浅谈分布分析

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　　作者介绍
　　赵壮实
　　微信号：dataman2020；
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　　1846年，伦敦遭遇了惨绝人寰的霍乱灾难。当时，精英群体对霍乱传播途径持“空气污染说”的看法，而约翰斯诺（JohnSnow）医生力排众议，认为霍乱的传播途径是被污染的水源。最后，事实胜于雄辩，政府通过控制被污染的水源，拯救了几万人的生命。
　　图一：约翰斯诺像
　　问题来了，约翰医生是怎么发现霍乱与水源之间的关系的呢？原来，他在研究过程中，统计了每位病亡人数，并在地图上标注出死亡案例的住所，形成了一张霍乱地图。通过分布分析，约翰医生发现，大多数霍乱病人的住所都围绕在BroadStreet水泵附近。他结合其他证据得出：被污染的水源是霍乱的主要传播途径。
　　图二：伦敦瘟疫街区图
　　什么是分布分析？为什么它会这么神奇？
　　分布现象遍布我们的生活：大学时，老师给学生打的分数就是一种“正态分布”。这种分布意味着，大部分同学会得到一个中等分数，只有极少数同学获得较高分和较低分。
　　分布分析被应用到很多业务数据分析中，今天，壮实跟你唠唠：用户行为分析中的分布分析。
　　01
　　用户行为分析中的分布分析
　　在用户行为分析中，分布分析是指：指的在划分的区间内，某个事件指标上的用户分布情况。它有很多种类：如按用户发生的事件频次分布、按属性值（维值）分布、按时间段分布等。
　　按用户发生的事件频次分布，就是按指标值划分区间，查看分布情况，如“拍照次数”的数值按1次2次3次n次分布，各占比重多少。按属性值分布如：最近30天，全体用户的年龄分布情况；又如按金额分布，观察不同区间内的付费人数次数分别有多少。按发生的时间段分布，就是在一定时间段内，按时间轴划分区间，观察在时间轴上的分布。
　　02
　　分布分析的主要价值
　　分布分析的价值，主要体现在以下几个方面：
　　全盘掌握用户属性分布，制定或优化策略
　　分布分析可以帮助我们全盘掌握用户属性分布，重新制定或进一步修正策略。
　　我们可以通过分布分析看到全体用户某一特定类别用户中新老用户、渠道、年龄、软件版本、操作系统版本的分布情况，从而整体上了解产品用户的构成及其特点，并根据这些情况更新策略。例如，产品的使用人群主要为2035岁的女性用户，那么我们产品设计、运营和市场营销等多种策略都应该结合2035岁的女性群体特征。
　　快速识别用户偏好，资源配置有的放矢
　　通过分布分析，我们可以快速识别用户偏好，进行更好地配置资源，以最小成本实现企业利润最大化。
　　以淘宝为例：淘宝通过分析用户活跃时段的分布发现，22点24点是用户刷淘宝的小高峰；进一步分析该时段用户购买的商品品类分布得知，用户在这段时间内下单购买的主要商品是食品。
　　这些分布数据，为淘宝“二楼”版块的提供了运营依据。用户在淘宝首页进行下拉动作，即可进入淘宝“二楼”，“二楼”的名字也缘自于此。淘宝将二楼的开放时间设定在夜间，它主要运用画面精良的视频形式，深度讲述商品故事，进行销售的转化。同时，淘宝二楼根据用户夜间多购买食品类SKU的习惯，还推出了一档名为《一千零一夜》的“治愈系食品”主题栏目。
　　把控分布情况，找到产品改进方向
　　举个例子，在短视频产品上线后，大盘数据显示，用户在该产品内的视频观看时长较行业水平来说有较大差距。
　　问题出在哪儿呢？运营人员对用户观看视频的个数进行了分布分析，即观察每日观看1个2个3个4个5个n个视频的用户各有多少人。分析后发现，有50的用户只观看了1个视频（需要注意的是，观看视频并不等于看完视频），这一数据有明显的异常（想想看，你打开某音某手的时候，会只看一个视频就关了吗）。
　　经过排查后，运营人员发现，问题出在视频加载接口上用户在视频观看的过程中经常会出现加载错误，无法正常观看。通过分布分析，我们找到了产品需要紧急修复改进的问题。
　　03
　　举例：通过分布分析，优化产品策略
　　以电商场景为例。在电商场景中，影响其业务增长的因素有很多，如：访问用户数、转化率、订单金额、复购率等。
　　如果我们想要提升成交总额，就要从这些指标入手进行优化逐个击破。
　　如复购率，我们可以通过“支付订单成功次数”分布分析。我们发现，该电商平台用户支付订单成功的次数集中在01次之间。这种情况低于行业平均水平，所以“复购率”成为成交总额增长的关键点。
　　同样，电商产品经理还会希望了解：
　　最近一周用户浏览商品详情页的次数分布，例如1次2次3次n次的用户量分别是多少；
　　最近一周支付订单金额分布，例如：100元、200元、300元的用户数量分别是多少；
　　通过分布分析，产品运营同学就可以结合数据，优化产品策略，最终辅助成交总额的提升。总之，分布分析能让我们更快地发现规律，获得洞察。无论你是产品、运营还是市场的同学，分布分析都是一把数据分析的利器。
　　想了解更多数据知识也欢迎看，7位大厂数据产品写的《大数据实践之路：数据中台数据分析产品应用》这本书。