单图 | 最基础的可视化数据分析工具
对产品和运营来说,和数据打交道成了日常。总结下来,你的需求具体是什么呢?
1. 数据监控
每次听到老板说,今天浏览量掉了很多。你就心头一紧,老板都知道了你还不知道?
老板:不应该。
产品和运营一定要对网站每天的 PV、UV 等总体数据有一个直观的把握,包括它们的数值、趋势等。用 GrowingIO 的单图建立图表,能让信息传达更迅速、直观,一旦出现数据过高或过低的情况,就可以马上拆解,及时介入。再也不用等老板来告诉你今天数据又掉了。
2. 数据分析,拆解问题
数据掉了,什么原因呢?你又心头一紧,可能是这届用户不行?
老板:加上「可能」,就是你无能。
当一个总体数据出现异常,比如浏览量突然降低,原因可能有很多,产品本身问题、运营问题等等。这时候就需要对浏览量这一指标进行不同维度的拆解,比如各个访问来源的变化,各个浏览设备的变化等,GrowingIO 的单图提供多种指标和维度,能让你准确定位问题,迅速解决问题。
3. 可视化展示
来,给团队同步一下项目进展。你还是心头一紧,毕竟只有一堆冷冰冰的数字啊。
老板:hmmm,不是很想看。
在集体协作中,你需要将分析结果更友好地展示给其他人,比如写周报、项目进展汇报等。而如何更好地呈现你的分析结果呢?来,接下来我们看图说话。
一、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。
1. 线图
线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势,也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。
2. 柱状图 & 堆积图
柱状图可以观察某一事件的变化趋势;还可以同时将整体拆分可以做成堆积图,同时观察到部分所占比重及变化趋势。
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(异常高和异常低),我们需要及时介入排查原因、解决问题。
二、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,便于分清轻重缓急。
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,在资源有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。
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极端情况(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,用户即将流失,需要运营人员立刻介入干预。
三、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。
1. 环形图
「环形图」显示了某节点访问用户来源渠道比例。
2. 百分比堆积图
「百分比堆积图」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。
四、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。
通过表格不难发现,移动端访问用户占了非常大的比例,但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品,提
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