我的生活随笔从电商平台的“猜你喜欢”到音乐平台的“心动模式”，大数据已经渗透到我们生活的每一个场景。无论是互联网行业、零售行业、制造业等，各行各业都在依托互联网大数2平米卫生间装修据（数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据呈现）实现企业价值。
企业中的数据从生成到应用，必须经过数据源层、数据仓库层、数据建模层，最后是数据应用层。经过层层处理，逐步支持到上游应用环节。
数据应用层是数据产生价值的出口。通过数据挖掘、用户画像建模、推荐算法的制定，可以实现千人的个性化内容推荐。 “个性化”的内涵是内容与用户的高度匹配，以达到提升体验、增强高粘性、促进销售转化的目的。
数据驱动产品和数据驱动运营的关键在于“通过数据分析，提出产品优化的思路，提出改进运营的措施，快速上线验证效果，重新优化，进入新的增长周期。”
评估产品改版（新功能）的效果，找出产品改进的重点。构建用户画像，进行精细化运营，优化用户体验。识别业务运营中的问题。运营效果分析、ROI分析数据汇总及上报
产品经营者要有数据意识，通过数据发现问题。产品操作人员可以通过数据管理自己的工作，用数据解决问题，让数据说话，提高各部门的沟通效率
哪些指标最终反映在重大决策中？这些指标与整体业务趋势有何相关性？与过去相比，哪些进步了，哪些退步了，数据暴露了哪些问题，需要做哪些调整
产品经营者更注重细节。总体而言，运营数据分析的目标主要分为三类，即“做什么、为什么做、做什么”。具体的数据分析目标要结合实际工作来定义：
什么：运营计划的效果如何？产品优化的效果如何？用户使用情况如何？用户体验反馈如何？为什么：比如为什么转化率增加/减少？为什么用户行为出乎意料？为什么运营计划和产品优化有效/无效？怎么做：经营策略应该如何调整？产品应该如何优化？业务策略应该如何调整？
确定分析目标后，需要对数据指标进行拆解。确定要分析的具体数据指标。为避免遗漏关键细节，可以先梳理业务（或某个活动、使用场景）流程，获取各个节点的数据指标项，根据分析目标的需要保留关键项。 , 删除多余的项目。
定义数据来源：在分析数据之前，定义数据来源、统计口径和统计周期，以提交“数据提取”要求。数据获取方式：数据来源包括埋点数据、运营平台、业务平台、第三方平台、回访调查等。运营商必须检查不同数据源的真实性和准确性。
使用图表工具将数据可视化，更容易发现数据中的趋势、极值和联系。不同的图表类型适用于不同的分析场景。
解决问题是数据分析的最终目标。该链接的目标是发现数据的特征、规律和关联，通过数据洞察解决实际问题。
概述：描述数据分析的背景、目的、目标、分析思路、目录和主要发现。细分：根据多维度细分对业务进行分析，并用数据图表和相应的结论来说明观点。总结：提出结论和优化建议、行动计划、预测业务发展、提出战略和结论、附录。
根据数据分析结论，按计划进行优化测试，分析测试效果，从而开启新的数据分析流程，形成数据分析工作的闭环。
基础数据指标参考增长黑客理论中的AARRR模型，为用户从新到流失的多个环节定义了相应的指标。
添加：每天/每周/每月添加。传播：病毒系数、传播周期。活跃：活跃用户 DAU/MAU 的数量。留存率：留存率：次日、周、月。流失率：流失率。
另一个维度，基于用户行为，可以根据增加粘性、增加参与度、增加转化三个目标来定义具体的数据指标。
粘性指标：留存率、每周活跃天数 参与指标：活跃度、停留时间、访问页面数 转化指标：用户从上一个链接到下一个链接的转化率
用户分组是精细化运营的基本要求，也是数据分析的最基本方式。对用户进行分组可以帮助我们了解各个细分领域用户的变化，进而了解用户的整体状况和发展趋势。同时，由于运营资源有限，无法实现一对一的个性化运营，但对于团体运营非常有必要。
注册用户：通过不同获客渠道完成注册的用户。活跃用户：注册并登录的用户。 留存用户：没有失去一定时间的用户。下订单的用户：为收入创造价值的用户。忠实用户：高度认同和依赖产品的用户。
R() 代表消费新鲜度。从理论上讲，最后一次消费时间越近，用户的质量越高，他们最有可能及时响应提供即时的商品或服务。 F() 代表消费频率。是用户在一定时间内购买商品或服务的次数。一般来说，消费频率越高，客户忠诚度越高。 M() 表示消耗量。消费金额反映了用户的消费能力。
2）按上次登录时间到查询日的时间排序：前20%记为R5，记5分；前 20% 到 40% 被标记为 R4 并记为 4 分；前40%记为R4，记4分； %到60%，记为R3，得3分；前60%～80%，记为R2，得2分；前 80% 到 100%，记为 R1，得 1 分。以此类推，将创建内容的用户分成五等份。
分析一个或几个用户群，给出针对性的操作建议。比如分析R1、R2的用户，找出活跃用户的共同点，从而推断用户不活跃或流失的原因。
根据用户的五点模型评估用户的价值。在资源有限的情况下，我们可以优先满足10分以上高价值用户的需求。同时，通过完善股权机制，可以鼓励评分低于9分的低价值用户升级，引导整个用户体系的健康发展。
基于R和M两个维度，对不同得分的用户进行标注，区分高价值忠诚用户、高价值流失用户等，从而进行具体的运营措施。
由于同一产品改进对不同群组用户的影响不同，单独衡量更能反映真实情况，因此我们经常进行群组分析。群组分析是指将用户划分为群组后，分析比较不同群组中用户的相同指标。
很多时候听到“模特”这个词，我们都觉得深不可测。当然，很多人会对这种“学术”的做法嗤之以鼻。但实际上，模型只是“数据分析思路的抽象”，模型可以快速帮助我们理清思路，理清数据的内在关系。
4P 营销理论由密歇根大学教授 (E.) 在 1960 年代提出。该理论将营销组合的要素分为四个要素：产品()、价格(Price)、促销()、渠道(Place)，简化了营销，便于记忆和传播。
产品：在产品维度，重点回答我们的产品是什么？是否有利可图？产品如何满足用户需求？谁是产品的目标用户？产品优化是否有效？有什么问题？价格：在价格维度，重点分析产品是如何定价的？收入如何？投资回报率如何？哪些方面会影响收入？推广：推广维度主要看推广方式是什么，效果如何？频道：频道的质量如何？渠道覆盖如何？用户的频道偏好是什么？
5W2H是5个W开头的英文单词和2个H开头的英文单词的缩写。使用5W2H分析方法可以清楚地知道哪些方面需要考虑和分析，有助于理清分析思路。
What：数据分析的对象是什么？为什么：数据分析的背景是什么，为什么要做新乡市天气预报15天查询这个数据分析？ Where：数据源是什么？时间：数据收集期有多长？ Who：谁来执行具体的数据链接？ How：如何实施？多少：需要投入哪些资源？
LTV=(某客户月下单频率*客户单价*毛利率)*(1/月流失率)=(某客户月下单频率*ARPU*毛利率)*(1/(1-月留存率））=用户生命周期内下单数量*客户单价*毛利率
流失率是指在一段时间内不再使用您的产品的用户百分比。因此，流失率=某段时间流失的用户数/同一时间段内活跃的用户数。流失很难定义，但更好地定义保留。因此，每月的流失率大约相当于 1 个月的留存率；流失率的倒数计算为 表示预测的用户生命周期，如果产品的流失率为 10%，则对应的产品生命周期为 10 个月。
很多产品在初期都是通过补贴用户来留住用户。再这样下去，一旦资金链断裂，就难以为继。只有当用户的毛利大于0时，产品才能健康、可持续地发展。
拆解KPI也是一种常用的分析方法。其核心思想是将KPI指标（如收入）拆解成各个业务线，然后按各个业务线进行二次拆分。
为了促进流量运营、用户运营、内容运营等各个运营团队之间的合作，可以将运营收入KPI按产品分解为各个运营团队的KPI。每个团队不仅要完成自己的KPI，还需要相互配合，才能完成共同的KPI，有效减少团队之间的内耗。
例如，如果整个部门都背负着收入指标，根据计算公式：收入=客单价*付费用户数=客单价*用户数*付费转化率，客单价，付费转化率，用户数可以作为不同小团队的KPI。
可以在 上找到许多数据可视化工具。它们大多在数据图表制作和平台操作上大同小异，但也各有特点。可以根据显示效果的需要选择工具。
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