数据分析的价值，数据分析的价值及需求？( 二 ) _知识分享

但事实上，如果我们拆分付费用户数的组成部分，就能发现付费用户数的增长还是下降，是会受到新订用户数量和流失用户数量影响的，存在多种情况的组合。
因此，当需求比较主观时，需求描述所呈现的信息因带有主观色彩而变得并不可靠，会存在误导的可能性。
这里就需要使用到“数据分析” 。
因为数字是对现象的客观描述，以数字形式呈现的需求所反映的现象是客观的，帮助我们客观地了解需求，做出合理的分析判断。
反之如果不通过数据分析，仅依靠决策者经验和过往经历，作出的判断很有可能是拍脑袋的
这里我们就通过数据分析，来验证“付费用户数下降是否真的是由续费率下降导致的”，为我们后续的产品动作提供指导意义。
1）对付费用户数进行拆解
付费用户数的变化是由每日净增长带来的，通过下面两个图形可以发现。
当后一日付费用户数大于前一日付费用户数时，呈现上升趋势，即每日净增长为正数。
反之，则为下降趋势，每日净增长为负数。

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2）相关公式的运用

拆解每日净增长 = 每日新订用户数 – 每日流失用户数；
若每日净增长为正数，则每日新订用户数>每日流失用户数；
若每日净增长为负数，则每日新订用户数<每日流失用户数。

掌握上述基础数据后，我们调研A产品近30日的新订用户数和流失用户数，发现新订用户数从第1日的1000下降到了第30日的700；而流失用户数从第1日的800下降到了第30日的750 。

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3）取第1日和第30日的数据所得推论

第1日的净增长=1000-800=200；
第30日的净增长=700-750=-50；
可以得出，每日净增长从增长200个变为了下降50个，因净增长趋势的变化，导致了付费用户数不断下降。

再单独分析新订用户数和流失用户数，可以发现新订数是不断下降的，而流失数是上升的了，那么可以得出付费用户数呈下降趋势，更多的是因为新订用户量减少而导致的，更需要做的产品动作是拉新相关的
因此，案例中的同学提出做“提升续费率”是一个从主观上判断A产品呈现下降趋势的原因是因为流失用户数上升，续费率下降了
3. 需求展示有限需求展示有限，指该需求比较直观和客观地描述了问题的现象，足够对需求进行判断，但是文字描述展示的信息是有限的。
而通过数据分析，数字能透出更多信息给到我们，帮助我们了解现象背后的组成情况，以挖掘出更多的信息来帮助我们需求决策和做出对应的产品动作。
首先需要来看下文字和数字的定义，在这里文字是指，用语言描述现象。
而数字是指，用数字代表现象。
例如以下A产品付费用户数的现象：

用文字描述：A产品付费用户数7月1日到7月31日下降明显
用数字描述：A产品付费用户数7月1日到7月31日下降17%

这里可以发现，数字描述的信息比文字更加准确。
在A产品付费用数的描述中，文字描述下降明显，无法传递出下降的程度。
而数字可以通过下降占比准确的表达了下降程度，帮助我们更加精准的了解需求展示的内容，这是数据分析可以帮助我们挖掘出更多的需求内容。
其次，数字还能帮助我们透出现象的组成信息。
例如在A产品付费用户数下降的案例中，对付费用户数下降的现象是这样描述的。
A产品因为近期新订用户数出现大量下降，而流失用户数持平导致的。
从这个描述中已经能判断出，付费用户数下降是由新订用户数大量下降造成的，需要通过拉新的产品动作来进行
但如果借助数据分析下钻后，以“版本”的形式对A产品进行不同版本的新订用户数分析。
调研了A产品两个组成版本：旗舰版和专业版（分别对应大商家和中小商家）近30日新订数的变化趋势，得到以下数据：

其中旗舰版从日常50笔下降到了47笔，下降3，下降占比6%
专业版从日常950笔下降到了703笔，下降247，下降占比26%

从数据中可以发现新订快速减少的是小用户版本，再结合了解市场信息，发现A产品的竞品近期免费了。
也侧面验证了造成了心智不成熟、黏性不足够的小用户由付费倒向了免费的产品。