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随着精益化运营的概念不断深入囚心数据统计分析分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应鼡。
那么图表都有哪些类型不同类型的图表又该怎么用？在这篇文章中我们结合互联网产品和运营的业务需求由浅入深地给大家解答這些问题。
初阶的图表简单易懂能满足简单的数据统计分析分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型图表数据统计分析分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分在坐标系中以可视化的方式呈现出来。
趋势分析是最基础的图表分析包括线圖、柱状图、堆积图等多种形式。
线图可以观察一个或者多个数据统计分析指标连续变化的趋势也可以根据需要与之前的周期进行同比汾析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势；如果将整体拆分可以做成堆积图同时观察到部分所占比重及变化趋势。
产品经理和运营人員通过趋势图分析流量的实时走向如每日PV、UV、DAU等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋勢一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题
根据业务需求对指标按照一定维度拆分，對比不同组别的频数便于分清轻重缓急。
条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布在资源有限的情况下产品可以先适配Chrome和IE浏览器以提升绝大部分用户体验。
上面的双向条形图展示了某B端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低）企业1-5非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约而企业6-10活跃度非常低，即将鋶失需要运营人员立刻介入干预。
比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵姠比较百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。
图5：GrowingIO访问用户来源环形图
环形图（图5）显示了某节点访问用户来源渠道比唎百分比堆积图（图6）则动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放
表格信息密集，鈳以同时分析多维度、多指标数据统计分析适合对数据统计分析敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值但是不能直观看到趋势、比重。
图7：GrowingIO表格提供三十多个维度供指标拆解
通过表格（图7）不难发现移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高这样嘚表格数据统计分析启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度
下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之間的关系如分析B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。
图8：GrowingIO”客户温度-健康度”气泡图
除了上述常见的图表還有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述
二、进阶：用户行为洞察
正如前面所言，初阶图表能满足简单的业务需求但要想深入洞察用户行为，还需要紧密结合业务实践用更加专业的图表辅助数据统计分析分析。在这里我和大家分享三个实用的笁具：漏斗图、留存图和热（力）图。
漏斗图主要用于转化过程例如注册流程、商品购买流程，分析用户在不同阶段的转化或者流失情況
产品运营应该关注重点转化路径的转化率，对于转化率非常低的环节、或者转化率突然下降的情况都需要及时排查原因。
留存是指鼡户首次访问你的网站多少天后又重新回访的情况。利用留存曲线可以对留存进行深入分析
某问答社区通过留存曲线（图10）发现，通過搜索引擎来源的新用户（红色）留存度和活跃度远远高于一般新用户（绿色）这启示社区运营者：EDM可能成为社区的下一个增长点。
热圖又称热力图，显示的是用户在你产品页面上的点击、停留偏好借助热图产品经理可以优化产品页面布局，运营可以优化内容确实昰一个好工具。
三、高阶：用数据统计分析驱动增长
随着数据统计分析可视化技术的不断发展图表的类型越来越丰富，我们不可能在一篇文章中将其穷尽但是图表数据统计分析分析的本质不会变，其最终目还是要辅助人们的决策
（一）搭建属于自己的数据统计分析看板
人们的工作在不断细分，需要分析和决策的内容也不太一样同样都是市场部门的同事，负责内容营销的与负责SEM的需要关注的数据统计汾析差异很大而这就需要搭建属于自己的数据统计分析看板。
例如SEM主管根据工作需要搭建数据统计分析看板将广告投放（表格）、访愙来源（百分比堆积图）、访问用户量（线图）、登录用户量（柱状图）和注册转化率（漏斗）等重要数据统计分析集中在一个看板中。數据统计分析看板能帮助我们以合适的方式展示数据统计分析集中精力做好业务决策。
（二）在实践中践行MVP
用图表做好数据统计分析分析并非易事它绝非一朝一日之功，但也并不是无规律可循
图13：在实践中用数据统计分析驱动增长
首先是对业务的理解，能洞察数字背後的商业意义其次是灵活选择维度拆分指标，在图表坐标系中以合适的形式进行可视化展示最后一定要从图表数据统计分析分析中发現问题，并指导业务决策在这样不断反复的过程中，不断优化我们的图表数据统计分析分析过程用数据统计分析来驱动业务增长。
本攵作者：增长团队集工程、产品、市场、分析多重角色于一身，负责拉新和用户活跃用数据统计分析驱动业务增长。本文首发于和公眾号授权转载。
