提到数据分析，我们可能会想到很多大而难的数据分析方法，比如SQL查询、Spark代码、建数据库等，但增长黑客不是程序员，也许只会用Excel怎么办？
其实，会用Excel就够了。数据分析的方法并不需要多么复杂高深的算法与图表，重点是要能看到数据背后的问题。
问题解析
数据分析是增长黑客的必备技能之一，同时越来越多的互联网运营岗位招聘也都要求应聘者具备数据分析能力及经验。增长黑客的观念是通过数据的真实反馈指导产品迭代、市场推广以及运营活动的执行策略，用数据洞察业绩增长契机。
掌握增长黑客思维的基础在于掌握数据分析的思路、数据分析的模型和工具，但如何从数据变化中发现问题和契机，是增长黑客思维的关键技能。
增长黑客有哪些数据分析方法？
1.通过数据曲线总结趋势。
折线图、散点图和柱状图等是数据分析必备的基础数据图表，这些图表通过基础的曲线反馈阶段时间内数据量的变化。从基础曲线的观察中，增长黑客善于总结不同曲线形状反映的问题，将数据表现还原到数据发生的场景中。
例如，用户增长曲线是最常见的数据分析图表。当把产品最近1年或更长时间的用户增长数据绘制成一张图表时，就能看到不同的增长特征，如图所示。
增长黑客从用户量增长曲线中总结出丘陵曲线、过山车曲线和奶酪片曲线等不同特征，反映实际运营缺陷，如奶酪片曲线反映了初期产品增长快，但后期缺少获客渠道的问题。关于用户增长曲线的特征，在005问中有具体说明。
2.拆解指标洞察问题。
从单一曲线中，可以还原历史数据的形成过程。如果想从数据中找到问题，就要以单一指标为核心，拆解出影响指标的相关因素。
例如在新用户增长相关的数据指标分析中，可以进行以下3步拆解。
第一步，拆解出各来源渠道的用户新增数据以及该渠道新增用户后续的留存、活跃等数据。
第二步，拆解出影响渠道转化的数据指标，包括各渠道的点击率、推广成本、落地页转化情况等。
第三步，拆解用户在落地页中的行为数据。例如从进入落地页到注册、领取优惠券等环节的流失数据，发现流失高的环节，从而分析问题。
在日常数据分析中，增长黑客要了解不同App版本、不同手机机型、不同操作系统、不同屏幕大小、不同地区用户和不同访问来源等差异化情况，要对常规数据指标非常熟悉。
3.通过用户行为构建用户画像。
增长黑客的用户画像分为单体用户画像和群体用户画像2类。单体用户画像记录了用户的全生命周期数据。一般从下载、激活、注册登录、访问页面、浏览频次、使用时长等行为数据以及性别、年龄、地区、浏览器品牌、系统版本、显示器屏幕高度等属性特征形成用户画像。
用户访问行为往往是多设备、多状态和多终端的。在收集数据时，我们要收集同一用户在不同设备上（手机/电脑）、不同状态下（登录/未登录）、不同终端上（多个手机登录）的所有行为数据，形成完整的用户行为记录。
而群体用户画像是基于某些共性行为特征建立的用户分群机制。例如以30日访问时长大于60分钟的用户为维度建立用户分组。从这一分组用户的其他行为中，洞察地域分布、机型分布、使用时间分布等个性化属性特征以及以电商为例的购物频次、客单价等核心行为数据特征，对群组用户发起精细化运营活动，有针对性地提升用户数。
4.用漏斗分析洞察流失原因。
每个产品都会给用户提供一条“主路径”。
电商产品的主路径是“首页—搜索—搜索结果页—商品详情页—加入购物车—下单—确认订单信息—付款—确认收货”。
资讯类产品的主路径是“首页—内容列表页—文章页—评论/转发/收藏—相关阅读—回到列表页—回到首页”。
漏斗分析的能力是发现在设定的路径下，用户在各个环节的流失情况。通过漏斗分析找到用户流失的节点，然后回到相关页面找原因。
例如在资讯类产品中，用户在从内容列表页向文章页转化的过程中流失比较多，那么有可能是用户对当前列表的内容不感兴趣。进一步通过对比用户日常阅读内容的标签与列表内容标签，确认推测是否正确。
5.多维度的用户分层分析策略。
精细化运营要基于群组用户特征满足群组用户的共性需求。增长黑客在用户分组上，需要通过多维度的用户筛选，找到用户群的具体需求。
如果增长目标是提升商品销售额，那么可以针对两类用户群策划活动，一类是购买频次高的用户群，另一类是购物金额高的用户群。
在用户管理中，我们可以用RFM（详见第36问）进行用户分组。通过最近购物时间、消费金额、消费频次3个条件进行用户筛选，可以筛选出以下不同用户组。
（1）最近30天内发生过购买行为且最近7天内没有购买的用户。
（2）每30天下单次数在3次以上的用户。
（3）最近30天消费金额大于1000元小于2000元的用户。
基于这3个条件，我们筛选出最近30天内消费频次高且最近7天内未消费的用户。在建立分组后，下一步是分析这个群组用户日常购物品类的分布、集中消费区间的分布、使用时间的分布，通过相关特征数据，洞察用户的特征以设计针对性强的活动。
6.通过还原用户使用路径发现用户的行为规律。
在洞察用户行为上，增长黑客还通过行为路径分析来发现用户的行为规律。行为路径分析是指在指定某一个节点后，观察用户的后续行为路径。
例如我们想分析在线教育网站的用户在访问首页后都做了什么，通过行为路径统计可以看到可能的一些数据：74%的用户进入了搜索课程页面，23.9%的用户去看了课程详情，2%的用户开始注册， 0.1%的用户进行了登录。
这些数据反馈了用户是从搜索课程开始的具体使用行为，而注册环节用户的主动性较低，所以需要通过调整注册入口或者优化注册引导机制，提高注册的点击率。
通过用户行为路径分析，还可以观察用户的主动行为是否与产品设计的“主路径”一致，如果用户在主路径外发生行为的频率比较高，说明主路径设计不符合用户的行为习惯。
7.通过留存分析预测流失。
用户留存情况是预测用户全生命周期价值（Ltv）的关键因素。通过分析用户的7日、14日、30日留存率，再利用公式，增长黑客可以预测出用户的流失率。进一步地，增长黑客可以通过观察每个留存用户的画像，发现用户的行为习惯，从而提升整体用户留存率。
8.用点击热力图分析做产品优化。
点击热力图分析是做产品交互设计优化时的有效手段。通过记录用户在页面不同位置的点击次数、停留时长、浏览完成度等数据，形成点击热力图，可观察用户停留时间长的位置与相关信息，从而优化重要按钮的位置与大小等，引导用户点击。
总结
增长黑客往往需要一套成熟可行的数据分析系统，以做好数据收集、清洗及运算公式等相关工作，提高分析的效率。而对通过不同形式的分析方法找出数据背后的用户行为动机与需求特征，是做数据分析的真实目的。