3.0 数据分析
2016-11-17 14:44:35 0 举报
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3.0数据分析是一种先进的数据管理方法,它强调数据的全面性、准确性和实时性。这种方法通过使用高级的数据分析工具和技术,如机器学习、人工智能和大数据处理,来提取、分析和解释大量的数据。3.0数据分析的目标是从数据中获取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。这种方法可以帮助企业更好地理解其客户、市场和运营情况,从而提高其竞争力。总的来说,3.0数据分析是一种强大的工具,可以帮助企业利用其数据资产,实现更高的效率和更好的业绩。
作者其他创作
大纲/内容
数据分析
思路
基于用户路径
操作
流失
停留时间
基于产品节点
转化率
占比
分析类型
定性
对事物性质的归纳
是什么—假设
定量
对事物数量的统计
有多少—验证
分析方法
时间序列趋势分析
同比
本期数据与去年同期数据比较
今年10月与去年10月数据比较
环比
本期数据与前期数据比较
今年10月与今年9月数据比较
AHP层次分析法
对定向问题进行定量分析的多准则决策方法
多目标决策,多个影响指标评价各方案优劣程度
前提条件
各层的要素必须是已知的,并且条理结构清晰,能够按层次区分排列;
同一层中的各要素的关系是平等的,而各要素间相互独立,不存在显著的相关性;
最底层的指标可以被量化,并能够通过一定的方法测量;
需要明确各层次间要素的影响关系
用户忠诚度分析
用户使用频率
最近使用时间
平均使用时长
平均使用页面数
数据透视表
步骤
定义Define
针对的问题是什么
分析最终达到什么目的
对产品有何实际意义
确定分析范围
规划分析的进度和质量
测量Measure
收集获取数据
数据预处理
分析Analyze
数据统计描述
针对问题的归纳和总结
改进Improve
找到最优的解决方案
问题解决或负面影响降低
控制Control
持续监控和反馈
跟踪迭代
数据来源
自己产品的
产品运营数据
用户反馈、调查数据
竞争产品的
网站流量
公司财报
行业的
行业分析报告
热点大数据披露
关键指标
转化率(Conversion Rate)
趋势分析
比较分析
细分分析
任务完成率( Task completion rate)
当前使用用户数
新用户数
流失用户数
回访用户数
活跃用户数
活跃用户数越高,网站或产品当前拥有的价值越高
活跃用户与流失用户
活跃用户
衡量网站运营现状
流失用户
分析产品是否有能力留住新用户
是否存在被淘汰风险
新用户比例
反馈产品发展状况的重要指标
进来
新用户与老用户
新用户
产品发展的动力
老用户
产品生存的根基
保持老用户数量稳定增长的前提下,提升新用户的所占比例
用户流失率
反映产品保留用户的能力
离开
产品发展3个阶段
新用户比例大于用户流失率:产品处于发展成长阶段
新用户比例低于用户流失率:产品处于下滑衰退阶段
新用户比例与用户流失率持平:产品处于成熟稳定阶段
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