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1、明确分析的目标
做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。
明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
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2、收集数据的方法
说到收集数据,首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”,个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种:
第一种:自己研发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。
第二种:利用第三方统计工具。
常见的第三方统计工具有:
网站分析工具
Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计
移动应用分析工具
Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics
不同产品,不同目的,需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
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3. 产品的基本数据指标
新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。
活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多,越有可能为产品带来价值。
留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。
传播:平均每位老用户会带来几位新用户。
流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。
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4. 常见的数据分析法和模型
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