原来数据分析可以这样用！公众号10W+不是梦！
开头先讲一个大家都熟悉的案例。10月16日上午，赵丽颖和冯绍峰官微宣布领证结婚。喜讯宣布后，微博热搜榜直接就瘫痪了。瘫痪原因很明显，由于用户访问量太大，导致服务器承载不了那么大的流量。当时微博的日活流量显然远远＞平时日活流量。至于究竟有多少，并不重要。
重要的是，可以通过这个结果得出：明星公布结婚，可以促进用户活跃度。那么以后发生类似事件，微博作为平台运营方可以主动把“明星结婚话题”推到热搜榜，吸引用户关注。这是一个很简单很标准的“通过数据分析改进产品”的运营技巧。
小公举认为“数据分析”本身是一种行为过程，也是一种工作，是为了服务项目/业务/产品而存在的。数据分析可以使我们作出更好的决策，达到更好的效果。
比如，通过数据分析，提高涨粉数量：分析用户增长数和用户取关数，可以算出公众号文章质量是高还是低，从而影响到未来公众号的内容选题定位。（在下面的内容里，小公举会详细讲一下这个技巧）
比如，通过数据分析，提高销售额：可以算出，人流量大的地方，产生的GDP就大，商品销售额相对就大；人流量小的地方，产生的GDP就小，商品销售额相对就小。
比如，通过数据分析，提高投资回报率：分析房价增长趋势，可以算出未来增值幅度有多少，通过比对两个地区的房价增长幅度，可以算出哪个地方的房子更值得投资。
● 究竟该怎么进行数据分析？
● 怎么通过数据分析有效改进项目产品？
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分析用户取关数提高微信内容质量
比如通过数据分析“公众号用户取消关注数”，可以算出文章质量高还是低。比如下面这组用户增长数据（这种情况经常会发生）：
● 前天增长1100，取关100，净增1000● 昨天增长1200，取关200，净增1000● 今天增长1300，取关300，净增1000● 以此类推......
虽然每天用户净增长数量都是1000，但很明显，后面的情况更加危险。
通过小公举多年的运营经验，以及第三方插件检测“用户增长小时数据”，可以得出：如果公众号没有发布文章，用户主动想起关注了一个公众号，并主动取消关注，这种情况是小概率事件。
用户取关行为首先源于“发布文章”导致，也就是要统计“文章发布后首小时内取关用户数”。以小公举的公众号为例，比如下面这张图，绿色线条是新增用户数，蓝色线条是取消关注数，0:00是文章发布时间。
很显然，公众号文章发布后的首小时是用户取消关注高峰期。我们都知道，高质量的文章取关数少，低质量的文章取关数多。如何通过数据确定文章质量是高还是低？用户的行为说明一切。
通过比对公众号每天的“文章发布后首小时内取关用户数”，很轻松得出两个结果：1、取关用户数最多的那天，发布的文章是用户不爱看的2、取关用户数最少的那天，发布的文章是用户最爱看的得出这两个结果后，就必须采取一些措施了。以后创作的文章，“类型”、“风格”、“质量”等要和第二种保持一致，这样用户不爱看都难。通过上面这个案例，可以总结出一套基本的数据分析逻辑：1、掌握数据的实时变化2、捕捉某个时间段内的数据3、通过数据总结因果关系4、通过日/月/年数据对比得出影响业务的关键因素那么数据分析，还可以用于哪些用途？
2提高活动转化率
策划线上活动时，经常会赠送礼品，目的是提高转化率。比如策划了一个活动，“赠送礼品，前2000位报名参加，人人都有”。目的是通过赠送礼品吸引用户关注，报名，转发等。那么究竟赠送什么样子的礼品，转化的用户数更多？这肯定不是拍脑子决定的，不是你觉得用户喜欢什么礼品就送什么。
通过数据分析，可以解决这个问题：
第一步：选取三种类型的礼品，分别是“生活用品”、“科技产品”、“虚拟礼品”第二步：前后策划三次这种赠送活动，每次赠送的礼品不一样，但总价值都一样第三步：统计每次活动转化的用户数比如这张图虽然三次活动投入的资金一样，但不同的礼物转化用户数却不一样。那么以后策划活动，赠送礼品就要选用生活用品。那么究竟该选用哪种生活用品，算出哪种生活用品转化率更高？
可以继续采用上面三个步骤进行数据分析：第一步：选取三种礼品，分别是“台灯”、“键盘”、“爱奇艺会员”第二步：前后策划三次这种赠送活动，每次赠送的礼品不一样，但总价值都一样，而且总数量也不一样（比之前多了这项数据）第三步：统计每次活动转化的用户数比如这张图虽然三次活动投入的资金一样，但是不同的礼物，转化用户数却不一样；而且不同的数量，转化用户数也不一样。其中赠送键盘，转化的用户数最多。也就是说：礼品类型和礼品数量共同决定了用户转化数。这才是这个世界的真理：在绝大多数时候，结果都是由于多方面因素导致的。通过这组数据可以得出：1、虽然键盘价值低，但是由于数量多，却带来了最多的转化2、虽然爱奇艺会员价值高，但是由于数量少，带来的转化少那么以后策划活动，赠送礼品就要选用键盘。总结：同一个活动，每次发布，都加入不同因素或剥离一个因素。通过数据分析，可以算出影响转化效果最大的因素是什么，活动中哪些关键点会影响转化效果。PS：以上两组数据只是作为参考案例，证明数据分析的可行性和采用效果。
3改版是否成功
改版就是指产品迭代升级，升级到新版本后，效果究竟是变好了还是变差了？拿最简单的例子来说，比如“菜单栏命名，哪种名字更吸引用户点击？”比如小公举的三个菜单栏，运营资料、进群学习、商务合作。通过公众号后台的“菜单栏分析”，可以统计到相应的点击次数是1593、890、532。很明显，“运营资料”点击数最高，“商务合作”点击数最少。那么是否可以把“商务合作”改成其他名称？比如“找我合作”、“加我微信”等。通过修改菜单栏名称，提高用户点击量。由于每次修改并发布都会产生一次版本，再去统计修改后的菜单栏日均点击量有没有提升。最后分析哪种名称带来转化最高。
全文总结：1、数据分析可以归纳总结出影响产品/项目/业务的因素2、通过归纳总结出因素，把产品/项目/业务优化到更完美的状态你使用过哪些数据分析方法？
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