鄭州大數(shù)據(jù)培訓 大數(shù)據(jù)分析的目的
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奇酷教育大數(shù)據(jù)培訓老師給大家簡單分析下，希望同樣對你有幫助。
一：明確數(shù)據(jù)分析的目的
做數(shù)據(jù)分析，必須要有一個明確的目的，知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析，想要達到什么效果。比如：為了評估產(chǎn)品改版后的效果比之前有所提升;或通過數(shù)據(jù)分析，找到產(chǎn)品迭代的方向等。
明確了數(shù)據(jù)分析的目的，接下來需要確定應該收集的數(shù)據(jù)都有哪些。
二：收集數(shù)據(jù)的方法
說到收集數(shù)據(jù)，首先要做好數(shù)據(jù)埋點。
所謂“埋點”，個人理解就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計代碼，將自己需要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來。
目前主流的數(shù)據(jù)埋點方式有兩種：
1，自己研發(fā)。開發(fā)時加入統(tǒng)計代碼，并搭建自己的數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。
2，利用第三方統(tǒng)計工具。也用到Python爬蟲等。
三：基本數(shù)據(jù)指標
新增：新用戶增加的數(shù)量和速度。如：日新增、月新增等。
活躍：有多少人正在使用產(chǎn)品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶的活躍數(shù)越多，越有可能為產(chǎn)品帶來價值。
留存率：用戶會在多長時間內(nèi)使用產(chǎn)品。如：次日留存率、周留存率等。
傳播：平均每位老用戶會帶來幾位新用戶。
流失率：一段時間內(nèi)流失的用戶，占這段時間內(nèi)活躍用戶數(shù)的比例。
四：常見的數(shù)據(jù)分析法和模型
漏斗分析法
用來分析從潛在用戶到最終用戶這個過程中用戶數(shù)量的變化趨勢，從而尋找到最佳的優(yōu)化空間，這個方法被普遍用于產(chǎn)品各個關鍵流程的分析中。
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