互聯網企業數據分析主要工作内容?一.數據指标數據使用過程中的通用語言，現在小編就來說說關于互聯網企業數據分析主要工作内容?下面内容希望能幫助到你，我們來一起看看吧!

互聯網企業數據分析主要工作内容

一.數據指标

數據使用過程中的通用語言

二.常見的數據指标

a.可以被觀測、統計、記錄

b.指對當前業務有參考價值的統計數據

c.用戶數據

存量：DAU/MAU

增量：新增用戶

健康程度：留存率

從哪裡來：渠道來源

d.行為數據

次數/頻率：PV/uv/訪問深度

路徑走通程度：轉化率

用了多久：時長

質量：跳出去

e.業務數據（電商、視頻）

總量：GMV、訪問時長

人均：ARPV/ARPPU、人均訪問時長

人數：付費人數、播放人數

健康程度：付費人數/付費頻次、觀看率

（被消費對象）：SKU、被消費内容視角

三.DAU、MAU日活和月活躍

Daily/Monthly Active User

daily一個自然日，如果是的全球服務，則看24小時

monthly當月至少活躍一次的用戶總數

TIPS：MAU=當月DAU之和，需要去重。

活躍的定義

一定來自用戶的主動操作，按人或設備去重

四.如何定義新增

渠道：點擊下載就算。離激活遠，适合量級小或者免費渠道

運營：下載成功。反應意願，可刷量可信度存疑，渠道依賴商店。

産品：啟動就算。離激活近便于統計，無法避免刷量

研發：注冊才算。最真實數據，對用戶質量要求搞切産品ARPU高

五.如何理解留存

7日日留存：第7天/第一天(避免中間段時間的幹擾)

7日内留存：第2天至第7天去重後/第一天（适用于周期長的業務）

次日留存：第2天/第1天

首日留存：第1天/第0天

六.行為數據指标(pv,uv,轉化率）

1.PV（Page Views）頁面浏覽次數

UV (Unique Visitors)獨立訪問數

2.轉化率算法：PV/PV,UV/UV

3.訪問深度

算法一：用戶對某些關鍵行為的訪問次數

算法二：将網站内容功能分層級

4.訪問時長

web時代：頁面打開時長

APP時代：前台駐留時長

5.彈出率

隻訪問了一個頁面，來了立馬就走了的用戶

6.指标沒有絕對對錯，隻求彼此認同。

七.拆解業務模塊

1.從業務的最終目的出發梳理業務模塊

2.判斷業務模塊所屬類型

3.根據業務模塊所屬類型選擇數據指标

八.判斷模塊類型

1.工具模塊

2.内容浏覽模塊

3.交易模塊

4.社區模塊

九.根據業務模塊選擇數據指标

省時間：工具模塊、交易模塊

殺時間：内容模塊、社區模塊

a.工具模塊指标：使用量、模闆達成率、使用頻次

b.交易模塊關注指标：詳情頁轉化率、交易金額、客單價、複購率

c.内容浏覽模塊模塊：觀看數、浏覽廣度、浏覽時長、内容互動

d.社區/社交類模塊指标:發布量、互動量、關系密度。

十.數據工具

根據業務問題種的核心需求，匹配适當的分析套路，選擇合适的數據工具

1.根據業務核心選擇

a.社區産品：用戶導向、内容導向

b.視頻類産品：内容/流量導向、用戶導向、内容導向

c。電商類産品：流量導向/用戶導向

2.根據公司階段選擇

探索期工具：計數

• 流程未定，常變動
• 驗證需求是否存在

成長期工具：流量/内容/用戶/業務導向

• 追求增長
• 尋求業務量和用戶量規模增長方法

成熟期工具：用戶導向，業務導向

• 穩定，沒有新的突破點
• 業務流程理得更順

用戶群體拆的更細

衰退期：用戶導向

• 延長産品生命周期
• 獲取用戶最大價值

3.解決特定問題

計數：單獨埋點、預置處理規則的僞分析

流量：誰來了，從哪來、來做什麼、是否達成目标

内容：資源庫、被消費情況、表現質量

用戶：來做什麼、是否複用、流失情況、用戶畫像

業務：流程是否順暢、規模/頻次、問題原因

十一.9種常見的數據分析方法

1.對比分析：一定的時間段或者參照物對比

2.多維度分析：不同的維度對指标拆解

3.漏鬥觀察：一連串向後影響的業務行為，觀測流程的運行狀态

4.分布情況：用戶時間和空間維度上的分布

5.用戶留存：用精準留存判斷業務内容的價值

6.用戶畫像：通過對不同的用戶貼上标簽，以便對不同的群體分類運營

7.歸因查找：那一個模塊或者運營對業務目标達成貢獻最大

8.路徑挖掘：起始時間或結束時間的行為路徑

9.行為序列：用戶行為的順序

十二.5類常見的業務場景

1.數據漲跌異動如何處理

2.如何評估渠道質量，确定投放優先級

3.如何評估業務/内容短期價值、長期價值、未來潛力

4.了解畫像背後的用戶，實現高質量拉新/精準運營推送。

5.如何分辨誰是真實用戶，誰在薅羊毛

十三.分析流程(業務、工程、分析)

1.數據采集

2.指标建模

3.觀測數據

4.數據分析

5.業務洞察

十四.數據采集

埋點：一小段代碼上報事件

1.借助DRD(數據需求文檔)想清楚，講明白業務部門需求

2.産品指标建模

3.埋點代碼觸發時機

4.埋點屬性設計

作者 | VAndreas Young 洞悉産品本質，探索産品成功邏輯，預測産品市場反應，節約産品運營成本。

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