數據分析師如何自力更生統計用戶行為頻次？

不懂數據分析的 growth hacker 不是好運營。近日我想要統計我家產品 xue.cn 用戶的編程自學行為的頻次，且在不給技術開發部門帶來任何新需求的情況下自力更生。那麼，我該如何定義並統計這個數據指標呢？

1、定義學習這個行為。

某些行為是單個事件，某些行為是多種事件的組合。

xue.cn 用戶的編程自學行為包括：完成某書一個章節的閱讀、完成一道習題、獲得一個成就、提交一次評論，完成一次心得打卡等，未來還會有更多。不過，雖然我們有聊天室，但因為使用的是 gitter ，所以數據採集並不容易，這個行為就暫忽略。

以上編程自學行為事件數據分佈在產品資料庫的多個表中。

2、日誌數據的初步篩選。

通過在多個表中聯合查詢 user_id，事件發生日期得到每個 user_id 有學習行為的日期數據，我的 sql 語句是這麼寫的：

with data_study as( -- 獲取有學習行為的用戶名單及學習事件發生時間
    select 
        date(created_at) as time,
        user_id
    from user_comment
    union all
    select 
        date(created_at) as time,
        user_id
    from user_activity
    union all
    select 
        date(created_at) as time,
        user_id
    from study_card
)
select -- 獲取學慣用戶的學習日期數據
    user_id,
    min(time) -- 某天有多次學習行為，僅取一條即可
from data_study
group by user_id,time
order by user_id

3、統計的基準線

游客體驗功能是近期剛上線的。已有的學習行為數據，屬於較早版本，那時用戶產生學習行為的前提是至少完成一次時長兌換或小額RMB充值，所以本次我以用戶首次付費的日期作為統計的基準線。

從日誌數據篩選獲取用戶的首次付費日期數據，我的 sql 語句是這麼寫的：

with data as( -- 獲取用戶付費日期
    select 
        user_id,
        used_at as 付費日期
    from 
        free_coupons 
    where 
        user_id is not null 
    union all
    select 
        user_id,
        created_at as 付費日期
    from 
        rmb_order
    where order_status = 'PAY_SUCCESS'
)
select  -- 篩選付費用戶的首次付費日期
    user_id,
    date(min(付費日期)) as reg_date
from
    data
group by 
    user_id

4、統計與分析

至此，有用的數據已從日誌中初步篩選統計得到。接下來，用學習日期 - 首次付費日期得到血虛行為發生於首次付費後的第N天。其後統計：

• A：首次付費後的第N天仍有學習行為的用戶數。
• B：首次付費後的第N周（取值0至8），學習天數達到M天（取值1至7）的的用戶數。

A可作為付費版留存率數據。B則是學習頻次分佈數據。

因為我對複雜的 sql 運算還不熟練，所以實操時把第 2 和 3 步的結果從 grafana導出為 csv 文件，然後採用excel，部分指標則採用 python pandas完成演算。

5、精細選擇用戶群體

雖然當前 xue.cn 功能已經完善很多，其實我們是上半年剛立項，這半年多持續開發，某些學習功能在早期並未提供。於是，為了獲取更可信、有效的數據，需要剔除早期批次的用戶。

具體來說，根據用戶首次付費日期，按月拆分用戶批次，再拆分統計學習行為數據較為完善的近期批次數據。

6、小結

以上就是我完成 xue.cn 用戶學習頻次指標的指定與統計分析的實操過程。這次數據洞察探索，幫我發現好幾處增長線索。

筆記的第4、5步對於運營、市場人員都是常用操作，我就不詳細貼步驟或演算方式啦。而前面的第2、3步，我是通過 grafana 直接用查詢語句與我們家產品的資料庫交互。之前我寫過一篇 grafana 的上手筆記，它還是相當簡易的。——具體到我的本次需求來說，是否採用 grafana 不關鍵，grafana 只是一種工具，關鍵是要能與產品資料庫交互拿到原始數據。

筆記雖然解決的是編程自學行為，是我家產品為用戶所提供價值的核心表現，但思路也可借鑒用於其它產品、其它行為頻次的統計。如果對你有幫助或啟發，那就點贊或留言告訴我，鼓勵我分享更多筆記吧！