数据分析的核心框架与应用
2024-12-24 23:29:52 0 举报AI智能生成
数据分析的关键要素，包括数据来源、关键指标、分析思路、分析类型、步骤和方法。通过定义、测量、分析、改进和控制五个步骤，提供了系统性的分析框架。特别关注了AHP层次分析法和时间序列趋势分析等技术，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
行业的热点大数据披露
关键指标
转化率 (Conversion Rate)
任务完成率 (Task Completion Rate)
当前使用用户数
新用户数
流失用户数
活跃用户数
活跃用户数定义与价值
新用户比例
新用户比例意义
用户流失率
用户流失率定义
分析思路
基于用户路径
用户操作分析
用户流程优化
停留时间统计
转化率提升
基于产品节点
产品定性分析
产品假设验证
产品数量统计
产品验证结果
分析类型
定性分析
事物性质归纳
是什么 - 假设
定量分析
事物数量统计
有多少 - 验证
分析步骤
定义 (Define)
问题定义
分析目的
产品意义
分析范围与规划
测量 (Measure)
数据统计描述
分析 (Analyze)
问题归纳
解决方案
改进 (Improve)
问题解决
控制 (Control)
持续监控
反馈跟踪
迭代优化
分析方法
AHP 层次分析法
新用户动力分析
老用户生存根本
新用户增长策略
老用户稳定策略
衡量网站运营现状
活跃用户分析
淘汰风险判断
分析产品留住新用户能力
活跃用户与流失用户对比
时间序列趋势分析
本期数据与去年同期数据比较
本期数据与去年同期对比
本期数据与前期数据比较
本期数据与上月对比
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
不同时间段数据变化展示
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