【干貨】數據化運營中的數據分析方法（2.1 數據化運營管理的意義-方差分析） _經驗分享

跨境電商的數據化運營是什么意思就是用用數據來分析和監控功能。

監測異常指標，發現用戶對你產品的「怒點」
產品大的流程中，存在很多小的功能點，用戶的體驗就是建立在這些小的功能點上；就是這些小的功能點的使用情況，成為我們每一步轉化的關鍵。
以注冊流程為例，一般需要手機驗證。發送驗證碼是其中一個關鍵的轉化節點；當用戶點擊重新發送的次數激增時，可能意味著我們的這個功能點存在一定問題。而這就是用戶”怒點“所在，無法及時收到手機驗證碼。通過對關鍵指標的監測，便于我們及時發現問題所在，及時修復。
2. 通過留存曲線檢驗新功能的效果
對于上線一段時間的產品，有時候會添加新功能。上線后，需要評估新功能的效果，是否滿足用戶的核心需求，能否給用戶帶來價值。

創業公司做好數據化運營，需要先搞清這6個問題流量為王的時代已經結束，互聯網企業正在向精益化運營的方向轉型。而做好精益化運營需要大量的數據來支撐決策，這對企業的數據采集和數據分析能力都是非常大的挑戰。
中美在數據分析上存在較大的差距，數據分析在國內一些特別大的企業，比如 BAT里，才能得到較高的重視;當然這得益于他們的長期積累，對數據和運營結合的比較好。這是我回國以后的總體感受，國內企業對數據本身，以及數據所能提供價值的認識程度，沒有美國那邊那么深入，并且差異還蠻大的。
問題1：什么樣的公司需要注意數據?不同階段有何差異?
一般來說，目前國內比較重視數據的是高客單價，重轉化的公司，比如互聯網金融、電商、交易平臺、SaaS、在線旅游類的公司。這類客戶客單價高，不是完全拼流量，如此創業者才有提高轉化的動力。
宏觀的講，創業者會經歷產品4個生命周期階段。
第一個階段，叫冷啟動。這個時候公司特別早期，天使輪或者A輪，甚至融資還未成功。處在這個階段的公司，用大數據驅動是一個偽命題因為客戶數量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶的需求，去求客戶來用這個產品。
第二個階段，增長前期。就是冷啟動接近完成。有經驗的創業者，會開始布局和增長有關系的一些核心指標，比如說日/月活躍，留存度。這些指標的目的不是為了衡量產品當前當下的表現，而是為了未來做增長時有可比較的基準。
第三個階段，增長期。這個階段就能看出來好的創業公司和普通創業公司的巨大差別效率。無論PR還是做活動，都需要人力和時間成本。如何在增長中，找到效率最高的渠道?這個我覺得，是創業公司之間PK的核心競爭力。如果不做數據驅動，靠直覺，一次兩次可以，但沒有人能進賭場連贏一萬次。所以，直覺需要和數據進行結合，這樣企業能迅速優化各個渠道，來提高單位時間的轉化效率。
第四個階段，變現期。業務變現，要求很高的用戶基數。一般互聯網產品，其中一小部分高活躍、體驗好的用戶，會轉化為付費用戶。類似一個漏斗，不斷地去篩，這里面就是要拼運營的效率了。比如說，電商用戶的轉化漏斗一般是：訪問注冊搜索瀏覽加入購物車支付，或者到未來的退貨。這是非常非常長的一個漏斗，真正要做好數據化運營，要對漏斗的每個環節持續地進行追蹤。
一個好的企業，特別是以后要做營收的企業，必須要關注各個部門各個環節的轉化效率。這種轉化效率，要達成的手段，可以通過市場營銷的方法、產品改進的方法、甚至客戶運營的方法。而其中每個環節小幅提高，加在一起就是一個倍數的提高。這種倍增，如果沒有做過數據化運營的人，很難體會到會有多大。
問題2：好的數據分析應該是怎么樣的?
好的數據分析，能夠讓公司里所有人都獲益。它不是一種特權，不是只給公司里的一兩個人看，而是能夠讓公司里面各個運營部門，特別是前線打仗的部門，能夠直接得到好處。
普通只講戰略，只講大方向，只給CEO看，只給VP或者運營看這不夠。需要把它給工作在一線的員工，讓他們用起來。這個我覺得是區分一個數據驅動型企業，和非數據驅動型企業一個很大的區別。效率提升，是所有人提升，而不是一兩個人提升。
一個公司要建完整的數據分析機制，首先應該從業務開始。所有的數據分析運營或者數據體系，都應該從業務，從客戶開始。這個數據分析體系，不應該只解決非常狹窄的一個或者兩個問題，需要有體系和大局觀。然后，實際上數據分析里面，最難的一個部分是數據搜集和數據整理，這個過程最耗費時間，可能因為剛開始的計劃就做的不夠周全。所以說，在數據采集和數據整理方面，應該很有計劃的重視。
到后面，數據分析，不能只僅僅停留在報表的基礎上，價值還是不夠多。最終還是，那些數字出來以后，告訴別人應該怎么做是對的、有效的。這里面的話，就是有很深學問，需要很強的操作能力。
所以說一個企業，既要有大局觀，又要注重可執行性。我建議一般企業想自建的話，應該先從一個單點突破，找到一個轉化點，看到了價值，通過這一次的實踐，再學習下一次實踐的方法。這也是一個學習的過程。不要上來就建立龐大系統，上來就把50個數據圓圈綜合在一起，想建立一套數據科學框架。我覺得一般要這樣干的話，除非你有很多資源，否則一定會失敗的。
問題3：企業數據分析都可以分為哪些階段呢?
第一個階段，是什么都沒有的;
第二個階段，需要公司能夠回溯歷史：知道自己產品在發生什么，這是最基礎的、最原始的一個階段;
第三個階段，內部做產品、做運營、做市場營銷的人，需要問為什么：這個階段，是預測，即預測某種人群，下面會干什么事，這樣能有針對性地，更好地去開發產品;
第四個階段，是要有解決方案：就是我預測到了這組人會這么做，那么我給它一個更好的方案，讓它有更好的轉化、留存，帶來更好的拉新效果;
第五個階段，是優化，多樣產品線如何能找到最好的平衡點：在價格、營銷，產品設計，銷售各個角度有一個平衡點，這個平衡點是創業者的利益最大化點，也是用戶最喜歡這個產品的點。
這五個階段，需要花時間來不斷積累的，不要跳躍，跳躍往往失敗，從基礎做起。
問題4：為什么許多公司的數據分析流于形式?
這主要是因為很多企業在三個層面上的認知不足：數據的價值、數據分析方法論和實際的操作方法。
1)價值的認知
許多公司處于瘋狂增長時期，大家一拍腦子做的決定，可能已經產生很多價值了;這種情況下他們很難意識到數據決策能產生比暴力性增長更大的價值。
2)基本方法論的認知
意思是核心但簡單的方法論。目前國內對基礎的方法論沒有太多的認知，可能因為國內發展時間還比較短，而美國已經開發好幾十年了。
3)實際操作方法的認知
國內一線員工用數據來指導工作運營，比如產品、客戶、銷售等實際操作經驗相對來說少一些。一方面，因為發展時間短，另一方面，數據使用理念積累也相對較少。
不過，國內公司已在迅速地提升這種認知。但是這個認知，是分階梯的，循序漸進的一個過程。在美國，認知和方法論已經慢慢進行了良好的統一技術和業務之間，用數據來融合。
許多國內的企業家，最開始意識不到數據的價值;等意識到數據的價值時，他的期期望又往往很高。這種大鴻溝，也無法讓價值真正落地，甚至讓人們產生這個價值是否真能實現的質疑，缺乏耐心。
問題5：中國公司對于數據存在哪些共性的迷思?
我覺得國內公司對數據分析的理解，分兩極：一種認為這是純技術，還有一部分是比較迷信，認為只要一上大數據，就變成高大上的公司了。我覺得這兩種方式，都存在一定的誤解。
核心的話，我覺得你做的這個東西能不能有價值，有沒有效果?用效果來衡量是最直接的。另外一些公司想自建平臺，搭建很大的團隊，效率和產出都比較低，這個我建議大家慎重。隨著生態圈的不斷發展，現在很多工具都很好用，你得學會用工具。這是創業者成功的一些很好的輔助不能說因為你會用工具，所以你就創業成功;但是好的創業者，一定能用這些各種工具，達成目標。
問題6：如何打破數據無法物盡其用的怪圈?
過去幾個月，我們跟客戶打交道發現，有的企業用我們的產品用得非常好，有的企業就一般。通常內部有人核心負責數據的企業，會用的就非常好;有的企業沒有核心的人來追這件事情，做得就比較一般。
所以，在運營部門里面，至少得有一個人有一定的數據分析概念。就好像我們把一套高級手術儀器搬到公司去，如果沒人會操作也不行。
我認為最好的知識獲取方式，就是實際操作。實際操作的前提，是最好有一個稍微懂一些的人，能帶著做幾次。然后轉起來、學起來了，這就是獲取數據分析知識最快、最有效的方式。我不覺得純讀書或者讀一些課本，看一些外面的大數據指導類的書籍，能有這種效果。
有了這個人，再能從懂這方面的人和公司產品，獲取方法論的支持，這種學習機制就建立起來了。這個還是蠻重要的，否則系統雖然強大，但是沒人會操作，就無法物盡其用。
跨境電商數據化運營的價值不包括什么跨境電商數據化運營的價值不包括竊取機密。根據查詢相關公開信息顯示，跨境電商數據化運營的價值包括洞悉用戶、數據預測、數據化管理，不包括竊取機密。跨境電子商務是指分屬不同關境的交易主體，通過電子商務平臺達成交易、進行電子支付結算，并通過跨境電商物流及異地倉儲送達商品，從而完成交易的一種國際商業活動。
初創企業如何快速實現數據化運營初創企業前期主要目標是需要構建數據化運營體系，樹立主線，其次如果有預算，可以通過購買空間數據平臺SDP,線上線下打通，用數據為后續決策做支撐；
如何快速實現數據化運營
1.全渠道整合內容，形成自有數據網絡。通過智能算法整合數據，沉淀數字資產，在線審批公司數據內容，方便管理層協調各項資源調配。
2.智能監管設備，提升檢察效率。現場巡檢，視頻巡檢，AI自動巡檢，隨時隨地可發起，全天全時嚴監控，更靈活的巡檢方式，幫助品牌有力督導門店運營，還能大幅減少巡店成本
3.AI智能算法，綜合分析品牌線上+線下經營數據。全方位分析品牌顧客畫像、門店經營、線上轉化、營銷渠道等多維度數據，讓經營中者從全局視角了解品牌經營現狀，制定更合理、有效的品牌發展策略。
數據運營主要做什么?1.數據規劃

數據規劃是指收集整理業務部門數據需求，搭建完整的數據指標體系。

這里有兩個重要概念：指標和維度!指標(index)，也有稱度量(measure) 。指標用來衡量具體的運營效果，比如UV、DAU、銷售金額、轉化率等等。指標的選擇來源于具體的業務需求，從需求中歸納事件，從事件對應指標。維度是用來對指標進行細分的屬性，比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問地區等等。選擇維度的原則是：記錄那些對指標可能產生影響的維度。

2.數據采集

數據采集是指采集業務數據，向業務部門提供數據報表或者數據看板。

巧婦難為無米之炊，數據采集的重要性不言而喻。目前有三種常見的數據采集方案，分別是埋點、可視化埋點和無埋點。相比于埋點方案，無埋點成本低、速度快，不會發生錯埋、漏埋情況。無埋點正在成為市場的新寵兒，越來越多的企業采用了GrowingIO的無埋點方案。在無埋點情景下，數據運營可以擺脫埋點需求的桎梏，將更多時間放在業務分析上。

3.數據分析

數據分析是指通過數據挖掘、數據模型等方式，深入分析業務數據;提供數據分析報告，定位問題，并且提出解決方案。

數據分析是數據運營的重點工作，數據規劃和數據采集都是為了數據分析服務的。我們的最終目的是通過數據分析的方法定位問題，提出解決方案，促進業務增長。
【干貨】數據化運營中的數據分析方法（2.1）-方差分析推斷分析---通過分析少量數據的特征，推斷整體數據特征。
方差分析
樣本檢驗
趨勢預測
1.方差分析----通過數據復盤衡量運營策略在產品運營中，我們會遇到各種需要評估運營效果的場景，包括促活的活動是否起到作用、A/B 測試的策略有無成效等等。
具體例如，產品升級前的平均 DAU 是 155 萬，產品升級后的平均 DAU 是 157 萬，那么如何判斷 DAU 提升的 2 萬是正常的波動，還是升級帶來的效果呢？
本質都是在對比不同分組數據間的數據變化，或是對比同一組數據在實施某些策略前后的數據變化，及其變化背后的原因。也就說，判斷數據波動是否是某一因素（活動/策略）導致的，便是方差分析。
我們把分組叫作樣本，把變化叫作差異，差異的大小程度叫作顯著性。
對比不同分組數據間的數據變化，叫分析不同樣本間的差異顯著性；
對比同一組數據實施某些策略前后的數據變化，叫分析同一樣本在策略前后的差異顯著性。
而分析以上差異顯著性是否明顯的方法，就叫作方差分析。
應用：
某用戶運營工作重點之一，就是搞清楚在優惠金額對用戶的購買轉化率是否能起到有效作用。
抽取了過去半年產品上投放的所有促銷活動，并把活動中的優惠金額分成了以下三個組，最后按照不同區間分組去分別計算用戶的購買率。
用戶行為是隨機的，不管有沒有促銷活動，用戶的購買轉化率本身就會發生一定的波動，可能某天某組的某個用戶心情大好，或者發了年終獎了就會在產品上剁手。而這些隨機因素都與優惠金額無關，所以我們不能說某組的轉化率高，是這個區間的優惠金額效果好導致的。那么應該如何正確認識用戶數量與購買率之間的關系呢？這就需要用到正態分布圖了。
（1）正態分布圖
絕大部分用戶的購買率都集中在某個值附近，這個值我們叫作整體購買率的平均值。如果每個客群分組自身的購買率均值與這個整體購買率平均值不一致，就會出現以下兩種情況。
第一種情況
藍色分組的購買率平均值（藍色線）比整體平均值（黑色線）要高，有可能是最右邊那個很高的購買率把分組的均值抬升的，同時藍色分組的數據分布很散（方差大），此時不能有十足把握說明該組用戶的購買轉化率很高。
第二種情況
綠色分組購買率平均值（綠色線）比整體平均值（黑色線）高，但是綠色分組的數據非常集中，都集中在分組的平均值（綠色線）附近，此時我們可以認為該組的轉化率平均值與整體有明顯區別。
“組內方差”，即描述每個分組內部數據分布的離散情況。
對于上面藍色和綠色分組的“組內方差”，顯然藍色的組內方差更大，綠色的組內方差更小。
所以，如果上面三個分組的用戶購買率平均值不在中線（整體購買率）左右，而是有明顯的偏高或偏低，且該組內的每個轉化率都緊緊圍繞在該組購買率平均值的附近（即組內方差很小）。那么我們就可以斷定：該組購買率與整體不一致，是該組對應優惠金額的影響造成的。
（2）方差分析之定性、定量分析
將上表中三個組的轉化率放進了這個圖中，嘗試通過分析工具在轉化率數據中得到結論。
定性分析
這三組的購買率數據的分布都很相似，即雖然各組的均值不盡相同，但各組的數據分布的都比較散（方差大），總有很大或很小的購買率來提升或降低了組內的平均值，所以不能僅從各組的購買率均值本身來斷言該組的購買率與眾不同。
因此，可以看到，這三組數據并無區別，用戶的購買率與優惠金額之間沒有明顯的關系，當然這是一個定性的分析過程。
定量分析
F 檢驗值用來精確表達這幾組差異大小的，F crit臨界值是一個判斷基線
當 F > F crit，這幾組之間的差異超過判斷基準了，認為不同優惠金額的分組間的購買率是不一樣的，優惠金額這個因素會對購買率產生影響，也就是說通過運營優惠金額這個抓手，是可以提升用戶購買轉化率的；
反之，當 F < F crit，則認為不同優惠金額的分組間的購買率是一樣的，優惠金額這個因素不會對購買率產生影響，也就是說需要繼續尋找其他與購買轉化率有關的抓手。
A、B、C 三組的方差分析結果。如圖所示 F (1.5555556) &lt; F crit (3.8852938)，所以從定量分析角度，我們也能判定優惠金額不會對購買率產生影響。
方差分析也叫 Analysis of Variance，簡稱 ANOVA，也叫“F 檢驗”，用于兩個及兩個以上分組樣本的差異性檢驗。
方差分析標準路徑
第一步，判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
（1）第一個條件：每個分組中的每個值都必須來自同一個總體樣本
比如，同一家店鋪中男性顧客和女性顧客（即樣本），都來自這個店鋪的成交客戶（即總體），所以是同一個總體，可以用方差分析來分析不同性別客單價的差異；但如果想分析這個店鋪中口紅品類的用戶購買率和其他店鋪口紅品類的用戶購買率的差異，就不能用方差分析，因為這兩個用戶群體不是來自同一個總體。
判斷樣本是不是都來自同一個總體，其實就是看這些樣本是不是同一個功能的用戶、是不是同一種類型的用戶、是不是同一個業務流程的用戶。
以下就是來自同一總體的用戶：
高留存的注冊用戶和低留存的注冊用戶；
DAU 里面的新增用戶和喚醒用戶；
從同一個入口進來的成功購買用戶和流失用戶。
以下這些就不是來自同一總體的用戶，不能用方差分析來分析他們之間是否有差異：
產品的注冊用戶和游客，因為不是同一類型用戶；
沉默用戶和活躍用戶，因為不是同一類型用戶；
使用過功能 A 和未使用功能 A 的用戶，因為不是同一功能的用戶；
從活動落地頁進來然后完成購買的用戶，和從首頁 Banner 進來完成購買的用戶，因為不是同一業務流程的用戶。
（2）第二個條件：方差分析只能分析滿足正態分布的指標
在產品運營中大部分指標都是正態分布。
幾乎所有轉化率都滿足正態分布：購買率、點擊率、轉化率、活躍率、留存率、復購率等。
幾乎所有的業務量都滿足正態分布：客單價、每日新增用戶數、渠道引流的流量等。
幾乎所有的用戶畫像指標都滿足正態分布：年齡、城市、登錄次數、使用時長等。
但是，以下這些就不是正態分布的指標，不能用方差分析。
注冊用戶中男性和女性的數量，它們并不會集中在某個區間，所以不能用方差分析去分析不同客群的男性數量和女性數量的差異；但男女的比例是正態分布的指標，根據產品客群不同始終集中在某個占比區間。？？
不同客群的累計消費金額，不是正態分布指標，因為累計類指標只會增長，并不會集中在某個區間；但是每日消費金額是正態分布的指標，因為每日的消費金額雖然有波動，但產品的客群是穩定的，消費金額也是集中在某個區間。
（3）第三個條件：分析的樣本必須是隨機抽樣
每個用戶的購買率就是隨機抽樣來的。最簡單的隨機抽樣就是均勻抽樣，例如 10 萬用戶，我就按照順序，每隔 5000 人抽一個出來，就能隨機抽樣出來 20 人。
第二步，計算 F 檢驗值和 F crit 臨界值
若 F > F crit，則各個分組的指標值有顯著差異；
若 F < F crit，則各個分組的指標值無顯著差異；
【【干貨】數據化運營中的數據分析方法（2.1 數據化運營管理的意義-方差分析）】 第三步，如果有差異，需要評估差異大小
當 F > F crit，則各個分組的指標值有差異，但是差異有多大呢？用一個新的指標來表示：
R2=SSA/SST，其中 R2 表示差異大小，SSA 是組間誤差平方和，SST 是總誤差平方和。
可把 R2 看成相關系數，所以可以用相關系數的判斷標準來給出差異的大小：
當 R2>0.5，認為各個分組間的差異非常顯著；
當 R2 在 [0.1,0.5] 之間時，認為各個分組間的差異一般顯著；
當 R2<0.1 時，認為各個分組間的差異微弱顯著。
應用：
1.產品升級前后，使用時長有了一定提升，可以說升級有效果嗎？
升級后的平均使用時長為 1分 34 秒，升級前為 1 分 26 秒。升級后使用時長提升了不到 10 秒鐘，能說產品升級有效果嗎？
1）判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
使用時長來自同一群用戶，就是產品的使用用戶，是同一總體；并且使用時長滿足正態分布，所以要分析升級前和升級后有無效果，就是分析升級前的使用時長和升級后的使用時長是否有差異，也就是可以用方差分析來判斷。
2）計算 F 檢驗值和 F crit 臨界值
F 檢驗值是 5.97，F crit 臨界值是 4.1959，所以 F &gt; F crit，所以這兩組數據有差異，也就是說升級后使用時長的提升是有效的。
3）評估差異大小
結果是 0.1757，屬于一般顯著。
結論：此次產品升級對使用時長是有效果的，平均使用時長提升了 8 秒，但提升效果一般。
2.最近做了一次活動，活動后的 DAU 有所提升，可以說活動有效果嗎？
為了提升 DAU，做了一個促活的活動，把活動前后的 DAU 抽樣 15 天的數據對比，發現活動后 DAU 均值是 55567，比活動前的 DAU 均值 54198 有所提升，可以說活動有效果嗎？
我們不能單純地看 DAU 均值提升就認為有效果，也有可能是正常的波動，所以我們需要準確對比這兩個分組間的差異。
1）判斷樣本是否滿足“方差分析”的前提條件
因為兩組的 DAU 都來自產品的 DAU，所以認為是來自同一總體，同時 DAU 滿足正態分布，所以可以用方差分析來進行分析。
2）計算 F 檢驗值和 F crit 臨界值
因為 F(0.022) &lt; F crit(4.1959)，所以這兩組數據無差異，也就是說這兩組 DAU 沒有任何區別，均值的變化是正常波動，促活活動并沒有帶來效果，所以不需要進行第三步，不需要評估差異大小。
上面的案例都是針對一種策略來分析效果。我們把這種形式的方差分析叫作單因素方差分析，因為只評估一種策略在不同客群、或不同渠道、或不同場景中的效果。下面我們看看一個更復雜的場景——多因素方差分析。
3.如何分析注冊率是拉新活動帶來的？還是渠道本身特性帶來的？
渠道運營，涉及的渠道很多，同時在每個渠道上也會投放大量的運營活動，目的都是盡可能地將渠道的流量引導到產品上完成注冊，才能進行后續更為深入的運營。
（1）渠道
剛開始我們對接渠道，由于資源有限，運營活動還是全渠道投放。想分析針對單一一個運營活動，各個渠道間的用戶注冊率是否有差別。
F(1.96) &lt; F crit(3.55)，所以各個渠道的注冊率沒有差異。
面對這樣的問題，你自然會說可能是拉新活動的沒有做出差異化的原因，所以你把拉新活動精細化，拆為權益類活動、品牌類活動和通用類活動。通過這三類細分活動再次投放到各個渠道上，再次評估各個渠道的注冊轉化率。
（2）活動
于是，除了渠道，還有活動來影響注冊率。此時有兩個因素來影響注冊率，分別是渠道因素（有三組）和活動類型因素（有三組），所以我們用無重復雙因素方差分析來做，
這里是兩個因素，所以要從行和列分別去分析：
行的 F(8.46) > F crit(6.94)，所以注冊率在不同行（不同活動）上差異顯著，并且 R2 為 0.796，屬于非常顯著；
列的 F(0.16) < F crit(6.94)，所以注冊率在不同列（不同渠道）上無差異。
所以，當我們給各個渠道投放多種類型的活動時，我們發現注冊率和活動類型強關聯。
（3）客群
把活動細分為三類只是精細化運營的開始，接下來你自然會想把這三類活動投放給每個渠道的不同客群，再看看對注冊率的影響。
于是，除了渠道和活動，還增加了渠道中的客群（這里僅按照性別這個維度來分析）。此時每種類型的活動又針對男性客群和女性客群分別進行了投放，我們把這種情況叫作有重復因素。
有重復因素，即每個因素（活動類型）中都有兩個重復值（男性和女性）。
樣本是每個行中的男性客群和女性客群；
列是渠道；
交互是男性客群或女性客群，是否與渠道一起共同對注冊率產生了影響。
從結果中我們可以看到：
樣本的 F(10.57) > F crit (4.25)，所以不同性別的客群和注冊率差異顯著，再考察樣本的 R2 為 0.64，為很強的顯著關系；
列的 F(0.47) < F crit (4.25)，所以不同渠道的客群和注冊率差異不顯著；
交互的 F (0.49) > F crit (3.63)，所以不同性別的客群與渠道共同對注冊率差異不顯著。
此時我們可以下結論：不同渠道本身對注冊率影響不大，可以排除渠道自身特征的影響；但是不同性別客群的拉新活動對注冊率的影響非常大，后續可以針對渠道中的不同性別投入更多的拉新資源以提升注冊率。
提醒：在本文的講解過程中，對方差分析的原理和要求做了很多業務上的適應性的假設。而實際業務的情況非常復雜，在使用方差分析前應查閱統計學的資料后，確認業務情況符合方差分析的幾個條件才能使用。如果硬套方差分析的方法來分析只會產生嚴重誤導和偏差。
總結
方差分析適用場景：
第一類：同一客群在實施某個策略前后的指標對比，以評估策略效果。
第二類：兩個或多個客群對比同一指標，以評估不同客群在這個指標上的差異，以評估不同客群的指標運營效果。
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