數(shù)據(jù)分析知識概要——CDA人工智能學院

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一.數(shù)據(jù)的定義

所謂數(shù)據(jù)，就是與產(chǎn)品和運營相關(guān)的一些數(shù)據(jù)。這些數(shù)值，可以通過第三方工具或者通過自行開發(fā)進行統(tǒng)計，這些數(shù)值是研究和分析的素材。

二.如何獲取數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析

自己獲取：APP可以選擇埋點、log等方式，而web可以通過log、日志與按鈕埋點等方式。

外部工具：谷歌分析，百度統(tǒng)計。

數(shù)據(jù)分析方法簡單總結(jié)：

A.確定數(shù)據(jù)的準確性：包含了數(shù)據(jù)維度的合理性，數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準確性，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

B.明確影響數(shù)據(jù)的因素

C.重視長期的數(shù)據(jù)監(jiān)測

D.保持客觀的視角

E.注意剔除干擾項

三. 常用數(shù)據(jù)分析

UV:獨立訪客數(shù)

PV:頁面訪問量，每一個用戶每訪問一個頁面，就是一個PV.

RV:重復訪客數(shù)

TP:頁面停留時間

Traffic Source:流量來源渠道

四.數(shù)據(jù)使用發(fā)方法

A.掌握歷史數(shù)據(jù)

B.從歷史數(shù)據(jù)中歸納規(guī)律

C.通過規(guī)律反向進行數(shù)據(jù)預測

D.學會對數(shù)據(jù)進行拆解

五.運營數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)

A.不要用單一類型的數(shù)據(jù)去評價全局

B.不要夸大偶然事件，認為帶來必然結(jié)果

C.避免用結(jié)論推導原因、

D.避免唯數(shù)據(jù)論

五.運營數(shù)據(jù)說謊的手法

A.拉伸圖表

B.修改坐標軸數(shù)據(jù)

C.故意選擇有利的樣本

D.樣本規(guī)模差異

六.如何讀懂數(shù)據(jù)背后的人

1.拋棄預設(shè)立場

2.深挖用戶行為與系統(tǒng)事件

3.嘗試換位思考

4.整合關(guān)鍵的數(shù)據(jù)

七.運營數(shù)據(jù)核心數(shù)據(jù)

1.內(nèi)容運營的核心數(shù)據(jù)

1)內(nèi)容的展示數(shù)據(jù)：內(nèi)容的展示數(shù)據(jù)是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，它的意義和價值在于：提供給內(nèi)容運營者一個直觀而基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，用來展示內(nèi)容被點擊、查閱的情況，從而分析內(nèi)容是否為網(wǎng)站提供相應的幫助。展示數(shù)據(jù)包括但不限于：

A.內(nèi)容的點擊次數(shù)

B.內(nèi)容頁面的蹦失率

C.內(nèi)容頁面的停留時長

2)內(nèi)容的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)：用于判斷內(nèi)容是否能夠促進用戶的轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)包含但不限于

A.內(nèi)容中付費鏈接的點擊次數(shù)、付費成功次數(shù)

B.內(nèi)容頁面廣告的點擊次數(shù)、廣告的停留時間、二次轉(zhuǎn)化成功率

3) 內(nèi)容的粘性數(shù)據(jù)

4) 內(nèi)容的擴散與分享數(shù)據(jù)

2.活動運營核數(shù)據(jù)

3.用戶運營核心數(shù)據(jù)

1)用戶注冊數(shù)據(jù)

注冊數(shù)據(jù)包括但不限于

A.注冊用戶的規(guī)模，增長速度

B.渠道質(zhì)量

C.注冊流程質(zhì)量

D.注冊用戶行為跟蹤

2)用戶留存數(shù)據(jù)

A.留存用戶的規(guī)模，從注冊到留存的轉(zhuǎn)化率

B.用戶登錄的時間、頻率

C.用戶使用網(wǎng)站服務的時間、時長、頻率等

3)用戶活躍數(shù)據(jù)

A.活躍用戶的規(guī)模、增長速度、從注冊到活躍的轉(zhuǎn)化率

B.活躍用戶的行為統(tǒng)計

C.用戶使用網(wǎng)站服務的頻率、內(nèi)容、行為

4) 用戶付費數(shù)據(jù)

A.付費用戶規(guī)模、增長速度、注冊到付費/活躍到付費的轉(zhuǎn)化率

B.付費金額、頻率等

C.付費用戶的日常行為跟蹤

5) 用戶流失數(shù)據(jù)

A.流失用戶的規(guī)模、速度

B.流失用戶的日常行為跟蹤

C.用戶流失的原因分析

D.流失用戶挽回策略和效果分析等

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