作内容还包括了，要及时的与各级主管做沟通，为整个项目的发展提出，更好的优化建议和策略来。一个认真且负责的SEM，一定会主动的去做一些，利于自己做数据分析的表格出来，日常当中就可以通过这些表格，进行各项数据的优化。

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