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移动PM如何分析和挖掘数据​_数据分析师培训
2015-06-13
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移动PM如何分析和挖掘数据_数据分析师培训


如何对相关数据进行分析?

在进行数据发掘之前首先可以对产品做相应的数据建模,然后经过上线跟踪、分析,对比原来的模型,是否有遵循原来的模型。如果是模型不合理,则需要对数据模型进行矫正。如果出入较大则需要对数据进行分析,或者根据分析出来的数据 在产品上做内部测试或者灰度测试然后对比,如果原来的模型问题不大,再挖细节,分析其他数据找原因,结合数据模型,如果有问题了以后,针对问题追踪数据,进行分析。

一、对于启动,留存这些数据。主要是看异常,发现异常以后再去找寻原因和问题

二、平时某个很正常的数据突然变化,我们也会追踪,

三、在线用户,进行每日跟踪,是否呈曲线自然生长,或者出现异常。

四、活跃用户,对用户的使用频次以及有效行为进行跟踪及分析。

数据分析主要通过数据工具进行分析。数据分析主要为两种:

一、第三方数据分析工具。如友盟,可以快速的接入,节省成本,比较适合创业型公司及刚上线产品,但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪。

二、自己开发数据分析工具,可以对每个数据进行实时跟踪,并且快速做出产品的调整,需要足够的开发人员及成本,比较适合大型公司或者成熟型产品。

需要对那些关键指标进行挖掘?挖掘后有何意义?

在对关键指标进行发掘,不同的产品,有着不同的关键指标。比如在内容型应用中,周留存影响关于用户对功能的使用,月留存,关系用户对内容关注,次月留存,关系用户的体系。

社交:主要关注用户分布、用户留存、活跃用户、功能使用频次以及有效行为等社交行为数据分析,通过数据分析及发掘来了解用户的社交特征,最总了解用户到的社交属性优化产品的社交传播。

电商:主要淘宝指数、网站流量、收藏、购买等数据,了解用户的电商消费特征

地图导航等工具类应用:了解功能的使用时间、区域、地段等数据,从而了解相关对相关产品的功能使用,以及路况信息。

内容类:关注内容转化率(内容下载量/内容浏览量),实时了解用户对内容偏好、关注,了解用户对生活文化特征,透析用户的社会文化属性。

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