产品数据分析09：数据工具

9.1 数据工具：匹配业务需求，提供分析套路

一、常见的数据需求有哪些？

计数、流量、内容、用户、业务

二、如何划分数据的关注重点？

1. 根据业务核心划分——缺啥最要命

案例 社区类产品
懂球帝 用户导向 球迷长期留存
百度贴吧 内容导向 创作的文章成为百度搜索的内容来源

案例 电商类产品
天猫、PDD、JD 规模化电商 流量快速变现
寺库 奢侈品电商 用户导向

案例 视频类产品
优酷、爱奇艺 内容/流量导向
a站、b站 用户导向 “社区”理念

2. 根据公司（产品）阶段划分——各阶段重点不同

探索期：验证。产品和业务是否真正能够满足需求
成长期：提升规模。用户规模、业务规模
成熟期：优化业务流程。用户规模已经达到天花板，提升业务流程运转效率、降低成本
衰退期：延长产品生命周期、研究流失用户，创造新的产品

9.2 快速上手数据工具

——带着业务场景学习，从目的出发

一、计数统计：快速验证

1. 通过脚本与代码统计日志

• 团队早期没有引入数据分析工具时，往往直接利用服务器的原始日志（命令行工具）
• 每一次访问就记录一条日志
• 统计日志的条数、内容，通过计算数据，得出一些基本的指标，例如PV、UV、销售量等等

一条日志：包括ip地址(who)、时间(when)、url地址(where) 等
访问同一个页面可能有多条请求
命令行里的工具，简化计算过程： goaccess

2. 通过BI工具进行基本的分析

• 团队渡过了初期，脚本、日志基数太大难维护，便引入图形化的BI工具，例如Metabase
• 方便对大量日志进行维护
• 从日志中抽离出关键数据
• 将数据转变为持续性刷新的图形化报表