数据分析
2024-12-24 23:10:10 0 举报
AI智能生成
数据分析的全流程,从多元的数据来源如产品运营、用户反馈到行业报告,确保全面覆盖。它强调了几项关键指标的重要性,包括转化率、活跃用户数及新用户比例等,这些是衡量产品健康度的重要标尺。通过定义、测量、分析、改进和控制的五大步骤,提供了一套系统性的分析框架,指导如何有效利用定性和定量的方法进行深入研究。此外,特别关注了AHP层次分析法和时间序列趋势分析等具体技术,以及产品所处的发展阶段,为决策者提供了清晰的方向。该架构图旨在帮助团队更好地理解数据背后的故事,从而制定出更加精准有效的策略。
作者其他创作
大纲/内容
数据来源
产品运营数据
用户反馈、调查数据
自己产品的网站流量
公司财报
竞争产品的行业分析报告
行业热点大数据
关键指标
转化率
任务完成率
当前使用用户数
新用户数
流失用户数
活跃用户数
活跃用户数价值
新用户比例
产品发展状况
用户流失率
产品保留用户能力
思路
基于用户路径
操作分析
流程分析
停留时间分析
转化率分析
基于产品节点
定性分析
归纳事物性质
假设分析
验证数量统计
分析类型
定性分析
归纳事物性质
假设分析
定量分析
统计事物数量
验证分析
步骤
定义
针对问题
分析目的
产品意义
分析范围
测量
数据统计描述
分析
问题归纳
解决方案
改进
问题解决
控制
持续监控
跟踪迭代
分析方法
AHP层次分析法
新用户动力
老用户根本
衡量网站运营
活跃用户
淘汰风险
分析产品能力
活跃与流失用户
时间序列趋势分析
本期与去年比较
今年10月与去年10月
本期与前期比较
今年10月与9月
产品发展阶段
成长阶段
新用户比例大于流失率
下滑衰退阶段
新用户比例低于流失率
成熟稳定阶段
新用户比例与流失率持平
数据图表
柱状图
显示不同时间段数据变化
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