做用户研究如何系统的学习数据分析

在谈数据分析之前,先明白一点,工具永远是手段,重要的是思考能力和对产品的了解。”基本的道理永远就那么多,而针对同一问题的广度、深度、以及视野高度是永远的修行”——刘津。

数据分析工具:

1, excel

2, SPSS/SAS

3, R/python

4, SQL

数据分析方法=统计分析方法+营销管理分析方法:

1) 统计分析方法

这部分是需要功底的,如果有时间的话建议系统学习,而不是网上找一两个教程。但是这部分学习的深入程度取决于你的职业规划。一般用研的职业规划,从深度上看,就是一直深度挖掘各种用户研究方法,成为大师,有一天或许可以考虑去做数据分析;另外一种就是横向向产品方向发展,这部分对统计分析方法的要求就没有那么高了。具体自己权衡。

主要包括以下:

描述统计+假设检验+相关分析+方差分析+回归分析+聚类分析+判别分析+主成分与因子分析+时间序列分析+决策树。

一般心理学出身的用研人员对上述方法都有大概了解。重要的是应用,以聚类分析为例:

聚类分析:将个体按相似程度(距离远近)划分类别。例如在用户细分过程中,可以通过聚类分析划分不用的用户类别。

2) 营销管理分析方法

SWOT/PEST/4P/5W2H/用户行为理论。

参考文章:http://zhuanlan.zhihu.com/p/20364356

网站分析

用户行为路径分析VS漏斗分析,用户点击行为分析,眼动分析,流量、转化率、跳出率三个指标。这部分也可以算作工具,如:

GA,Heap,Trak,Mouseflow,AppSee,PadiTrack等

这些都是应该掌握的,具体内容网上一大堆,自行知乎。

说一些我个人的感受,我喜欢的方法是在网上看文章,遇到不懂的概念再扩展、发散。这样一个概念就可以发散出n多概念,比如:用户行为路径分析→漏斗分析→用户细分→聚类分析→用户分层。但是要注意这个过程中保持头脑清醒==。不然容易不知道自己在学什么。

刚开始学用户研究,欢迎小伙伴儿们拍砖。

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