本文将以艾永亮超级产品公众h写的文章为基础，对综合数据分析进行总结，现在我来告诉大家具体的操作流程。

大数据是互联网上一个熟悉的概念。对于大多数企业来说，大数据被神化了。比如精准广告需要大数据，用户洞察也需要大数据的参与。似乎大数据无所不能。这是因为我们的企业想在没有数据分析的情况下更多地了解用户。然后，让我们停下来思考如何实现大数据的落地。如何分析才能帮助企业决策，做出更好的产品。

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关于大数据分析

在艾永亮超级产品公众H提到的文章中写道，大数据是一种在存储、获取、管理和分析方面超越传统数据库软件的数据集合。对于大数据分析，我们可以对获得的数据进行开放、整合、发现规律，最终应用到产品上。

在获取数据的方式上，我们可以采用这三类：

1)用户填写的信息

例如，当我们在银行申请卡时，我们需要填写信息。

2)广告数据

比如活动页面、广告展示信息、广告来源的点击率，以及利用这些数据和人群数据来整合、架构自己的数据管理平台的企业，也可以称为第三方企业。

3)行业数据

简单来说就是公共数据，只要我们在网络上就能找到。

打通：整合上述123方数据。比如，我们可以通过手机号找到1和3的数据，并进行整合。当然，因为手机号是敏感数据，用户的隐私应该得到尊重。

寻找规则：换句话说，做数据清洗，把非结构化数据变成结构化数据，便于统计，在数据中探索，寻找规则，形成数据分析报告。

适用于产品：从数据分析报告中提取获得的信息，了解用户的真实需求。如今，大多数企业仍然依靠人工决策从自己的角度来制作产品，那么企业为什么需要大数据分析呢？这是因为大数据分析可以让企业发现规律，明确目标，验证思路，这也是企业需要做大数据分析的原因。

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数据分析报告

从目前的大数据分析来看，大数据也反映了企业的情况、市场环境、热点和人群分析，那么如何将这些应用到产品上呢？

基于艾永亮超级产品公众H写的文章，谈谈我对数据分析的理解，我把数据分析报告分为三类：

1)市场分析

市场分析一般是定性和定量分析。告诉企业他们的市场份额。

比如在移动互联网的市场分析中，数据来源于公共数据或第三方数据。企业收集的数据源越多，对产品信息的了解就越深。

市场分析的功能还可以清晰地看到自身产品和竞争产品的表现，甚至发现潜在的竞争对手。

2)用户分析

大数据分析的核心是分析用户。就像艾永亮超级产品公众H写的文章一样，我们可以把用户分析分为以下几个步骤：

打通数据，了解用户需求，精准解决。

这时候就需要制定一个过滤条件的列表来描述用户，比如他们使用产品的条件、位置和频率。条件越多，用户的轮廓就会越清晰。

根据选定的用户群体进行在线统计，最后将这些数据整合形成用户画像。

3)运营分析

根据艾永亮，先生提出的艾永亮超级产品方法论，我们可以将运营分析分解为：

1)感知：根据广告投放数据进行分析，通过渠道广告判断App或网页的引流情况。这类数据一般掌握在广告监测企业手中。因此，我们需要依靠广告企业在营销环境中设计和添加代码来监控广告表现。通常这类数据还是很难加载的，只提供统计值。关于这部分的分析，可以查看艾永亮超级产品公众h写的文章

企业看感知数据的目的是为了衡量自己的客户在营销上花了很多钱之后，从而进行下一步。

2)获取：要赢得用户的青睐，除了产品，还需要适当的营销。在这个过程中，企业需要判断数据是否准确，渠道是否作弊，并检查营销效果。

3)活跃：获得用户青睐后，需要查看用户的活跃情况。这时可以根据产品开口数量进行分析，也可以制作点击热图。当用户积累到一定数量时，检查用户粘性，划分用户，用户是企业的核心用户群体。

4)传播：最后是用户传播产品，其核心在于口碑传播，即产品给用户带来良好的用户体验，用户安利给身边的人。

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摘要

本文是基于本人对大众H写的《艾永亮超级产品》的阅读，细节还在文章中。在这里，我们需要做大量的数据筛选工作，加强企业管理者的行业意识，尤其是关于洞察用户需求的意识。

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