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数据分析是每一个企业在运营发展过程中都需要长期关注的一个问题，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，ui设计师如何培养数据分析能力。
一、确定数据指标
根据预设的问题，确定衡量问题的数据指标都有哪些。现实情况会因为历史原因、技术实现成本等等，并不是所有数据指标都适合观测。所以，衡量同一个问题，可能需要发散多条思路进行验证。
数据指标有很多，每类产品的指标也会不尽相同，难以穷举，观测哪些指标需要具体问题具体分析。列几个常用的供参考：点击率、CTR、使用时长、连接转化率。
需要注意的是：
①确定与业务目标、预设问题一致的、有关联性的数据指标。
②确定是否需要拆分维度，如按业务看、按用户类型看等。
③确定数据指标是否可观测或易于观测，建议确定较小成本的数据观测方式。
一般来说，如何验证预设问题，可以和更专业的产品经理或数据分析师商量，设计师主动参与这个过程，一方面可以帮助团队发散更多思路，另一方面理解数据分析过程有助于发散设计解决方案。
二、收集数据
收集数据一般也可以有更专业的产品经理或数据分析师，设计师了解数据收集的过程，可以了解可能影响结论的因素都有哪些，尽量规避风险，拿到准确可靠的数据。
数据观测时长：
根据产品特性，规律波动的数据以波动周期的整数倍为观测时长即可。如以周为周期规律性波动的以周为单位观测，一般为一周到两周。尽量避免节假日、活动期间、淡旺季切换周期内观测数据得出结论，因为数据波动大且影响因素不确定。
数据观测方法：
如果要做数据对比，确定对比方式，AB测和改版前后对比，确保选择准确性及可行性佳的方式。如果要做AB测，则需要避免多个AB测交叉同时做，另外流量配比的多少也可能影响结果，一般采用50%：50%的流量配比。
如果采用改版前后对比的方式，则需要在产品表现平稳的时间周期内，避免旺季淡季变化周期内观测。不推荐用这种方式对比，影响因素较多，难以得出较为准确的结论。
数据量级预估：
样本量：一要有代表性，一般数据统计采取全样本的方式，没有这类问题;有些调研性质的数据，需要通过人工处理，选取部分数据进行分析即可，此时要求选取数据要占总数据量的一定比例，才具有代表性;二是样本基数要足够说明问题，量级太低，结果波动太大，可以调高量级或拉长观测周期，再得出结论，否则没有可信度。
转化量：在样本基数足够的基础上，如果转化量级太低，也可能转化量在小范围波动时，转化率波动较大，导致数据不准确，可信度低。此时应考虑放弃观测转化率，寻找其他方式。
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2024-01-19
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