隨著精益化運(yùn)營的概念不斷深入人心，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)人的必修課。相比于高深的概率統(tǒng)計(jì)、算法模型，簡單、直觀的圖表工具得到了更為廣泛的應(yīng)用。

　　 那么圖表都有哪些類型？不同類型的圖表又該怎么用？在這篇文章中我們結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運(yùn)營的業(yè)務(wù)需求，由淺入深地給大家解答這些問題。

　　 一、初階：維度和指標(biāo)

　　 初階的圖表簡單易懂，能滿足簡單的數(shù)據(jù)分析需求，具體包括趨勢(shì)、頻數(shù)、比重、表格等類型。圖表數(shù)據(jù)分析的前提就是將自己需要呈現(xiàn)的指標(biāo)，以一定的維度拆分，在坐標(biāo)系中以可視化的方式呈現(xiàn)出來。

　　 （一）趨勢(shì)圖

　　 趨勢(shì)分析是最基礎(chǔ)的圖表分析，包括線圖、柱狀圖、堆積圖等多種形式。

　　 線圖可以觀察一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)連續(xù)變化的趨勢(shì)，也可以根據(jù)需要與之前的周期進(jìn)行同比分析。柱狀圖可以觀察某一事件的變化趨勢(shì)；如果將整體拆分可以做成堆積圖，同時(shí)觀察到部分所占比重及變化趨勢(shì)。

圖1：GrowingIO周期對(duì)比線圖

圖2：GrowingIO（堆積）柱狀圖

　　 產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員通過趨勢(shì)圖分析流量的實(shí)時(shí)走向，如每日PV、UV、DAU等基本數(shù)量指標(biāo)以及停留時(shí)長、平均訪問頁面數(shù)等質(zhì)量指標(biāo)，可以及時(shí)把握產(chǎn)品的變化趨勢(shì)。一旦趨勢(shì)周期對(duì)比發(fā)生異常（異常高和異常低），我們需要及時(shí)介入排查原因、解決問題。

　　 （二）頻數(shù)圖

　　 根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)指標(biāo)按照一定維度拆分，對(duì)比不同組別的頻數(shù)，便于分清輕重緩急。

圖3：GrowingIO條形圖

　　 條形圖清晰展示了用戶在不同類別上的頻數(shù)，并且按照數(shù)量從大到小排序。上圖展示的是某產(chǎn)品用戶使用瀏覽器的頻數(shù)分布，在資源有限的情況下產(chǎn)品可以先適配Chrome和IE瀏覽器以提升絕大部分用戶體驗(yàn)。

圖4：GrowingIO雙向條形圖

　　 上面的雙向條形圖展示了某B端產(chǎn)品的客戶平均停留時(shí)長極端情況（非常高和非常低），企業(yè)1-5非常活躍，可以讓運(yùn)營人員促進(jìn)客戶增購、續(xù)約，而企業(yè)6-10活躍度非常低，即將流失，需要運(yùn)營人員立刻介入干預(yù)。

　　 （三）比重圖

　　 比重分析主要是用來了解不同部分占總體的比例。橫向比較，扇形圖、環(huán)形圖可以滿足這類需求；縱向比較，百分比堆積圖可以顯示不同部分所占比例的趨勢(shì)變化。

圖5：GrowingIO訪問用戶來源環(huán)形圖

圖6：GrowingIO百分比堆積圖

　　 環(huán)形圖（圖5）顯示了某節(jié)點(diǎn)訪問用戶來源渠道比例，百分比堆積圖（圖6）則動(dòng)態(tài)顯示了不同渠道比例的變化趨勢(shì)，市場(chǎng)或者運(yùn)營人員可以據(jù)此動(dòng)態(tài)優(yōu)化我們的資源投放。

　　 （四）表格

　　 表格信息密集，可以同時(shí)分析多維度、多指標(biāo)數(shù)據(jù)，適合對(duì)數(shù)據(jù)敏感的人群使用。雖然表格能看到具體的數(shù)值，但是不能直觀看到趨勢(shì)、比重。

圖7：GrowingIO表格提供三十多個(gè)維度供指標(biāo)拆解

　　 通過表格（圖7）不難發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)端訪問用戶占了非常大的比例，但是跳出率非常高。這樣的表格數(shù)據(jù)啟示我們有必要優(yōu)化移動(dòng)端產(chǎn)品，提升整體訪問深度。

　　 （五）其他圖表

　　 下面介紹的是氣泡圖，氣泡圖用來展示一個(gè)事件與多個(gè)維度之間的關(guān)系，如分析B端產(chǎn)品客戶成單周期與客戶活躍度、登錄賬號(hào)數(shù)量之間的關(guān)系。

圖8：GrowingIO”客戶溫度-健康度”氣泡圖

　　 除了上述常見的圖表，還有散點(diǎn)圖、箱線圖、股價(jià)圖、雷達(dá)圖等圖表，在此不一一贅述。

　　 二、進(jìn)階：用戶行為洞察

　　 正如前面所言，初階圖表能滿足簡單的業(yè)務(wù)需求。但要想深入洞察用戶行為，還需要緊密結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)踐，用更加專業(yè)的圖表輔助數(shù)據(jù)分析。在這里，我和大家分享三個(gè)實(shí)用的工具：漏斗圖、留存圖和熱（力）圖。

　　 （一）漏斗圖

　　 漏斗圖主要用于轉(zhuǎn)化過程，例如注冊(cè)流程、商品購買流程，分析用戶在不同階段的轉(zhuǎn)化或者流失情況。

圖9：GrowingIO漏斗圖

　　 產(chǎn)品運(yùn)營應(yīng)該關(guān)注重點(diǎn)轉(zhuǎn)化路徑的轉(zhuǎn)化率，對(duì)于轉(zhuǎn)化率非常低的環(huán)節(jié)、或者轉(zhuǎn)化率突然下降的情況，都需要及時(shí)排查原因。

　　 （二）留存圖

　　 留存是指用戶首次訪問你的網(wǎng)站，多少天后又重新回訪的情況。利用留存曲線可以對(duì)留存進(jìn)行深入分析。

圖10：GrowingIO留存曲線

　　 某問答社區(qū)通過留存曲線（圖10）發(fā)現(xiàn)，通過搜索引擎來源的新用戶（紅色）留存度和活躍度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一般新用戶（綠色），這啟示社區(qū)運(yùn)營者：EDM可能成為社區(qū)的下一個(gè)增長點(diǎn)。

　　 （三）熱（力）圖

　　 熱圖，又稱熱力圖，顯示的是用戶在你產(chǎn)品頁面上的點(diǎn)擊、停留偏好。借助熱圖產(chǎn)品經(jīng)理可以優(yōu)化產(chǎn)品頁面布局，運(yùn)營可以優(yōu)化內(nèi)容，確實(shí)是一個(gè)好工具。

圖11：GrowingIO熱圖

　　 三、高階：用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長

　　 隨著數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的不斷發(fā)展，圖表的類型越來越豐富，我們不可能在一篇文章中將其窮盡。但是圖表數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)不會(huì)變，其最終目還是要輔助人們的決策。

　　 （一）搭建屬于自己的數(shù)據(jù)看板

　　 人們的工作在不斷細(xì)分，需要分析和決策的內(nèi)容也不太一樣。同樣都是市場(chǎng)部門的同事，負(fù)責(zé)內(nèi)容營銷的與負(fù)責(zé)SEM的需要關(guān)注的數(shù)據(jù)差異很大，而這就需要搭建屬于自己的數(shù)據(jù)看板。

圖12：GrowingIO數(shù)據(jù)看板

　　 例如SEM主管根據(jù)工作需要搭建數(shù)據(jù)看板，將廣告投放（表格）、訪客來源（百分比堆積圖）、訪問用戶量（線圖）、登錄用戶量（柱狀圖）和注冊(cè)轉(zhuǎn)化率（漏斗）等重要數(shù)據(jù)集中在一個(gè)看板中。數(shù)據(jù)看板能幫助我們以合適的方式展示數(shù)據(jù)，集中精力做好業(yè)務(wù)決策。

　　 （二）在實(shí)踐中踐行MVP

　　 用圖表做好數(shù)據(jù)分析并非易事，它絕非一朝一日之功，但也并不是無規(guī)律可循。

圖13：在實(shí)踐中用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長

　　 首先是對(duì)業(yè)務(wù)的理解，能洞察數(shù)字背后的商業(yè)意義。其次是靈活選擇維度拆分指標(biāo)，在圖表坐標(biāo)系中以合適的形式進(jìn)行可視化展示。最后一定要從圖表數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)問題，并指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。在這樣不斷反復(fù)的過程中，不斷優(yōu)化我們的圖表數(shù)據(jù)分析過程，用數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。

　　 本文作者： GrowingIO 增長團(tuán)隊(duì)，集工程、產(chǎn)品、市場(chǎng)、分析多重角色于一身，負(fù)責(zé)拉新和用戶活躍，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。本文首發(fā)于 GrowingIO博客 和公眾號(hào)，授權(quán)轉(zhuǎn)載。