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产品需求只有直戳用户痛点才能很好的被用户所接受，获得产品的成功。而作为数据分析师则要懂得根据不同部门的需求制订不同的分析报告，从而实现部门之间的有用沟通，进步服从。
文/听象
做任何事都要有个目的，作为一个数据分析师，我们要了解消耗我们数据分析的人是谁？他们又必要怎样的数据报告？
一样平常而言，你分析的数据是给企业老板、产品部门、运营部门看的，本节讲述的是这三个部门的常见需求和常用的数据显现体例。
一、三个部门不同的数据需求
通常网站统计都包含了肯定的基础指标，但假如只是将这些基础报表开放给其他部门，一定是不能知足老板、产品部门、运营部门的需求。
一样平常而言，老板只想知道公司的一些关键指标数据及转变情况，产品部门关心增加、活跃、页面数据，由于他们要根据数据对产品进行优化迭代，运营方想要根据数据做用户画像以便做精准营销。
二、老板盼望看到怎样的数据
通常，老板们更关心的是关键指标在月度和季度中的体现情况，同时他们必须掌握这些关键指标的转变趋势，从而明确公司团体层面业绩的体现。所以他们要的不只是本月的数据，他们会结合上月和去年的数据一路分析。
那，如何进行呢？在这里引入同比、环比和定基比的方法再合适不过了。
1、同比、环比、定基比
定基比：通常，一个网站或者一个公司的发展都会定一个基点，之后统计的一些指标一样平常会以这个点的数据作为一个比较基准来考核公司的发展速度；
环比：通过与前一期数据的对比反映当前发展趋势；
同比：通过前后两个发展周期之间的雷同时间点进行比较，反映的是周期性的发展转变，比如年、季、月、周等。
2、同比增加率、环比增加率、定基比增加率
同比增加率：作用是为了消弭数据周期性波动的影响江苏人事考试信息网，将本周期内的数据与上一周期中雷同时间点的数据进行比。常见的是今年的月度数据与去年雷同月度的数据进行比较；
同比增加率=（本期数值-上一期数值）/（上一周期数值） X 100%
环比增加率：反应的是数据延续转变的趋势，将本期的数据与上一期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较；
环比增加率=（本期数值-上一期数值）/（上一期数值） X 100%
定基比增加率：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。从而反映的是基点后的发展状态；
定基比增加率=（本期数值-基期数值）/（基期数值） X 100%
3、详细操作办法
举个例子：老板最关注的就是公司的销售额，但只表现每个月的销售额显然已经无法知足他们的要求。那就将同比和环比的增加率加入到报表中，如下：
由表可知：加入同比和环比的增加率以后，销售额的转变趋势就比较显明了，2月份的销售额同比和环比增加都要比其他月份稍低，假如将表格中的数据画成图表的情势将会更加直观。
可以将销售额以柱状图的情势表现，而同比增加率和环比增加率以百分比的情势存在，使用折线图进行显现，由于销售额和增加率之间数据的量级差异过大，因此必要使用双纵坐标轴，左右两侧使用不同的刻度类型和单位。如图：
在图表中我们可以更容易地区分出哪些月份的增加率相对较高、哪些较低，进而确定公司的团体运营和发展状态。
三.如何知足产品部门需求
1、产品方关注什么
产品方更加关注的是产品天天用户数量的转变，由于用户量能够从肯定程度上表现产品在设计和用户体验上的优劣，他们必要掌控产品的当前体现，尤其是新发布的产品。
他们盼望在纷乱的产品数据之中看到产品某些数据的趋势，这必要用到另外一种趋势分析的方法逐一趋势线。
2、趋势线种类
数据趋势线是使用拟合技术来体现数据大体的转变趋势的一种技术，能够消弭或者削减数据波动的干扰。常见的趋势线有：指数趋势线、对数趋势线、线性趋势线。
指数趋势线
用于拟合以指数情势增加的数据（即增加速度先慢后快）；
线性趋势线
用于拟合以线性增加的数据的（即增加速度基本是均匀的）；
对数趋势线
用于拟合以对数增加的数据的（即增加速度先快后慢）。
3、操作案例
以下就是某网站用户量用线性趋势线拟合的效果。如图：
从图中可以看到，假如只是简单地将天天的网站用户数以柱状图的情势表现优化网站，因为数据天天的上下波动，我们不易直接观察得到数据的转变趋势，所以必要借助趋势线。
当添加线性趋势线后，效果就会清晰许多，黄色虚线保持上扬状况，所以网站的用户数”可能”(趋势线是以拟合的体例计算得到的，它只能保证当前数据近似的转变趋势，可能存在误差)保持上涨的趋势。
四、如何知足运营部门需求
1、运营部门关注的数据
运营部门关注的数据有比较多，比如：电子商务网站的订单数、销售额、访问量等；应用型网站的注册用户数、活跃用户数、留存率等。
相比其它部门，运营部门必要看的数据多而且必要时时监控，所以我们必要给运营部门建立可以监控数据和提供数据预警的系统，以知足他们的运营需求。
2、运营部门操作案例
其实，前面介绍的同比和环比的方法已经为我们提供了基础思路，我们可以使用同比环比监控法来监控数据西安人事考试网站，如下图所示。
图中所示的是某电子商务网站天天的订单量数据，从图中可以得出2点信息：
订单量显明有周期性波动，周末的数值要比周中高出不少，这注解用户喜好在周末的时候在这个网站进行消耗；
表中同时给出了订单量的周同比和环比的增加率，借助 Excel的”条件格式”功能，同比和环比增加率高于15%的数据被标绿，低于-15%的数据被标红。
那么，你能从这个表格中发现哪几天的数据出现了非常吗?
由于订单量保持增加，从周的同比增加率来看也许在8%上下，其中周一和周六的环比增加都被着色了，由于周一环比周日的数据会有较大降落，周六环比周五的数据会有较大提拔LED投射灯，这并非非常，可以排除。
其实只要细致观察就能发现非常，我们发现同比和环比增加两个同时被标红或标绿的日期（第1周的周二和第2周的周三），而第1周的周三和第2周的周二是因为第1周的周二的数据非常引发的后续反应。
通过同比和环比的组合监控来发现数据的题目，可以排除数据增加和周期性波动的干扰，借助条件格式可以让效果更加直观。
3、运营预警系统
基于上面介绍的几种数据监控的方法，我们可以建立一套自动的预警系统。假如指标的降幅或者涨幅超过正常范围(可以设定一个合理的阐值)，就向你的邮箱发送报警邮件，这无疑可以削减许多运营工作，而这也是运营部门的一个需求。
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