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以下是自己的笔记整理
1、数据分析的作用与基本原理
1.1 数据概念
UV 用户访问量
PV 站点页面访问量
留存率&活跃率 留存（次日、一星期、一个月30天），如果说新增用户是绝对用户量，那么留存就是有效用户量
活跃率 某个时间周期网站用户活动行为占比
退出率：用户从某个页面离开了网站占比 （主要是看单个页面的相关性，转化下游倒流基因）
跳出率：用户访问的第一个界面然后离开，主要是针对网站着陆页占比，如网站的landing页
PS：退出率 exit rate：从该页退出的的页面访问数/进入该页的页面访问数= exit pv/pv（注意这里面的访问数和一般概念的visits是不一样的 其实是指pv，非visits，关于pv和visits参考Google analytics的说明文档）。
跳出率（Bounce Rate）也被称为蹦失率：浏览单页即退出的次数/访问次数=single access/entry visits。
1.2 数据分析的作用
A、做完一件特定的事情后，评估产出和成效，得出改进思路 （三节课H5小游戏“一秒入职facebook”活动）
B、产品整体数据不佳，找出核心原因和问题所在，予以解决（日记社交类产品，新增活跃留存等存在或大或小的问题）
C、接手一款产品，评估其当前状态，发展阶段，得出下一步工作思路。亮点分析，找出问题（O2O学习平台，三个月课程销售量50W，需要梳理数据需求，明确问题）
1.3 数据分析的基本原则
A、明确分析目的，在建立分析方法和思路，抓取相应的数据
B、围绕着核心业务流程和重要结论来分析
ex:天猫11购物节。需要提升付费转化率，那么分析购物流程。关注访问-付费的整体流程，以及每一步用户的数据。网站UV、购物行为UV、登录成功UV、checkout UV、paymentUV、payment success UV。访问-购物，用户转化率，结算到支付的转化率。
2、建立初步数据分析意识和思路
学会定位核心问题，快速从数据中找到问题和答案
分析：
V1.2 注册转化率低，导致整体数据都偏低
V1.3 注册登录流程进行优化，问题下单、支付、成交量比较差
V1.4 下单量有增加（可能是页面展示逻辑，下单引导做了优化），同时发现客单价下降，但这里会发现支付数量小于成交数量，可以推理支付方式可能是非线上支付，例如货到付款等
v1.5 流量上升（老用户传播或者是活动推广），我们会发现支付为0，去推断一个潜在诱因可能是线上支付取消了。同事会发现下单比注册数量还要多，可能做了一个支持无需登录即可下单的方式。
2.2 一个活动结束后的数据需求梳理和分析思路
除了关注图片里面的几个数据，也需要关注活动3-7天后，取消公众号的数据
梳理活动的业务逻辑，分析活动结果
2.3 依据杂乱的产品数据解决产品现存的问题
A、从所有的表单项中找到潜在的问题数据。
B、一次分析所有问题数据，对于问题成因基本相同的，进行合并。
C、对于最终剩下待解决的问题根据当前阶段进行优先级排序。
D、结合产品形态，提出解决方案并执行和验证。
问题：
新增用户增速缓慢， 活跃用户无增加， 活跃用户和启动次数比例是1:4~1:8
累计用户增长缓慢（和新增同问题），次日留存率不稳定，平均单次使用时长（结合产品形态分析，主要分为发和看日记）
分析：平均单次使用时长比较低和活跃用户增长慢是同问题。
平均单次使用时长（无人发布，写的东西质量不高，可读可看性不强）影响了活跃用户的数据，这里可以采取储备优质的内容进行发布，引导流程，奖励机制），用户找不到内容与人交流
而单次使用时长是活跃用户的上游，前期产品需要注重用户的价值和体验。提高用户的使用时长
2.4 如何针对一款产品建议数据监测思路？
维度1：对照产品生命周期，进行数据监测和评估
维度2：找到现有潜在问题数据，进行分析和评估，界定问题。
维度3：分析核心业务流程，找到关键考核指标，对其进行监测、分析和分解
可以根据产品周期来
也可以注重老用户重复消费率
总结;
数据的分析原则：
- 先明确目的再分析，不要为了分析而分析
-要围绕着核心业务流程来进行分析
如何针对一款产品建议数据监测思路？
-对照产品生命周期进行监测，判断该产品趋势和所处阶段
-找到现有潜在问题数据，对其进行深入挖掘，明确原因
-分析产品核心业务流程，依据业务流程找到关键考核指标
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