在这个信息爆炸的时代，数据已经成为了一种新的能源。数据分析能力的高低，直接影响到我们在职场中的竞争力。数据作为一个定量的维度，可以支持设计方案的推导和决策，以及对方案效果的验证。想要证明你的设计，数据是最直观的展现，掌握一些数据分析方法，能有效量化你出色的设计。接下来让我们对数据分析的整体框架、数据如何处理加工做一探究竟吧。
设计师通过分析用户数据来理解用户需求和行为，从而设计出更符合用户期望的产品，提高用户体验。
利用数据来支持设计决策，确保设计选择基于实际的用户反馈和行为，从而提高设计的有效性和商业价值。
数据提供了持续改进的依据，设计师可以根据用户反馈和使用数据不断调整和优化设计，同时激发创新思维，探索新的设计解决方案。
人均页面访问量（Page Views per User）是衡量用户对网站内容兴趣度的一个指标。是指每位独立访客访问页面的平均次数，它反映了用户对网站内容的参与度。在内容驱动的网站上，较高的人均页面浏览量通常意味着内容具有较高的吸引力和价值。
用户在浏览特定页面时的平均停留时间，这个指标有助于了解用户对页面内容的兴趣程度。
面上特定内容被点击的次数与其展示次数的比率，这个比率可以显示内容的吸引力和用户的参与度。
指的是在一定数量的用户中，完成特定操作（如购买、注册）的比例。这个比率是衡量网站或产品效果的重要指标。
用户访问网站后，仅查看了一个页面就离开的比例。这个比率可以反映用户对页面内容的初步兴趣和满意度。
设计师需要考虑如何通过视觉吸引力、易用性和品牌信息来吸引新用户。
设计师需要确保产品的核心功能易于使用，并且能够激发用户的兴趣和参与度。
设计师需要关注如何通过持续改进产品来保持用户的忠诚度和活跃度。
设计师需要考虑如何通过设计来促进用户的付费行为，提高产品的商业价值。
设计师需要创造令人愉悦和易于分享的用户体验，以促进口碑传播和新用户的引入。
这是一个衡量用户推荐产品给他人意愿的指标，高NPS通常意味着用户对产品非常满意。
用户满意度是衡量用户对产品或服务整体满意程度的指标。
衡量用户在特定任务中成功完成的比例，高任务完成率通常意味着设计是有效的。
用户在完成任务过程中遇到的错误次数，低错误率表明设计直观且用户友好。
用户停止使用产品的比例，低流失率表明产品能够持续吸引用户。
若以支付业务为例，我们可以这样理解：
用户数据
(谁)
行为数据
(做了什么) 和
业务数据
(结果如何)。
个人信息：用户的姓名、联系方式、电子邮件地址、注册时间等。
支付偏好：用户偏好的支付方式（如信用卡、借记卡、电子钱包等）。
安全设置：用户设置的支付安全问题、密码强度、双因素认证等。
账户状态：用户的账户是否活跃、账户等级、VIP状态等。
行为数据记录了用户在支付平台上的行为模式和交互细节。
交易类型：用户进行的交易类型，如在线购物、账单支付、转账等。
交易金额：用户支付的平均金额、最大交易金额和最小交易金额。
用户界面交互：用户在支付界面上的操作，如点击、滚动、输入等。
应用使用情况：用户打开支付应用的频率、使用时长、退出率等。
手续费收入：支付平台从每笔交易中获得的手续费总额。
在数据分析框架中可分为：
数据生成、获取数据、数据建模、数据分析
和
数据应用
五大层次。
"数据生成"是整个数据分析流程的第一步，涉及收集和记录与支付交易相关的各种信息：
①交易数据记录：每次支付交易发生时，都会生成交易数据，包括交易金额、交易时间、交易双方（付款方和收款方）信息等。
②用户行为跟踪：用户在支付平台的行为，如登录、浏览、搜索、点击等，都会被跟踪并记录下来。
③设备和网络信息：用户使用的设备类型（手机、平板、电脑等）、操作系统、浏览器版本、IP地址等信息也会被记录。
④地理位置数据：用户进行交易时的地理位置信息，可以通过IP地址或GPS定位获得。
⑤支付方式和渠道：用户选择的支付方式（信用卡、借记卡、电子钱包、银行转账等）和支付渠道（线上、线下、移动设备等）。
⑥安全和风险数据：包括与交易安全相关的数据，如密码输入、验证码、风险评分、欺诈检测等。
⑦用户反馈和评价：用户对支付服务的满意度评价、反馈意见、投诉记录等。
⑧系统日志：支付系统生成的日志文件，记录了系统运行状态、错误信息、维护活动等。
⑨市场和竞争数据：来自市场调研的数据，包括用户调研、竞争对手分析等。
⑩法规和合规数据：与支付业务相关的法律法规变化、合规性要求等信息。
⑪性能指标：系统性能指标，如交易处理时间、系统响应时间、成功率等。
⑫交易后数据：交易完成后的相关信息，如退款、争议解决、客户服务互动等。
通常使用第三方工具如ETL将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，数据呈现在BI的数据源。
例如，电子商务公司的数据分析团队，需要整合来自不同业务系统的数据：
①使用ETL工具：选择一个适合的ETL工具，如FineBI，来自动化数据抽取、转换和加载过程。
②连接数据源：配置ETL工具，连接到订单管理系统、客户关系管理系统、网站点击流日志等数据源。
③数据抽取：设置定期任务，从各个业务系统中抽取数据。
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转换点击流数据，计算页面访问次数、用户停留时间等指标。
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⑤数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，例如Amazon Redshift或Snowflake。
⑥BI工具连接：在Tableau或Power BI中创建连接到数据仓库的数据源。
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设计仪表板，展示销售趋势、客户行为分析、产品性能等关键指标。
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实体可能包括“客户”、“产品”、“订单”和“支付”。
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属性包括客户的姓名、地址，产品的名称、价格，订单的日期、状态等。
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度量指标可能包括总销售额、订单数量、平均订单价值等。
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维度表可能包括“时间”（年、季度、月、日）、“产品”（类别、品牌、SKU）、“客户”（地理位置、会员等级）等。
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事实表可能包括“销售事实”，与时间、产品、客户等维度表关联，并包含销售额、订单数量等度量指标。
支付方式：支付方式的描述（在某些情况下，这也可以是一个维度表）。
除了维度和度量，聚合（Aggregation）是数据分析中的一个核心概念，它涉及将多条数据记录根据一个或多个维度进行分组，并在每个组内应用度量来计算汇总统计信息。聚合操作极大地简化了数据的复杂性，使得分析者能够从宏观层面理解数据集的总体特征和趋势。
聚合是数据源里的多行数据按照一定的标准计算成一个数据，不管数据集里有1行还是多行，视图里的数据都是聚合后的结果，一行数据也是要聚合的，当然一行数据聚合的结果是一样的。维度为数据聚合提供了依据，而度量是依据维度聚合得到的结果。
维度（Dimensions）：维度是数据的一个属性，用于对数据进行分组。例如，时间、地理位置、产品类别等。
度量（Measures）：度量是数据的数值属性，用于在分组后进行计算。例如，销售额、订单数量、利润等。
聚合函数（Aggregate Functions）：聚合函数用于对分组内的数据执行计算，常见的聚合函数包括
场景设定：我们想要分析2021年3月1日至2021年3月15日期间，PC端的订单成功率。
数据分组：首先，根据时间维度（created_at）和设备维度（device），我们将数据分为不同的组。我们关注的是时间在2021年3月1日至2021年3月15日之间，且设备为PC的订单。
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总订单数：对选定时间段和设备类型的所有订单进行计数，使用COUNT([订单ID])。
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成功订单数：对选定时间段和设备类型的成功订单进行计数，使用COUNT([成功订单ID])或SUM([成功标志字段])（假设有一个字段表示订单是否成功）。
计算成功率：订单成功率可以通过成功订单数除以总订单数来计算，即SUM([成功订单数]) / SUM([总订单数])。
结果解释：如果在指定的时间和设备条件下，总订单数为2（SUM([总订单数]) = 2），成功订单数为1（SUM([成功订单数]) = 1），那么订单成功率为0.5（1/2 = 0.5），意味着成功率为50%。
数据应用是将数据分析成果转化为实际行动的过程，其中
数据决策
和
监控告警
是两个重要的应用领域。
数据决策（Data-Driven Decision Making）
②数据收集与分析：收集相关数据，并进行分析以发现模式、趋势和关联。
④方案生成：基于洞察生成不同的业务策略或行动方案。
监控告警（Monitoring and Alerting）
监控告警是指使用数据分析来持续监控业务活动，并在检测到异常或特定事件时触发告警的机制
①确定关键指标：确定需要监控的关键业务指标（KPIs）。
②建立基线：为这些指标建立正常运行时的基线或阈值。
③实时数据流：实现实时数据流，以便实时监控这些指标。
⑤告警系统集成：集成告警系统，如电子邮件、短信或应用通知。
⑥自动化响应：在可能的情况下，设置自动化响应措施。
⑦人工干预：对于需要人工判断的情况，确保快速响应。
⑩告警优化：根据告警的准确性和效果，优化告警规则和流程。
随着大数据、人工智能和机器学习等技术的发展，数据应用的潜力将进一步扩大，帮助产品在快速变化的商业环境中保持竞争力。有效的数据应用不仅需要技术的支持，还需要文化、人才和流程的配合，以确保数据能够真正转化为价值。
希望对大家有所帮助，欢迎提出意见以供改正～
