京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA持证人简介
刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3834?targetId=6743&preview=0
AARRR 模型在用户增长和市场运营领域应用广泛,它包含五个关键指标:

Acquisition(招新):指获取新用户的过程。不同平台对招新的定义不同,如 APP 可能以注册为标准,而电商平台品牌方可能将商品购买成交视为招新。
Activation(激活):用户加入平台后,需要活跃起来才能产生价值。各平台根据自身核心业务定义激活行为,像小红书以用户首次浏览、点赞、收藏为激活行为,而健身类 APP 则以用户完成首次锻炼为激活标准。激活门槛和时间周期因平台而异。
Retention(留存):留存是指用户在一定周期内持续使用产品或服务。不同产品的留存期定义不同,品牌方会根据产品性质确定复购周期,如化妆品品牌可能以 12 个月内的复购率衡量留存。为提高留存率,企业会采取多种运营活动,如发放复购券、推送提醒信息等。
Revenue(收益):用户留存后产生的经济效益。对于平台来说,收益来源包括广告、产品销售、会员收费等。企业通过精准推送,引导用户进行消费,从而实现收益增长。
Referral(裂变):用户通过口碑传播等方式,为平台带来新用户,实现用户规模的扩大。
招新:通过在微信群发布课程海报,吸引对数据分析、机器学习和深度学习感兴趣的潜在客户。
激活:引导用户点击海报原文了解详情,并注册账号,完成用户激活。
留存:该项目洞察学员需求,针对学员专业背景和岗位需求提供定制化服务。同时,自配速学习模式和赴美参加毕业典礼等特色,吸引并留住了学员。
收益:学员报考项目并完成学业,为项目带来收益。学员在学习过程中,提升了自身技能,也为后续职业发展打下基础。
裂变:学员对项目体验满意后,自主在朋友圈等渠道进行分享,推荐给更多人,实现了用户裂变。

数据采集是搭建看板的基础,在整个过程中占据重要地位。以信用卡信息表为例,发卡渠道数据存在缺失值问题,这个时候就要与业务人员沟通,了解到可通过卡号判断发卡渠道;借助 IT 技术,编写 SQL 语句进行数据填充,确保数据的完整性和准确性。

组件设计依据漏斗模型思路展开,分为获取用户、激活用户、留存用户和获取收入4个板块。

获取用户:从发卡渠道和发卡种类两个维度进行分析,通过柱形图展示不同渠道的获客数量,用分组表呈现发卡种类信息,清晰呈现各渠道和种类的获客差异。

激活用户:设计信用卡交易人数对比和每月交易率趋势两个组件,分别用条形图和折线图的组合图、面积图进行展示。

明确信用卡激活的定义为开卡并完成一笔消费,通过图表直观反映用户激活情况。

留存用户:对留存率和用户生命状态进行深入分析,运用分组表、环形图和明细表展示数据。留存率计算基于不同时间周期,如计算 1 月、2 月、3 月的留存率,评估用户在不同阶段的留存情况。

环形图将用户分为一次性用户、忠实用户、新用户、未激活用户和流失用户等类别,为精准营销提供依据。

获取收入:通过分期收入表,利用散点图分析分期期数与业务类型的关系,用树状图展示年龄分布对营收的影响,还绘制分期收入趋势图,分析分期金额、收入和利率之间的关系,为业务决策提供数据支持。



发现好的数据,有好的洞察:选择能够准确描述业务状态的数据和字段,为分析提供有力支撑。

降噪,简约至上:图表设计应简洁明了,避免过于复杂的设计分散决策者注意力,如使用简单饼图而非 3D 饼图。
精准的表达提升数据表达准确度:涉及数值计算时,要确保函数分析准确,且数据表达具有泛化性,能随维度变化而精准变化。

画龙点睛,要有 distinct mark:设置特殊标记,如交易率趋势图中的警戒线,帮助决策者快速定位问题,发现业务中的异常节点,及时采取措施。

投放广告与定制化营销:根据不同发卡种类的用户群体特点,制定针对性的广告投放策略和定制化营销方案,提高营销效果。

优化用户体验与激活用户:建议继续优化用户体验,在开卡首个月推出更多优惠活动、促销活动和积分奖励计划,吸引用户使用信用卡,提高激活率。
留存用户与定向营销:针对流失风险较高的用户群,进行定向营销,采取个性化的挽留措施,提高用户留存率。
丰富分期产品与合作:推出多样化的分期产品,加强与商户合作,拓展收益渠道,提升信用卡业务的整体营收能力。

在信用卡运营分析中,AI 发挥着重要作用。很多 AI 工具比如办公小浣熊就很好用,将信用卡运营看板数据输入后,AI 能够从多个方面提出分析结论和改进措施。

本次分享为数据分析师和信用卡运营从业者提供了宝贵的实践经验和思路。通过深入理解 AR 模型、掌握看板搭建方法以及借助 AI 技术,能够更精准地分析信用卡运营数据,为业务决策提供有力支持,推动信用卡业务的持续增长。
学习入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3834?targetId=6743&preview=0
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27