汇集国内知名数据分析与数据挖掘相关的网站门户、交流论坛，推荐给数据分析爱好者们，给您数据分析之旅“添油加醋”！1、人大经济论坛网址：http://bbs.pinggu.org简介：人大经济论坛依托中国人民大学，成立于2003 年，内容涵盖经济、管理、金融和统计，目前已经发展成为国内最活跃和最具影响力的在线交流平台。2、中国统计网网址：http://www.itongji.cn简介：中国统计网,数据
转载
2023-08-09 16:46:11
123阅读
对于客服管理来说，数据分析是辅助决策的一项重要能力。数据能够提供清晰的、可视化的结果。现在电商行业每年的情况都在变，客服团队做好客服数据分析是有必要的。那要怎样才能做好客服数据分析呢？| 一、数据分析常用的3种方法1.对比分析法对比分析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对，能告诉你过去发生了什么（现状分析）、告诉你某一现状为什么发生（原因分析）、告诉你将来会发生什么（预测分析）。对比分析法
转载
2024-06-17 13:45:53
47阅读
什么是数据分析是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律
使得数据的价值最大化
分析用户的消费行为
制定促销活动的方案制定促销时间和粒度计算用户的活跃度分析产品的回购力度分析广告点击率
决定投放时间制定广告定向人群方案决定相关平台的投放......数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当的行动
保险公司从大量赔付申请数据中
目录标题案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别？1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布？1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景：对Ap
转载
2023-10-12 09:48:25
236阅读
数据分析，有套路？细品1. 准确看2. 客观判3. 找方法3.1 矩阵分析3.2 漏斗分析3.3 杜邦分析3.4 分层分析3.5 交叉分析4. 小结 来源：分析有数借着互联网的东风，“数据分析”这个词越来越火，小到业务执行、大到企业决策，数据都在持续发挥着价值。但是很多人只闻其名、未见其道，到底如何进行数据分析？数据分析有什么套路吗？今天就带大家认识下数据分析的那些套路。首先给大家个选择题，大家
转载
2023-08-30 07:05:14
67阅读
那么这一篇呢，针对的是逻辑做的灰盒测试，一般是指需求文档上没有的内容，但却是技术方案的核心，逻辑分析针对的就是实现测试。那么什么是逻辑呢？比方说一个记事本，具有新建，修改删除的功能，如果是功能测试，那么依照元素分析法就是新建 修改 删除 展示这几个要点，新建 普通文本 数字 表情 特殊字符 空格等一些字符展示 能否展示空格 过短过长字符展示效果 横竖屏是否支持修改 修改后展示 修改后重进
转载
2024-01-15 12:00:01
62阅读
●
基础指标
1、用户：总用户数、新用户数、留存用户、转化率、地域分析； 2、活跃：日活跃（DAU）、周活跃（WAU）、月活跃（MAU）； 3、营收：付费人数、付费率、付费点分布； 4、应用：启动次数、使用频率、使用时长、使用间隔、版本分布、终端类型、错误分析； 5、功能：功能活跃、页面访问路径、核心动作的转化率；
●
转载
2023-07-03 22:18:55
192阅读
文章目录1. 项目需求2. flume采集数据3. 预处理4. 导入数据到hive5. hive数据仓库etl(各种hive sql编写)6. 数据迁移sqoop7. web展示系统开发 1. 项目需求网站、app的运营者需要知道自己的产品或服务的运营状况，就需要对使用自己产品的用户进行各种角度的数据分析，比如：用户数量新增用户留存用户活跃用户地域分析渠道分析 …要做这样的分析，数据来源应该是用
转载
2023-09-21 09:04:08
86阅读
APP的数据指标体系主要分为五个维度：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析及用户属性分析。 1.用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标； 2.参与度分析主要分析用户的活跃度； 3.渠道分析主要分析渠道推广效果； 4.功能分析主要分析功能的活跃情况、页面访问路径以及转化率； 5.用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量 用户规模和
转载
2023-07-25 20:00:46
300阅读
在当前的互联网企业中，我们经常提到数据驱动，那么具体如何做好数据驱动，是产品部门，运营部门和数据部门相互协作相互支持共同面对的问题，主要的目标说白了就是拉新促活提留存。要通过数据进行驱动，那么必须要有分析指标，无论是产品的功能迭代还是运营活动的推广评估都需要数据指标去衡量。常用的APP指标主要包含五大层面：用户规模分析，参与度分析，渠道分析，功
转载
2023-08-30 07:05:06
107阅读
作者：大师兄大家好，我是大师兄，这是我的数据茶水间，分享和数据相关的方方面面，有干货，也有闲谈。总之，希望我的分享，能够给大家带来收获。1 前言有一个朋友跟我说，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%
转载
2023-09-06 14:42:01
130阅读
最近有一位小伙伴问我，做数据岗该学习哪些软件，我想了想扔给他33个软件数据分析工具类软件，大体可以分为以下5类：Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具（Excel单独分成一类，主要是因为它应用场景广泛，且用户基数过于庞大，甚至超过其他所有工具用户之和）每个类别的代表工具分别有：「Excel生态」：Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、Power
转载
2023-09-11 11:08:55
159阅读
App精细化运营的必由之路是什么？一定是要搭建强大的数据统计管理系统，在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。在当前应用统计服务并不多的市场环境下，openinstall应用统计功能包含以下几大亮点：（1）统计全面： 全面统计App的安装数据，全面展现给开发者。（2）数据精准： 兼容Android和iOS系统，数据来源精准可靠。（
转载
2023-08-09 10:01:00
74阅读
友盟副总裁蒋桦从数据角度分享了友盟对移动应用领域趋势的看法，以下是她分享的第二点：移动应用数据分析的六个要素。整理如下。（相关 如何借数据来实现APP精细化运营？） 如果做APP或者打算做APP，都遇各种各样的数据问题，比如说我的用户是谁、用户在哪儿、怎么能获取到用户、跟哪个渠道合作，用户喜欢APP里什么功能……开发者该如何解决数据运营难题？ 主要有如下几点：首先，开发者需要通过数据
[财务][数据化分析][帆软]报表设计-数据分析(op=view)1. 概述数据分析模式也可以查看报表，但是其可以对报表结果进行不分页预览及在线分析：排序、二次过滤等。下面我们以内置的行式报表—数据纵向扩展 .cpt 模板为例，来看看数据分析的使用方式以及其一些属性的设置。2. 数据分析(op=view)1）打开设计器，在模板面板中找到doc/Primary/DetailRe
数据已经放在评论区了实验1：地理数据的统计处理实验步骤与结果分析：1.点击菜单栏【文件】下拉选项框，打开已经下载好的Excel表“"D:\桌面\计量地理学实习\表2-1某地区有关农业统计数据.xls"”，如下图所示：2.点击菜单栏上面的【分析】—【描述统计】—【频率】工具，如下图所示：3.将需要进行统计分析的变量选中加载到右边，点击确定得到如下结果（每个变量因子的频数统计表）：4.选中【分析】—【
转载
2023-11-26 10:59:39
226阅读
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？虽然这是一个老生常谈的问题了，但它却是非常重要，我也一直在努力寻找最终的答案。如果你到网上去搜索相关的问题，很难得到一个完全公正的观点。因此，我们通过调查问卷，采访了多位数据分析师，得出了数据分析行业最实用的数据分析工具，前6位结果如下：1、ExcelExcel 具有多种强大的功能，诸
转载
2023-08-08 08:56:05
342阅读
# App留存数据分析
## 简介
随着移动互联网的发展，各种类型的应用程序（App）如雨后春笋般涌现，用户通过下载和安装App，可以享受到丰富多样的功能和服务。然而，App市场竞争激烈，用户留存率成为衡量一个App成功与否的重要指标之一。留存数据分析是帮助开发者了解用户行为和需求的有效手段，为改进App的功能、增加用户黏性提供决策支持。
本文将介绍如何进行App留存数据分析，并提供代码示例
原创
2023-10-20 14:35:40
69阅读
1. 项目背景 本项目以国内高校大学生在一段时间内对某短视频平台的使用数据为基础。通过数据分析和建模方法，我们深入挖掘这些数据中所蕴含的信息，以实现对高校和大学生维度的统计分析。为了提高数据的可视化与交互性，构建了一个Web交互平台，通过直观的视觉感知，使数据更清晰、方便快速地为管理者呈现，以辅助其做出更
随着互联网流量生态的发展，App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升，但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂，用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景，如何高效打通用户从来源到转化场景的链路，精准监测用户行为数据是技术难题，主要体现为以下痛点：- 投放渠道分散： 面对分散的市场渠道和多样的投放类型，比如团队地推、社交分享、短信召回、广告投放、达人营销等等，企业
