1. Activité de données
1. Objectifs: Pour analyser les données actives, aidez-nous à utiliser davantage pour les utilisateurs.
2. Noyau: les problèmes d'analyse contiennent des aspects et optimisés dans la comptabilité.
1. Élément divisé l'élément de travail
L'activité est un travail contenant beaucoup de problèmes triviaux, opérationnels Le personnel divisera ses éléments de travail et analysera des données d'exploitation spécifiques en fonction des caractéristiques de différents travaux.
Alors, comment diviser les éléments de travail? Il peut être décomposé par des groupes d'utilisateurs directs, souvent associés à la classification des utilisateurs et à la division de l'emploi pour tous les utilisateurs communs, utilisateurs actifs, orientés orientés par l'utilisateur. Vous pouvez également diviser votre travail en fonction du projet. Il est également possible d'identifier les objectifs de différentes étapes de l'ordre chronologique et de diviser les éléments de travail en fonction de l'article.U de leur propre.
2. Configurer un système d'indicateur
Après avoir terminé l'achèvement, il y a des indicateurs différents pour chaque poste, nous devons diviser davantage en fonction des caractéristiques de l'élément de travail. Et affinez les indicateurs de données actifs, puis évaluez le problème de l'opération en analysant chaque indicateur et en optimisant en permanence le plan d'opération.
La taille de la séparation peut être soumise à la structure des données ou le côté de verrouillage de l'enfant inclus dans chaque élément de travail peut être divisé.
Par exemple, les activités utilisateur contiennent des utilisateurs de nouveaux utilisateurs, acceptés, conserver, convertir le paiement. En nouveau, l'indicateur important a la taille de l'utilisateur enregistré, le taux de croissance; Qualité du canal - Quel est le canal d'enregistrement, quel est le canal enregistré; Qualité du processus d'inscription - Nombre d'utilisateurs remplissant le processus d'enregistrement, processus d'enregistrement des nœuds locaux; Surveillance du comportement de l'utilisateur enregistré - Complétez les donnéesÉcoutez le comportement de l'utilisateur après votre inscription.
3. L'objectif de modifier l'analyse
L'analyse de raffinage cible est d'identifier les points de données optimisés en fonction des objectifs de fonctionnement. Cette étape consiste à définir la base de l'analyse d'extraction de données suivante.
Pour un exemple simple, si vous remplissez une activité maintenant, vous souhaitez savoir où être optimisé lorsque des opérations similaires ou similaires ont lieu la prochaine fois et vous devez faire attention à la participation finale efficacement. Quels sont les canaux de promotion active, la participation de la route de chaque canal est, le nombre de participants sur le chemin, réalise combien de taux de conversion, v.v. Une fois les objectifs analytiques clarifiés, vous pouvez déterminer quels points de données seront extraits.
4. Extraire des données de traitement
Dans l'extraction de données, le problème d'un point d'inhumation de données pertinent, au début de la conception des produits définis, les opérateurs doiventPlanifiez les principaux points de fonctionnement, énumérez la liste des points d'inhumation du développeur, de sorte que, afin de ne pas voir dans la prochaine fois une donnée, mais aucune information de journal de données.
En outre, les données extraites peuvent entrer dans la phase d'analyse après une série de processus.
5, Résumé de l'analyse des données
(1) Méthode d'analyse de données
Méthode d'analyse générale des données avec analyse comparative, analyse structurelle, analyse moyenne, analyse de poids, Méthode d'analyse DuPont, etc.
1) Analyse comparative
faisant référence à la comparaison Différentes tailles pour explorer les modifications de données et explorer les règles ou l'inspiration. La taille de contraste contient: comparer avec les objectifs attendus, comparez avec différents intervalles, comparez avec des collègues, comparez, comparez entre différents utilisateurs, comparant des activités différentes, etc. Suivant, utilisezUn exemple de moyen d'effectuer des portraits d'utilisateurs en comparant différentes périodes et effectue des stratégies opérationnelles en fonction des portraits de l'utilisateur.
Le tableau routier de la réponse ci-dessus est le nombre de modifications du nombre d'utilisateurs positifs d'un produit. Au début d'avril 2016, il s'agissait essentiellement d'un changement de cycle et du cycle était une semaine. Plus les données sont principalement des données sur les week-ends, afin que nous puissions spéculer que l'utilisateur principal de ce produit est un étudiant. Et en juin, les données actives ont légèrement diminué. Après la mi-juillet, les données augmentent et changent. Cela correspond essentiellement à l'examen final des étudiants et des vacances. De plus, portrait des utilisateurs.
2) analyse structurelle
Analyse de comparaison entre les sections correspondantes et globales de l'ensemble, relativement index (= (partie / globale) * 100%), il est d'indiquer que cette valeur de valeur montre le poids du tout, plus l'importance est grande, plus l'impact est grandglobalement.
3) Analyse moyenne
reflète le niveau global d'un indicateur, principalement utilisé pour mesurer la santé des entreprises dans certaines conditions.
Exemple: Certains articles ont trois canaux de vente d'A, B, C, si vous souhaitez connaître ces trois canaux de vente, les personnes peuvent avoir le chiffre d'affaires le plus important, vous pouvez compter conjointement le nombre moyen de ces trois canaux. À ce stade, il convient de noter que la moyenne «moyenne» moyenne «moyenne» est une prémisse, elle doit être établie dans les données utilisées pour calculer la valeur moyenne efficace. Par exemple, les données de vente d'un canal sont maintenant soudainement réduites à 0. Ceci est très inhabituel. À ce stade, je dois vérifier le problème. Si c'est parce que j'ai dit ce jour-là, une chaîne était défectueuse, cela aurait dû être éliminé moyen.
N'est-ce pas la valeur moyenne, la santé est la santé des affaires? incertain. Par exemple, une fois qu'une vente est une veste vers le bas, B vend une jupe courte et des milliardsLes ventes moyennes basses B Faible, n'expliquent pas les entreprises les plus pauvres B. La méthode d'analyse moyenne est appliquée aux entreprises et où les parties sont relativement proches, et c'est à ce moment-là que nous le dirons souvent, ce sera beaucoup plus.
4) Analyse du poids
Convertissez de multiples indicateurs en index pour refléter la situation générale pour une évaluation spécifique et une analyse pratique de la détermination de chaque poids de chaque indice, puis après traitement, l'indice d'évaluation global est calculé. Il est souvent utilisé pour analyser les sous-classes dans des relations parallèles.
Comme indiqué, il existe trois promotions - A, B et C. Ces trois canaux sont divisés en transformation de l'introduction de produits mère et d'enfants et participant à des lignes liées au changement de transfert et convertissent des plates-formes publiques. Pour mesurer la qualité de trois canaux A, B et C, vous pouvez définir un certain poids pour chaque canal de segment, déterminer la formule correspondante pour "Qualité du canal" (p. Ex. Qualité de canal =Après avoir acheté des produits mère et enfants) Transformer le numéro recommandé * 60% + Opération Numéro de commutation * 30% + Numéro public Numéro de conversion * 10%), comparaison de la qualité de ces trois canaux comment comparer trois canaux après poids.
Quelle est la base des paramètres de poids? L'une est l'importance de chaque indicateur de zone et d'autres indicateurs d'activités précédentes. Ou juste un exemple, il est supposé que le produit est lié aux mères et aux enfants, puis selon l'expérience d'activité précédente, en achetant le système de drainage recommandé sur les produits de la mère et des enfants, la prochaine conversion dans la probabilité de l'utilisateur actif, puis Le poids de ce canal peut définir le score élevé correspondant et le taux de perte de l'utilisateur par le flux d'instructions publiques est extrêmement élevé et son poids peut être relativement faible.
5) Analyse DUPONT
Animont Analytics est une méthode analytique complète pour créer Dupont, DuPont US. Utilisez des liens internes entre chaque indicateurAnalyser de manière exhaustive leurs propres activités et intérêts.
Comme indiqué, il est dit que les revenus récents après la mise à jour du produit et que le patron crée la raison de la raison, le réglage peut être effectué, puis nous pouvons diviser votre revenu - revenu = numéro de paiement = numéro de paiement. * Arpu (moyenne par utilisateur). Ensuite, le nombre de personnes sera divisé et le montant du paiement est = le nombre d'opérations * Payer la vidange. Selon les observations, le taux de paiement n'a presque aucun changement et le nombre de personnes actives a diminué et le nombre de personnes actives sera décomposée.
Opération Number Fonctionnement dans les nouveaux utilisateurs + Les utilisateurs sont actifs chez les utilisateurs plus âgés, si le nombre de personnes actives des utilisateurs plus âgés augmente et que le nombre actif de personnes utilise un nouveau rejet, peut supprimer des points. Ensuite, analyses, nouveaux utilisateurs = assurance de la promotion * Taux de conversion favorisera le segment de canal, selon les données, le contexteH et continuellement résolu, jusqu'à ce que l'indicateur ne puisse pas être divisé par des données, le canal augmente après la division, l'indicateur d'analyse de la division est analysé dans le revenu final plus grand, la cause du changement, que cela puisse être amélioré par ajustement artificiel, etc.
(2) Causes des fluctuations de données
Causes de changement de données: temps, promotion et accès, activités, caractéristiques de l'association, attributs d'utilisateur et composants, erreurs, industrielles les tendances.
Les trois premiers ne seront pas déployés en détail et ont un certain nombre de facteurs derrière eux. La fonctionnalité dite association est vraiment les éléments modérés divisés via l'analyse DuPont et les attributs d'utilisateur et les structures faisant référence à différents utilisateurs, le même produit ou opération et paiement, etc. Changera. Effets des tendances industrielles pour les données d'exploitation: Supprimer des exemples de l'année dernière - O2O, lorsque ce concept est enflamméEn particulier, une grande quantité de capital est enregistrée sur ce marché, selon de nombreux avantages, les utilisateurs ont augmenté, maintenant après le marché mature, le nombre d'utilisateurs relativement doux.
6, Demande de retour et d'entrée
Observez soigneusement que le processus d'analyse de données forme en fait une boucle fermée.Après un rapport de synthèse, nous devons utiliser des conclusions pour pratiquer, continuer à observer les changements de données et optimiser en permanence notre stratégie opérationnelle.