最近和不少人聊到資料分析的話題，所以舉個小例子，證明一下資料分析確實是能轉化為商業價值的。整體的思路是：在對產品足夠熟悉的基礎上，先做出方向性的假設，再提取相應的資料並分析，得到一些現象，最好是之前沒發現的現象，然後嘗試解釋，接下來做使用者調研修正解釋，最終指導產品發展方向。
2023年底的時候，對手頭乙個產品的使用者資料做過一些分析，發現了一條很銷魂的曲線，由於更詳細的資料不便公布，所以僅就一點為例談談。我們的目標是希望產品的使用者能更活躍，活躍的乙個指標就是更多的登入，所以方向選定，嘗試分析登入日誌。
直接上圖，圖中的橫軸是把所有付費使用者的第一次登入日期對其（表徵「開始使用」），檢視他們在此之後6個月的活躍情況；縱軸是這幾千家公司的總體活躍情況（可以簡單的理解成縱軸數值越高，使用者登入越多），可以看到，活躍公司的比例變化明顯分為4期，特別是1～4個月之間出現了先下降再上公升到現象，於是我們先嘗試著解釋：
該產品是通過經銷商銷售的，在賣出去之後，經銷商也會登入產品幫助使用者做一些輔助工作，所以產品的登入行為有經銷商登入和使用者登入兩部分，雖然在技術上無法區分，但兩種行為確實各有特點。
第一階段：第1個月，活躍度考察的是1個月內使用者的登入多少，所以30天內活躍度不斷上公升達到峰值，約60%。這段時間內，經銷商登入較多，幫助使用者初始化。
第二階段：1～3個月，活躍公司比例緩慢下降到約40%，其間包含兩部分，經銷商行為和使用者行為：
ø 經銷商行為只有乙個作用：衰減，這個衰減絕對比圖中的更陡峭；
ø 使用者行為有兩方面：衰減與增加，而增加是大於衰減的，從第三階段可以看出；
第三階段：3～4個月，活躍公司比例逐漸上公升到60%，這是因為到3個月之後，幾乎再沒有經銷商行為了，完全是使用者登入，並且經過3、4個月的使用，使用者已經通過產品帶來實際價值，所以使用的更多；
第四階段：4個月以後，穩定在60%弱一點，進入動態平衡期。
接下來我們為了驗證上述觀點，做了一些**調研，試圖區分出經銷商登入和使用者登入，果然讓我們發現，兩種人的主流行為是通過不同入口登入的，經銷商通常從a入口登入，因為他們要做的輔助操作從這裡做方便，而使用者通常從b入口登入，因為日常操作更多在這裡。
由上述分析，可以分離出經銷商和使用者兩種登入行為造成的曲線，按理說應該分開畫出兩張圖的，可惜時間太久，我看了一會日誌分析的**發現搞不定，暫時作罷，等有機會拿最新的資料再看一次，它們的疊加就是上圖，手繪的湊合看看。
好，問題來了，分析著玩兒的麼？商業價值呢？有兩點。
一方面，我們會考核經銷商手下使用者的活躍度，目的當然是為了讓他們更多的服務使用者，指導使用者使用以促進活躍，但有的經銷商會耍小聰明，通過自己登入來忽悠我們。原來我們很苦惱，現在似乎可以通過登入行為的分析，對這種情況做乙個粗糙的判斷，如果有些使用者登入的增加是a入口為主，再關聯這些使用者的經銷商分析，就能夠找出的經銷商，以示懲戒。
另一方面，這次分析告訴我們，對我們有實際意義的是使用者從b入口的登入，所以產品的優化重點應該放在b入口，另乙個資料也證明了上面的推論：有某種登入行為的群體，在出現該行為後幾個月的活躍度情況，如下表。基本上只要出現過「b入口登入」，之後使用者的活躍度就會很高，是真正的使用者登入，事實上，這次資料分析指導了產品改進，後來，我們對b入口登入的引導做了很多事情，比如降低門檻，運營推廣，在宣傳手冊、光碟上重點說明等等，起到了不錯的效果。
出現某種登入行為的群體
1月後2月後
3月後a入口一周內登=2天
68.7%
56.8%
58.1%
a入口兩周內登=8天
92.0%
81.8%
78.1%
b入口一周內登=2天
95.4%
91.2%
87.1%
b入口兩周內登=8天
99.6%
96.4%
94.4%
本文中的資料是用matlab做的分析，這是個巧合，正好上學的時候一直拿它做資料探勘。常有這種體會，之前學過的東西，當時不知道有什麼用，多年以後說不定什麼地方還真的用上了，很爽。
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