UV、PV是啥？运营⼈必学的数据分析能⼒
⽆论是产品运营，还是新媒体运营，数据分析都是少不了的，也是尤为重要的。因此，运营者必须要做好数据调查和分析⼯作，通过数据信息和⽤户反馈发现运营中的不⾜，弥补失误，为下次运营做好准备。
数据分析
⼀、数据分析的基础流程
运营离不开数据，因为数据可以帮运营者分析和反馈信息，也可以帮运营者认识到不⾜。如今是数据时代，每个企业都讲究数据，每个产品也都讲究数据化运营。数据化运营已经成为有经验的产品运营者的必需品。数据分析的基础流程主要有以下四步骤：
1、数据收集
数据收集是产品数据分析的第⼀步，也是整个数据化运营的基础。数据收集伴随产品运营全过程，⽆论是初级阶段还是中级阶段，⽆论是测试还是评估，都要⽤到数据收集。产品运营以⽤户为核⼼，数据收集的重点是收集⽤户的需求数据。
数据采集⽅法主要有同卷调查、⽤户访谈、提问答卷、数据⼯具等。产品运营者要设计⼀系列针对性的问题，通过互联⽹等⽅式⼤⾯积铺放调查，最终导出特定信息，完成数据收集。
2、数据处理
运营者收集完产品数据，接下来的⼯作就是数据处理，主要是对数据的存储、检索、加⼯、变换和传
输。数据处理的基本⽬的是从庞⼤的数据中获取对产品运营起到帮助的数据。如今数据处理不再是⼈⼯，⽽是有专门的⼯具以及各种各样的数据处理⽅法。但是，不管使⽤哪⼀种数据处理⼯具和⽅法，都需要遵循不变的原则。
简约原则：在处理数据时，产品运营者要选择有⽤的数据，丢掉那些没有意义的数据。按照简约原则对数据进⾏简化，这样处理过的数据才是精炼和有分量的。
定义原则：产品运营者需要对不会说话的数据进⾏定义。换句话说，所收集到的⼤数据究竟代表了什么，需要给它下⼀个定义。这就要考验产品运营者的感悟、分析、推理、判断和阐释等能⼒。只有对数据下了定义，才能挖掘出数据背后
个定义。这就要考验产品运营者的感悟、分析、推理、判断和阐释等能⼒。只有对数据下了定义，才能挖掘出数据背后隐藏的真正有价值的信息。
3、数据分析
数据分析是数据化运营的核⼼环节。主要是指⽤适当的统计分析⽅法对收集来的⼤量数据进⾏客观分析，提取有⽤信息，形成结论，并对数据加以详细研究与概括总结。
我们可以⽤“5W2H法则”来进⾏数据分析，即做这件事的原因（Why）、具体做什么事（What），什
么⼈去做（Who），什么时间去做（When），在什么地⽅做（ Where），怎么做（How），做到什么程度（How much）。
这个法则应⽤相对⼴泛，可⽤于⽤户⾏为分析、业务问题专题分析、营销活动分析等，对产品的决策和执⾏性的活动措施能起到⾮常⼤的帮助，也有助于弥补⼀些数据缺失和缺陷。
4、数据展现
完成数据分析之后，接下来要把分析得到的数据通过某种⽅式展现出来。数据展现⾮常关键，展现得当，企业才能快速得到准确的信息。通常情况下，数据展现采取的是可视化⽅式。
数据可视化是指把每⼀个数据项⽬作为单个图⽂元素表现出来，这样企业就可以从不同的维度观察产品数据，从⽽⾏更深⼊的观察和分析。同时，产品运营者还要将数据导成图⽚展⽰出来。常见的数据展现模式有柱状图、饼状图、拆线图、雷达图等。
⼆、⽤户数据分析
运营者对产品运营的每⼀次改进都要根据数据来进⾏，数据的作⽤⾮同⼩可。运营中，有⼏个关键数据点是不能少的，产品运营者需要分析并掌握它们。
1、UV数
UV数，简单来说是指每天的⽤户访问量。对互联⽹产品运营者来说UV数是⾮常重要的数据点。在这⾥，我们⾸先要区分⼏个访客数的概念。
UV数：也称独⽴访客数，访问⽹站的⼀个电脑客户端为⼀个访客00:00-24:00相同的客户端只能算⼀次即当天有多少台电脑访问，⼀般以COOKIE来统计。
独⽴IP数：指当天记录的唯⼀的IP数，⼀般根据IP地址来统计。
PV数：指同⼀个IP地址，不同的电脑访问过的数量，即页⾯浏览量或点击量，⽤户每次刷新就算⼀次。
综上所述，UV数主要是以 COOKIE为依据进⾏统计的，每个电⼦产品的COOKIE存在明显的差别，所以，UV数⽐IP数更真实准确地反映⽤户数量。关注产品的UV数可以让企业了解产品的活跃度以及新增⽤户量。如果新增⽤户量减少，企业就需要考虑进⾏⼀些拉新活动。
2、访问次数
访问次数与UV数是不同的概念，访问次数是指访客完整打开页⾯进⾏访问的次数。访问次数是页⾯访问速度的衡量标准。如果访问次数明显少于访客数，说明⽤户没有完全打开产品页⾯时就关闭了。
如果出现这种情况，企业就要检查⼀下页⾯的打开速度是否⾜够流畅。⼀般来说，访问次数是⼤于UV数的。
3、页⾯停留时间
页⾯停留时间指的是⽤户花费在⼀个⽹站页⾯上的时间，也可以理解为⽤户总共在浏览产品信息上⾯花费的时间。企业为什么要关注页⾯停留时间呢？
①可⽤于判断页⾯的⽤户体验
产品运营者必须清楚，页⾯停留时间是在⽤户产⽣后续⾏为的情况下统计出来的。因此，通过对⽐分析每个页⾯的停留时间，就可以得出⽤户停留时间长或短的原因。
大数据要学什么如果⽤户在搜索结果页⾯停留时间较长，那么分析判断，很可能是因为搜索结果不能让⽤户满意；如果⽤户在列表页⾯停留时间过长，可能是因为产品在列表页筛选⽅⾯做得不够⼈性化；如果⽤户在产品尾页停留时间过长，有可能是因为尾页展⽰的内容过多或⽤户难以到想要的内容。由此，产品运营者可以下次改进完善。
②可进⾏访客再营销
产品运营者可以记录下那些在页⾯浏览时间很长，但最后没有完成购买⾏为的⽤户数据，然后对这些⽤户进⾏再营销。
②可弹出优惠信息
当⽤户在产品页⾯停留时，产品运营者可以抓住这个契机，弹出产品的优惠信息，促进⽤户购买，实现成交。当然，也可以弹出温馨的客服窗，为⽤户解决困难，促使⽤户下单。
4、跳出率
跳出率是指⽤户进⼊产品页⾯之后，仅浏览了⼀个页⾯就马上离开。观察跳出率对产品运营者来说也是⼀个⾮常重要的环节。
跳出率可以让产品运营者知道⽤户对产品内容的认可度，或了解产品对⽤户到底有多⼤的吸引⼒。在互联⽹产品运营中，跳出率是衡量产品内容质量的重要标准。很多产品运营者为跳出率过⾼⽽担忧，到底是什么原因导致产品的跳出率过⾼呢？跳出率⾼的原因主要如下：
①关键词不够精准。选择正确关键词的前提是对产品有充分的了解。产品运营者⾸先要充分了解⾃⼰的产品，了解⽤户的点击⾏为，然后根据⽤户反应和⽤户⾏为定位关键词的匹配度。
关键词精准了，最终的化率也会更⾼，并且可以有效节省产品推⼴成本。
②⽹页速度过慢。如果打开产品页⾯的时间超过3秒，⽤户跳出⼏率就会⼤⼤增加。因此，⼀定要提⾼页⾯打开的速度。
③⼴告太多。很多产品运营者为了赚取⼴告费，把⼴告的载⼊顺序优化⼀⼀先载⼊⼴告再载⼊产品内容。过长的⼴告载⼊时间会直接导致⽤户关闭页⾯。
④URL不准确。很多时候，产品运营者不知道，链接太长可能会使系统⽆法完全识别链接。越短的URL越有利于产品推⼴，也能在很⼤程度上减少出率。
5、转化率
转化率指的是在⼀个统计周期内，完成转化⾏为的次数占推⼴信息总点击次数的⽐率。转化率是⼀款产品最终能否赢利的核⼼，提升产品转化率是产品综合运营实⼒的结果。产品运营者要特别注重转化率的数据分析。
以上就是关于数据分析的基础知识，希望对⼤家有所帮助。欢迎⼤家评论私信交流哦~
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