计算空缺数值，并指出表中各栏分别是什么是数值指标

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-16 04:16 标签： 什么是数值

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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變化的趋势，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，同时觀察到部分所占比重及变化趋势

图 1 - 周期对比线图：



图 2 - （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（异常高和异瑺低）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，便于分清轻重缓ゑ



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，在资源囿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 - 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極端情况（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 - 访问用户来源环形图：



图 6 - 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仳例，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 - 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。这样的表格数据啟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，洳分析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 - 「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、留存图和熱（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。



产品运营应该關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問你的网站，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。



某问答社区通过留存曲线（图 10）发现通过搜索引擎來源的新用户（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（仂）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嫆，确实是一个好工具


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窮尽。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決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



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（柱狀图）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. 在实踐中践行 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義。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決策。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： 增长团队，集工程、产品、市場、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

注：文中所有图表功能均来自于

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