
数据分析知识概要
一.数据的定义
所谓数据,就是与产品和运营相关的一些数据。这些数值,可以通过第三方工具或者通过自行开发进行统计,这些数值是研究和分析的素材。
二.如何获取数据与数据分析
自己获取:APP可以选择埋点、log等方式,而web可以通过log、日志与按钮埋点等方式。
外部工具:谷歌分析,百度统计。
数据分析方法简单总结:
A.确定数据的准确性:包含了数据维度的合理性,数据统计的准确性,是数据分析的基础。
B.明确影响数据的因素
C.重视长期的数据监测
D.保持客观的视角
E.注意剔除干扰项
三. 常用数据分析
UV:独立访客数
PV:页面访问量,每一个用户每访问一个页面,就是一个PV.
RV:重复访客数
TP:页面停留时间
Traffic Source:流量来源渠道
四.数据使用发方法
A.掌握历史数据
B.从历史数据中归纳规律
C.通过规律反向进行数据预测
D.学会对数据进行拆解
五.运营数据分析的误区
A.不要用单一类型的数据去评价全局
B.不要夸大偶然事件,认为带来必然结果
C.避免用结论推导原因、
D.避免唯数据论
五.运营数据说谎的手法
A.拉伸图表
B.修改坐标轴数据
C.故意选择有利的样本
D.样本规模差异
六.如何读懂数据背后的人
1.抛弃预设立场
2.深挖用户行为与系统事件
3.尝试换位思考
4.整合关键的数据
七.运营数据核心数据
1.内容运营的核心数据
1)内容的展示数据:内容的展示数据是最基础的数据,它的意义和价值在于:提供给内容运营者一个直观而基础的数据,用来展示内容被点击、查阅的情况,从而分析内容是否为网站提供相应的帮助。展示数据包括但不限于:
A.内容的点击次数
B.内容页面的蹦失率
C.内容页面的停留时长
2)内容的转化数据:用于判断内容是否能够促进用户的转化,转化数据包含但不限于
A.内容中付费链接的点击次数、付费成功次数
B.内容页面广告的点击次数、广告的停留时间、二次转化成功率
3) 内容的粘性数据
4) 内容的扩散与分享数据
2.活动运营核数据
3.用户运营核心数据
1)用户注册数据
注册数据包括但不限于
A.注册用户的规模,增长速度
B.渠道质量
C.注册流程质量
D.注册用户行为跟踪
2)用户留存数据
A.留存用户的规模,从注册到留存的转化率
B.用户登录的时间、频率
C.用户使用网站服务的时间、时长、频率等
3)用户活跃数据
A.活跃用户的规模、增长速度、从注册到活跃的转化率
B.活跃用户的行为统计
C.用户使用网站服务的频率、内容、行为
4) 用户付费数据
A.付费用户规模、增长速度、注册到付费/活跃到付费的转化率
B.付费金额、频率等
C.付费用户的日常行为跟踪
5) 用户流失数据
A.流失用户的规模、速度
B.流失用户的日常行为跟踪
C.用户流失的原因分析
D.流失用户挽回策略和效果分析等
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10