竞品分析是企业发展过程中绕不开的一个领域，对于数据分析相关岗位而言，类似战略分析师、商业分析师，都需要具备或多或少的竞品分析能力。本章，小火龙带大家了解一下竞品分析是如何做的，以及其中可用于度量的相关指标。
你是否和我有同样的感觉，不知道从什么时候开始我们的隐私已经彻彻底底地暴露，在互联网场景下我们就是在裸奔。列举几个情景，你应该也会感同身受。
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
| 导语 2019年底开始我开始接触数据分析，从初期的数据分析小白，到现在慢慢入门有些经验，想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们，以下内容将分为【数据分析的意义】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 数据分析的意义 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，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。 数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，才能够对未来
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力； 3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。 实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最
我身边有一群人说很想做运营，有想转行的，也有应届毕业生小白。但当你问他什么是运营？运营应该如何做？在运营岗怎样才能成长提升自己？很多人还是一脸懵逼。还天真的以为年薪30万很容易到手。
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长”。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
现有注册用户表table_user，有两个字段：user_id(用户id)、reg_tm(注册时间)。有订单表table_order,有三个字段：order_id(订单号)、order_tm(下单时间)、user_id(用户id)。
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？） PS：（what）用户要极品装备！（why）因为他们要增强战力（where）装备从BOSS身上得到；（when）我们国庆节做这个活动！（who）针对所有玩家！（howmuch）BOSS爆率设
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的
APP应用之所以要做活动，大多数是为了用户拉新、促活和提高用户留存率;好的活动是服务，而不好的活动就是对用户的“骚扰”;精细化运营时代，活动运营也是需要精准化，策划用户喜欢的活动，做到千人千面;APP
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
因为我实习的工作是游戏后端开发，所以难免会遇到游戏领域的一些专业知识，就比如游戏数据分析。因为之前从未接触过游戏这一块，所以很多东西得去学，在之前老大给我一个任务：统计一下XX款游戏近三个月的留存情况、Guide分布、付费情况，当时接到任务脑袋里是蒙的，留存？？Guide分布？？付费的指标有哪些？？这些我都不知道，这些都属于游戏数据分析的内容，本文就记录一下我近期学习的游戏数据分析吧。
现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对运营人来说，数据分析就是运营人职场能力的分水岭，不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营，数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配：
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
用户留存分析是互联网时代常用的一种数据分析方法。而很多快速发展的公司并没有相应的方法论沉淀，这就导致了在计算用户留存的时候会出现下面的一些问题：1）用户留存的定义不明确，不同的研发有自己的理解；2）没有保留计算过程的中间表，数据可复用程度低；3）不同研发的开发习惯不同，导致计算过程和表设计不统一。
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营的好
企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 一、企业为何要做精细化运营 随着互联网、媒体、用户、市场的变化，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM（每千人成本）化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。 对企业而言，打造精细化运营
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
但是，仔细思考一下，得到这个结论，对改善流失问题有什么具体的指导意义吗？显然，在资源和时间有限的情况下，这个整体性的流失率没有太大的指导作用，因为根据这个指标，你只能把资源用在所有流失客户身上，这显然不是精细化的运营。
数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程，通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析，可以通过假设法来破局。
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
大数据文摘作品 编译：Aileen 过去的一个周末，社交网络Facebook因为用户数据被第三方API滥用帮助美国大选的事情上了热搜。直到现在，Facebook CEO小扎也没有发出任何官方回应，以及未来该如何更好的保护私人数据。有人认为作为坐拥海量用户数据的网站在获得巨大收益的同时，理应预想到数据被滥用的可能并作出防范措施，在事情发生之后也应该更积极的面对而不是回避。也有人提出犯法的是第三方API, 原罪不在Facebook。 先把这件事情放一边，可以确定的是Facebook拥有大量可供人们浏览的数据，人
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
业务指标分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对各项关键指标的深入剖析，我们能够更好地了解企业的运营状况，发现潜在问题，进而制定相应的策略来优化业务流程、提升经营效率。
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过
在博主雪言舟语看来，数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从
Online-to-Offline（ 简称 O2O）电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。它最先由TrialPay创始人AlexRampell提出，在2006年沃尔玛公司的B2C战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合，除网络团
我们都知道服务器层面的基础监控已经是玲琅满目，可以说是层出不穷，比如各大云厂商自带的基础设施的监控，基本能满足我们的需求。即使你是使用了多云的业务部署架构，那也可以轻易办到，比如使用open-falcon或者夜莺等开源监控系统，再比如比较流行的grafana+prometheus，Zabbix等国外监控系统，使用分布式架构采用默认指标就可以满足我们的需求，但是针对于业务监控，可能有些公司有自己的想法，也可能捉襟见肘。这篇文章我们可以一起从运维的角度探讨，如何做后端业务指标的监控，当然本文仅仅是一种参考思路，不作为上线依据。
什么是微信数据分析 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、你的下属，进行数据分析呢？ 是像描述天气一样——昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云？还是用其他的方式？ 大多数人所谓的数据分析就像刚才描述天气一样，那不是分析，而是描述数据。 数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。 微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的。这里不考虑单纯的复制粘贴， 那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。 微信数据分析需要从用户入手——新增、活跃、留
解决痛点：本系列为大家总结了面试中常考的22道AB实验问题，涵盖接近100%的知识点，对于准备找工作的你会有很大帮助。
产品运营是产品取得成功，实现产品的商业目标的重要支撑。产品运营岗位的专业能力要求庞杂，在岗或准备入坑人员应该如何巩固自身的知识/技能树？
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
什么是微信数据分析呢？ 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、向你的下属，进行数据分析呢？是像描述天气一样“昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云”，还是用其他的方式？大多数人所为的数据分析
不卖关子！指标与维度是数据分析中最常用到的术语，它们是非常基础的，但是又很重要，经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系，只有掌握理解了，我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
大家好，今天要给大家介绍的是商业策略。下面演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。
本文内容基于自己从事支付领域从0到1搭建支付业务数据分析实战经验。如果你对写代码念念不忘，可以看我的历史文章，有很多代码相关的内容。
曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：
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