精益数据分析-指标_李孟_新浪博客_Dlimeng的博客-程序员宝宝

技术标签: python  数据分析  机器学习  人工智能  大数据  

"精益"是很好的创业方法,"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法,还是一种思维模式。精益分析思想指提出正确问题,并重点关注那项可达成你期望结果的关键指标。


.好的指标定义

  • 有比较性
  • 简单易懂
  • 比率
  • 会改变行为:随着指标变化,你是否会采取相应的措施?

二.正确指标
1.定性指标与量化指标

2.虚荣指标与可付诸行动的指标
虚荣指标:
  • 点击量:随便什么网站,只要上面可点的东西多,这个数字就会很高。相比之下,你更应统计点击的人数
  • 页面浏览量(pv):统计的是网页被访客请求的次数,除非你的商业模式直接与pv值挂钩,你还是更应统计(访问的)人数
  • 访问量:你的100访问量究竟来自于1个访问了100次的用户,还是100个访问了1次的用户
  • 独立访客数:显示有多少人访问了网页,确不能告诉你这些人在页面上做什么!
  • 粉丝/好友/赞的数量:你在社交平台上振臂一呼,有多少粉丝响应?只有知道这个数字,他们才对你有意义
  • 网站停留时间/浏览页数:除非你的商业模式与这两个指标绑定,它们并非一定能说明问题
  • 收集到的用户邮件地址数量:看他们是否按照邮件中提示去做
  • 下载量:下载量本身并不带来价值(付费应用除外),应用下载后的激活量、账号创建量等等
4.探索性指标与报告性指标

5.先见性指标与后见性指标
  • 先见性:预测未来
  • 后见性:一个基准,提示问题的存在,比如用户流失
6.相关性指标与因果性指标

三.测试
  • 市场细分:一群拥有某种共同特征的人
  • 同期群测试:相似群体随时间的变化,适用:营收、客户流失率、口碑的病毒传播、客户支持成本等等
  • A/B测试:改动产品某一方面,衡量其对另一方面的影响
  • 多变量:同时改动产品的多个方面,看哪个与结果相关性最大

四.分析周期
精益数据分析-指标



五.数据科学家的思维
  • 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用
  • 忘记归一化
  • 排除异常点
  • 包括异常点
  • 忽视季节性
  • 抛开基数奢谈增长
  • 数据呕吐:知道什么数据是重要
  • 谎报军情指标
  • “不在这儿收集”综合征:数据与其他数据源混合使用
  • 关注噪音

参考《精益数据分析》

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