同样的其他的数据, 比如发弹幕等等也是从其他维度去刻画用户的行为特征， 那么我们就可以得到比如用户 a， 30天观看天数XX天, 日均观看时长xx 分钟, 是否留存, 这样很多行的数据. 发现了影…

DAU下降了, 5w2h 分析法会教你如何拆解DAU下降以及归因以及给出建议！

从吸引客户的注意，到引起客户的兴趣，再到产生拥有的欲望，最后形成购买的行动，每个环节都会有客户流失，越靠后的环节，客户数量往往就越少，画出来的图形，就像一个漏斗。结果是由过程产生的，如果每个过程都做好了，那么…

无论是产品策划还是产品运营, 前者是如何去策划一个好的功能, 去获得用户最大的可见的价值以及隐形的价值, 必须的价值以及增值的价值, 那么了解用户, 去做用户画像分析, 会成为数据分析去帮助产品做做更…

点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程，是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程，从局部到全局的过程，是利用数据运营的思维方法。

某电商APP上所有优惠券的使用情况和成本，进行分析，寻找有效的提升方法。

新消费品的商业模式需要从早期的 流量-转化-留存 中解放出来，转而更专注于服务体验产品价值。商品品质和服务体验做得好，才能带来长期价值，要优于通过烧钱拉新的方式扩大短期规模。

漏斗分析的价值主要有:功能优化,运营投放,用户流失等。另外一种去优化定向用户提高参与率的方法就是去利用模型去提前预测好哪些用户可能会参与活动,可能使用的模型比如决策树,逻辑回归等分类模型。在用户增长的最出名的…

数据分析方法和思维之相关性分析法。

假设数据集由一个正太分布产生，该分布可以用 N(μ,σ) 表示，其中 μ 是序列的均值，σ是序列的标准差，数据落在 (μ-3σ,μ+3σ) 之外的概率仅有0.27%，落在 (μ-4σ,μ+4σ) 之…

数据分析方法和思维之RFM用户分群

了解机器学习中的不同回归类型，包括线性回归和逻辑回归；每种回归技术都有自己的回归方程和回归系数；我们在本文中介绍了 7 种不同的回归类型。

最常用的五种大数据分析方法，建议收藏！

“Why-What-How”在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文依例按此框架来拆分数据分析。很多小白可能还没有数据分析的思路，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮助大家更好地理解本文，先贴出一张思维导图： 一、WHY：为什么要做数据分析 个人的理解， 数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论，其中有两个重点词语：量化和业务。 量化…

自问，用来拓展和梳理分析思路；自答，用来寻找和明确分析内容和方法。

越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的数据分析解决商务…

近年来，互联网电商行业蓬勃发展，数据运营工具层出不穷，对运营这个岗位的要求也越来越高，很多面试者可能在面试的时候会面临这样的提问，“为什么销售量下滑了？”、“为什么转化率变低了？”，但是往往都给不出面试官满意的答案。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 一、看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡 是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。…

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。