数据分析
2019-06-28 09:04:36 0 举报AI智能生成
数据分析基础知识
作者其他创作
大纲/内容
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
步骤
定义
针对问题是什么
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
收集获取数据（问卷？服务器调取）
数据预处理（清洗）
分析
数据统计描述
针对问题的归纳和总结
改进
找到最优的解决方案
问题解决或负面影响降低
控制
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
电商（浏览页面、购物车、提交订单、支付订单、支付成功）
比如注册也有好几步
一个用户从一个页面到下一个页面的比例
某个时间段页面到某个页面的用户数量的比例
excel表+漏斗图
细分分析
比较分析
趋势分析
任务完成率
比如账号注册
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
分享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
反映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
产品生存的根基
老用户
保持老用户数量的稳定增长的前提下，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，产品发展成长阶段
新用户比例等于用户流失率，稳定阶段
新用户比例低于用户流失率，产品衰退阶段
分析方法
时间序列趋势分析
AHP层次分析法
对定性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 要求间相互独立，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
平均使用市场
平均使用页面数
数据透视表
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