数据分析的前世今生

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 数据分析的前世今生


荒芜期

本人做公司产品数据分析有些时间了,在此做些总结与拓新,老生常谈数据分析到底干什么呢?笼统的说,不同岗位关心不同的数据,如同盲人摸象,带有一些模糊的色彩。其实我一个人在整这方面的东西,会权衡很多东西,不可能跟别的公司的数据团队,平铺很多东西。以目前的情况来说,面向市场挖掘信息,帮助市场,反哺产品。

行业中关于这方面的认知,越来越明确了,比如现在的首席增长官(CGO),用户增长设计(UGD)都是为了数据驱动而延伸出来的岗位,两个岗位方法论不同,最后结果殊途同归。具体情况不展开了,有兴趣的可以查查。

开辟期

其实在行业中对我这类人是有定位,是做大数据基础服务的,然后由于公司缺少团队,所以会拓展做些的别的东西。开始做数据分析,从基础数据服务出发,在公司搭建一些环境,测试贯通一些数据流程,采集护世界(NT)产品的数据(不同数据源),整理一个数据仓库,方便后续不同的方案施行。

探索期

开始在投石问路,首先护世界(NT)产品的商业模式是Saas+移动应用,我是根据这个情况整理出一些模块数据,后来不断再延伸,整理一些活跃度(观测使用情况),环比(增长情况)等等。这些都是基础数据的层次,目前来看对于产品帮助有两点:1.做新需求,2.模块使用情况。

然后理解加深,提出用户分层,新用户=新普通用户+新管理员,新用户的定义是在这个时间阶段内第一次使用模块功能,关注管理员的行为,期望新用户在周期内增长。根据这个情况提供精益闭环模型,改变模块,提升新用户增长。

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根据这个流程,实现整理出概况数据指标,有活跃医院,各个模块的新老用户,对应资源库,新老医院等等。目前来看优点:1.对于模块用户有了更好的认知,以便后续加深挖掘。2.产品行为更好的量化起来。3.更好的重构模块。缺点:1.缺少人才。2.根据公司产品发展情况,这三年左右可以通过以新用户为准的指标去加深完成闭环,往后就不好去模块重构了。3.拓扑的方面比较广,带有不确定性。

最后我的目光不断从底层,慢慢前移面向市场,听听市场讲课。最近我研究出新的方案,公司NT产品刚开始分试用期,试用期管理员分层,其实普通用户对于pc端影响不大。关注管理员带动能更好的增长模式使用情况。

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现在由于app端,pc端的使用情况,其实在二三线城市不断在下移,它的多样性更加丰富,总结特点,发现相似性,提出更好决策,帮助市场,反哺产品,目前正在调研阶段。

总结

这是到现在探索和实现阶段,不断的参悟、不断的放下、不断的完善、慢慢会有所修为。

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