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分析。在这里，我和大家分享三个实用的工具：漏斗图、留存图和热（力）图。

　　（一）漏斗图

　　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况。

图9：GrowingIO漏斗图

　　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。

　　（二）留存图

　　留存是指用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。

图10：GrowingIO留存曲线

　　某问答社区通过留存曲线（图10）发现，通过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。

　　（三）热（力）图

　　热图，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，确实是一个好工具。

图11：GrowingIO热图

　　三、高阶：用数据驱动增长

　　随着数据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的需要关注的数据差异很大，而这就需要搭建属于自己的数据看板。

图12：GrowingIO数据看板

　　例如SEM主管根据工作需要搭建数据看板，将广告投放（表格）、访客来源（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）等重要数据集中在一个看板中。数据看板能帮助我们以合适的方式展示数据，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：在实践中用数据驱动增长

　　首先是对业务的理解，能洞察数字背后的商业意义。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分析中发现问题，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分析过程，用数据来驱动业务增长。

　　本文作者：GrowingIO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，用数据驱动业务增长。本文首发于GrowingIO博客和公众号，授权转载。