http://www.104php.com

从事数据分析行业 需要了解数据的几个关键词

    随着产品的发展,日益复杂的业务逻辑,数据分析将变得更加重要。数据逻辑的分析可以有效避免混淆,防止复杂的业务逻辑清晰的认识,误判。
    一。数据分析的总体思路
    数据分析主要有两种方法:
    基于用户的使用路径,包括用户操作(单击)。返回、退出)、丢失(例如,在注册过程中添加跳跃、用户丢失率)以及停留时间(例如,用户在淘宝中的浏览时间);
    另一种是基于节点的产品,包括转化率和占,如:推动下一个页面,用户的比例浏览新用户注册,用户付费和非付费用户的比例。在一般情况下,KPI产品经理将直接链接到这些指标。
    2。数据分析方法类型
    有两种分析方法: 定性分析和定量分析。 定性分析是对事物本质的归纳,用来解释用户行为、功能点的定义和描述,对事物做出假设。 定量分析是对事物数量的计算,是对假设的检验。 定量分析和定量分析常常结合使用。
    举个例子。用户对产品的喜爱程度可分为相似、一般、不喜欢三种状态。我们可以通过用户访谈,询问用户的使用感受,根据其回答将其划分为相似、一般、不喜欢这三种用户,这是定性分析。
    如果我们确定有用户的50%以上喜欢该产品可被认为是用户体验更好做,然后我们通过大量的问卷调查中发现,用户喜欢的产品的60%,30%中性,10%做不喜欢的产品,这算是做得很好的用户体验,这是定量分析。
    3、数据的来源
    数据分析是以数据为基础的,不仅包括自己产品的数据,还包括竞争对手和行业的数据。
    对于自己的产品,一般可以从服务器日志和数据库访问到用户注册、产品使用情况等数据,也可以通过用户研究和用户反馈(论坛、沟通小组、投诉)获得。
    竞争对手的数据,我们可以从第三方网站或系统中学习,比如百度索引、应用商店下载的数量等等。您还可以找到公司的公司“公司”公司的公司的财务资源,以获取一些有价值的信息。
    此外,我们还可以了解通过行业媒体行业的发展趋势,如阅读业内人士分析,热大数据,贸易融资等。
    4、数据分析的指标
    数据分析指标包括转化率、任务完成率、当前用户数、流失用户数、返回用户数、活跃用户数、新增用户比例、用户流失率等,其中转化率、活跃用户数、用户流失率等指标,新用户比例和用户流失率是比较重要的分析指标,下面简要介绍。
    转化率可分为以前的转化率和总转化率。 前一个转换率是指前一个页面或操作进入下一个页面的用户比例,比如添加购物车提交订单的用户比例。 页面或操作在整体转换率之前与初始用户的比率,例如提交的订单数量与视图数量的比率。
    活动用户的数量是指经常使用该产品的用户的数量,并且"规则"的定义从公司到公司。更活跃的用户越多,产品的价值就越高。活动用户的数量用于当前矢量操作的情况,而丢失用户的数量用于分析该产品是否能够保留新用户以及是否存在被消除的风险。
    新产品反映用户的比例是良好发展的一个重要指标。新产品开发是用户的驱动力,用户是老产品生存的基础。我们要做的是:保持旧用户数量稳定增长的前提下,提高新用户的比例。
    用户流失率反映了产品留住用户的能力。
    在产品的成长阶段,新用户的比例将大于用户流失的比例; 在衰退阶段,新用户的比例将低于用户流失的比例; 在稳定阶段,新用户的比例和用户流失的比例相等。
    对于这样一些重要的指标建立监测。对于大量的数据,需要进行大数据平台,通过FineBI这样的数据可视化工具,显示了及时分析和规划,以实时数据。
武汉网站建设    www.104php.com

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。武汉seo