刘洋：以产品为中心的数据分析方法——移动应用数据分析法
产品运营中的数据分析技巧
产品运营中的数据分析技巧数据分析是产品运营中不可或缺的一部分，它可以帮助产品团队更好地了解用户的需求和行为，同时也可以提供采取更有针对性的措施来提高产品的用户体验和盈利。
本文将从以下三个方面探讨产品运营中的数据分析技巧。
一、数据采集在数据分析中，数据采集是非常关键的一步，只有准确的数据才能得到准确的结论。
产品团队需要确保在产品中集成可靠的数据采集工具，如Google Analytics、Firebase Analytics等。
此外，针对特定的业务需求，产品团队也可以通过自主开发一些数据采集接口，如事件追踪和API接口等，来收集用户的更细的信息。
对于数据的可靠性，还需要注意，首先需要定期检查数据采集的完整性和准确性。
其次，注意数据的去重，避免重复数据对分析的影响。
最后，需要分析不同来源的数据，比如APP内部和外部渠道的来源，以便更好地了解用户的渠道来源。
二、数据分析在进行数据分析时，产品团队需要注意以下几个方面：1.数据可视化数据可视化可以帮助产品团队快速和准确地了解数据的状态和趋势，如流量量、用户留存等核心指标。
通过图表和统计方法，数据分析团队可以在数据变化时快速作出分析。
同时，还建议在数据可视化方面使用专业的工具，如Power BI、Tableau等。
2.数据挖掘针对数据的不同维度和结构，数据挖掘可以提供更深入的分析和推断。
产品团队可以通过使用机器学习算法，来识别用户群体和用户行为等特征，以便更好的解决用户需求和提高产品盈利。
此外，通过数据挖掘可以发掘用户行为的规律，比如用户最可能使用的功能和服务，以便在产品中做出针对性的调整和优化。
3.数据解读最后，团队需要进行合理的数据解读，从数据中得到正确结论，并根据结果来采取相应的措施。
数据分析团队需要具备良好的业务理解力，能够结合产品业务需求来进行数据分析，从而提出有针对性的建议和方案。
三、产品优化基于对数据的分析，产品团队需要采取相应的优化措施。
以下几个方面是可以进行产品优化的：1.产品功能优化通过数据分析，团队可以了解用户使用频率和偏好，可以根据数据提供更多用户所需要的服务和功能。
产品数据分析的方法和工具
产品数据分析的方法和工具随着数字化时代的来临，越来越多的企业开始意识到产品数据分析对于业务发展的重要性。
然而，要想进行有效的数据分析并得出实际有效的结论和建议，并不是一件容易的事情。
本文将介绍一些产品数据分析的方法和工具，希望能够为企业提供一些指导。
一、收集数据数据分析的前提条件是有足够的数据样本，因此如果企业想要进行数据分析，首先需要确保收集足够的数据。
一般来说，数据的来源可以分为以下几种：1. 内部数据：这一类型的数据来自于企业内部的各种库存、操作系统和业务系统等，是比较可靠的数据来源。
2. 外部数据：这一类型的数据是从企业外部获取的，例如社交网络、市场调查或行业报告等，可以帮助企业更好地了解市场和竞争对手，但是需要注意数据的可靠性和真实性。
3. 原始数据：这一类型的数据可能是原始的、未经加工的数据，例如日志文件、游戏记录等。
这些数据通常需要一定的技术基础来进行分析。
在收集数据时，需要注意数据的质量和完整性。
如果数据存在丢失、重复或错误等问题，那么得到的分析结果可能会被质疑或影响有效性。
二、数据清洗和整合在收集到数据后，需要对数据进行清洗和整合。
数据清洗是指对数据进行筛选、过滤和去重等操作，确保数据的精确度和准确性。
数据整合是将不同来源的数据进行统一处理，使其能够被有效地比较和分析。
数据清洗和整合是数据分析的关键步骤之一，因为仅有清洗和整合完好的数据才能够得出准确、可靠、有用的分析结果。
如果数据不清洗，就会产生误差或者失去一部分重要信息，这将导致分析结果缺失或者不完整。
三、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图表的过程，一般使用的工具有Tableau、Power BI等。
数据可视化有助于企业更好地理解数据，发现数据之间的关联，并提供有效的数据故事。
在进行数据可视化时，需要考虑以下几点：1. 选择正确的图表类型：不同的数据类型需要不同的图表类型来呈现，例如，线图适合呈现随时间变化的数据，而饼状图适合呈现占比数据。
人民大2023《跨境电商数据分析与应用》 PPT课件项目7：跨境电商产品数据分析
➢ 可以看到“支付金 额”“访客数”“支付转 化率”“客单价”“成功 退款金额”等核心指标。
➢ 在时间标签上通过切换， 可以选择单日、7天、30天 的产品数据，以此判断该 产品的盈利能力。
二、速卖通产品盈利能力分析
选择下载产品的详细数据，使用EXCEL分析工具中 的“数据透视表”进行产品获客能力和盈利能力指 标的详细分析。
二、速卖通产品盈利能力分析
120
100
80
60
40
20
0 尺寸:18寸
尺寸:20寸
尺寸:22寸
尺寸:24寸
颜色分类:咖啡色
组合图展示分析结果
尺寸:26寸
尺寸:28寸
16000 14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
求和项:支付买家数 求和项:支付件数 求和项:加购件数 求和项:支付金额
➢ 2.重复购买率 从字面上理解为重复购买的比率，其计算方法有按客户数量和按交易次数计算两种。 （1）按客户数量计算 复购率=一段时间内重复购买的客户数量÷客户总数量×100% 例如：客户总数为100人，其中50人重复购买（不考虑重复购买了几次），复购率为50%。 （2）按交易次数计算 复购率=一段时间内客户重复交易的次数÷总交易次数×100% 例如：共产生100笔订单客户总数为100人，其中20人重复购买，这20人中有5人重复购买1次（即：购 买2次），有15人重复购买2次（即：购买3次），复购率=（5*1+15*2）/100，结果为35%。
任务二 分析产品盈利能力
产品盈利能力是指产品为店铺或企业获取利润的能力，研究的是利润与收入和 成本之间的比率关系。一般而言，利润相对于收入和资源投入的比例越高，盈 利能力越强；比率越低，盈利能力则越弱。
产品运营常用的数据分析方法
产品运营常用的数据分析方法数据分析是产品运营的重要工作之一，通过对用户行为数据的分析，可以帮助产品运营人员更好地理解用户需求，优化产品策略和用户体验。
下面将介绍一些产品运营常用的数据分析方法。
1.用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品中的行为数据进行分析，了解用户的偏好、习惯和行为路径，识别潜在的问题和瓶颈，并据此进行产品优化和改进。
常见的用户行为数据包括浏览量、点击量、转化率、停留时间、跳出率等指标。
通过对这些指标的分析，可以发现用户使用产品的痛点和需求，进而进行改进。
2.基于统计的数据分析基于统计的数据分析方法主要是通过对产品的关键指标进行统计分析，发现产品存在的问题和改进的潜力。
常见的统计分析方法包括平均值、中位数、最大值、最小值、标准差等。
通过对这些指标的分析，可以了解产品的整体情况和变化趋势。
3.渠道分析渠道分析是通过对不同渠道带来的用户数据进行分析，了解不同渠道的质量和效果，进而进行资源优化和投放策略的调整。
常见的渠道分析方法包括渠道流量、注册量、留存率、付费率、ROI等指标。
通过对这些指标的分析，可以评估每个渠道的效果，优化投放策略和资源分配。
4.A/B测试A/B测试是一种常用的数据分析方法，通过对不同版本或策略的对比分析，确定哪种版本或策略对用户更有效。
通过随机将用户分成不同组，对比不同组的数据指标，可以得出结论。
常见的A/B测试包括界面设计、功能模块、营销活动等。
5.用户画像分析用户画像是产品运营的重要工作之一，通过对用户数据进行综合分析，深入了解用户的需求、兴趣和行为模式。
常见的用户画像分析包括用户属性、兴趣偏好、消费行为、社交关系等。
通过对用户画像的分析，可以制定精准的用户营销策略和产品优化方案。
6.市场竞争分析市场竞争分析是通过对竞争对手的产品、市场份额、用户群体等进行分析，了解市场竞争环境和自身的优势和劣势。
常见的市场竞争分析方法包括市场调研、竞品分析、用户调查等。
移动应用的大数据分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
移动应用的大数据分析_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1背景移动应用的场景非常广泛，将互联网和人们生活紧密联系在一起。
依托于智能手机、平板电脑等移动终端的普及，以及无线网络环境的持续改善，游戏、社交、电商等互联网应用真正做到了随时随地的服务。
同时，物联网应用首先在消费者领域实现了大规模突破，如可穿戴硬件、智能家居、智能车载终端等。
热潮背后，用户数据空前激增，任何一个提供移动应用的服务商都会面临用户数据的分析问题。
同时，由于业务层面持续向以用户为中心的服务演进，大数据分析成为任何一个移动应用平台需要解决的问题之一。
2典型场景移动应用数据分析的典型场景包括用户统计、业务统计、安全审计、运营分析和行为分析。
用户统计这是移动应用数据分析最为基本和重要的一环，典型的分析指标包括用户总数、每日新增用户数、每日活跃用户数(DAU)、每月活跃用户数(MAU)、留存率等。
数据来源主要是用户打点数据，即活跃用户的移动应用上报后台的周期性数据。
业务统计业务统计与移动应用的内容和平台所提供的服务紧密相关，主要目的是提供针对业务的各类统计报表，如游戏付费用户统计、社交网络的大V排名、电商应用的热度商品等。
数据来源主要是平台业务数据。
安全审计出于平台安全和商业利益方面的考虑，安全审计主要关注异常访问、无效访问、欺诈用户等方面。
数据来源包括用户打点数据和系统日志。
运营分析运营分析主要面向业务相关团队或产品运营人员，需要灵活支持不确定的逻辑和模型，并可以快速返回结果，通过即时、多维的平台数据挖掘来优化产品设计或运营。
数据来源包括上面三个场景的结果，以及平台业务数据。
行为分析行为分析可以基于策略或规则，也可以基于机器学习。
然后，平台根据用户行为分析的结果，结合用户上下文做出推荐。
数据来源主要是平台业务数据。
3 解决方案移动应用的数据分析主要包含数据的收集、存储、处理和分析4个阶段，同时具有离线和实时两个维度。
AWS服务对各个阶段的支持，如图1所示。
产品经理 - 数据分析的正确做法
数据分析的正确做法产品经理的核心工作流程，主要分为这样几步：①需求分析②可行性分析③产品策划④产品设计⑤项目管理⑥数据分析⑦版本迭代。
刀哥把这个流程系统的梳理了下，写成了一个系列，本文是这个系列的最后一篇：数据分析。
产品对于数据，就像飞机对于仪表盘一样，没有仪表盘的飞机，是盲飞，没有数据的产品，是抓瞎。
数据分析，对产品经理来说，太重要了。
本文结合刀哥多年的工作经验，来分享产品经理如何做数据分析，关注刀哥公众号回复『数据分析』，可以获取数据分析工具包。
01.数据分析数据分析，就是将产品相关的数据进行收集、整理，然后通过数据分析的方法，总结出模型和规律，以指导决策。
做为产品经理，通过数据分析，可以获知产品的运营情况，版本迭代的效果，数据还能指导运营策划活动、做用户分群、差异化营销等。
数据分析，将决策模式由拍脑袋变为有据可循。
02.搭建数据体系在做数据分析之前，要先弄清楚做数据分析的目的，即通过数据分析，得出什么结论，而要得出这个结论，必须有哪几个指标支撑。
这就需要提前搭建数据指标体系，搭建数据指标体系，有以下几种方法：海盗指标法海盗指标法从用户的角度，分成5个阶段，每个阶段都有核心指标。
1）获取用户。
通过各种手段，让更多人接触到产品，就是我们常说的拉新，其核心指标有访问量、注册量、认证量、CAC等。
2）提高活跃度。
用户触达到产品后，如何对其进行激活，并让用户持续活跃。
每个产品都有一个核心价值，让用户接触到核心价值才能发挥产品的作用，让用户受益。
常见的指标如充值转化率、消费转化率、DAU、MAU等。
3）提高留存率。
留存率是衡量产品价值最重要的指标之一，只有留得下用户，才能持续获得收益，提高用户生命周期价值。
Facebook针对游戏行业提出了一个40-20-10法则，即如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40%，7日留存率大于20%，30日留存率大于10%。
4）获取营收。
只有用户愿意付费并持续使用产品才能获得营收，获得营收才能让产品持续发展，如果不能形成这个商业闭环，产品无法持续，其核心指标有CLV(客户生命周期价值)、ROI(投资回报率)、ARPU(每用户平均收入)。
移动应用开发中的用户活跃度统计与分析
移动应用开发中的用户活跃度统计与分析移动应用的成功离不开用户的积极参与和使用。
用户活跃度的统计与分析成为了开发人员和营销人员重要的工作之一。
通过对用户活跃度的统计与分析，我们可以了解用户的行为习惯，优化产品体验，提高用户满意度和留存率。
本文将探讨移动应用开发中的用户活跃度统计与分析的方法和重要性。
一、用户活跃度统计的方法用户活跃度的统计可以通过不同的方法进行。
下面是几种常见的统计方法：1.注册和登录数据通过统计用户注册和登录的数据，可以得知用户的数量和行为特征。
注册数据可以了解到新用户的增长情况，登录数据可以了解到用户的活跃度和使用频率。
2.活动参与数据如果应用有举办活动，统计参与活动的用户数量和行为数据也是一种重要的统计方法。
可以了解到用户对活动的态度和参与度，有助于设计更具吸引力的活动，吸引更多的用户参与。
3.使用时长数据通过统计用户在应用中的使用时长，可以了解到用户对应用的兴趣程度。
使用时长越长，表示用户越喜欢应用的内容和功能，反之则可能需要优化应用，增加用户粘性。
4.行为数据行为数据包括用户在应用中的各种操作和行为，如点击、浏览、评论等。
通过统计用户的行为数据，可以了解到用户对应用的具体使用情况，如用户偏好的功能、用户流失的原因等。
行为数据是对用户活跃度分析非常重要的一部分。
二、用户活跃度分析的重要性用户活跃度分析在移动应用开发中具有重要的意义。
下面是几个方面的重要性：1.产品优化通过用户活跃度的分析，可以了解到用户对应用的使用行为和意见反馈。
开发人员可以根据用户的反馈和行为数据进行产品优化，修复bug，增加新功能，提高用户满意度。
2.用户留存率用户活跃度与用户留存率密切相关。
通过用户活跃度的分析，可以识别到哪些用户活跃度较低，存在流失的风险。
在了解用户的问题和需求后，可以采取一系列措施来提高用户留存率。
3.精准营销用户活跃度的分析可以得知用户的兴趣和偏好，为营销人员提供有价值的信息。
通过分析用户的行为数据，可以更加精准地进行推送消息和个性化营销，提高用户参与度和用户忠诚度。
移动互联网大数据分析与应用
移动互联网大数据分析与应用移动互联网是指移动设备通过互联网进行信息交流、交互和服务的过程。
而大数据则是指数据量巨大、数据类型复杂、数据处理能力强的数据信息集合。
两者相结合，可以进行移动互联网大数据分析与应用，提高社会各方面的效率、创造巨大的经济增长与社会价值。
一、移动互联网大数据的营销应用移动互联网大数据对于企业营销方面有很大的帮助。
借助移动互联网，企业可以收集很多用户信息，包括用户地理位置、用户喜好、用户阅读、浏览和购买记录等等，这些信息可以以数据的形式进行整理和记录，形成用户群体的数据画像，以实现企业的精准营销，不再进行单一的陈旧营销方式，例如广告投放、营销推广等，而是通过大数据分析，我们可以更加精准地进行用户画像、产品推广、服务优化等等，达到更好的营销效果。
二、移动互联网大数据的医疗应用随着健康管理日益普及，移动互联网大数据的医疗应用也越来越重要。
通过移动互联网大数据技术，医疗机构可以收集和记录患者病历、体检数据、医学检验数据、药物治疗数据等等，以实现精准的医疗治疗方式。
通过对移动互联网大数据开展分析，可以从患者的大数据量中，发现患者的疾病特征和疾病发展趋势，并提供个性化的医疗方案。
同时，移动互联网大数据在药品研发和推广、新医药的临床试验、药品安全监测和药品追溯等方面都可以发挥重要的作用。
三、移动互联网大数据在城市管理中的应用城市建设和管理是一个永恒的主题，同时也是一个庞大的工程。
通过移动互联网大数据分析应用，可以实现对城市各方面的数据分析。
例如，在城市交通管理方面，我们可以通过大数据分析，制定实时道路拥堵的解决方案，如在繁忙的交通路段设置临时交通信号灯、公共交通的优化路线、汽车行驶限制等，提高城市的通行效率。
在公共设施管理方面，我们可以对城市公共设施问题进行分析，防止设施损坏、寻找缺陷、及时维护等。
只有通过大数据分析和应用，城市建设和管理工作才能更加高效、便捷、智能和人性化。
四、移动互联网大数据在金融领域中的应用随着移动支付的兴起，移动互联网大数据在金融领域中的应用也愈发重要。
移动应用与大数据的结合与应用
移动应用与大数据的结合与应用随着数字化时代的到来，移动应用和大数据的结合已成为了互联网行业的主流趋势。
移动应用作为用户与互联网的连接桥梁，通过用户在移动应用上的行为表现来获取各种数据，随后再结合大数据分析技术，进行数据挖掘和数据分析，以实现更好的用户体验和运营效果。
一、移动应用的数据采集移动应用作为用户与互联网之间的桥梁，每个用户在使用移动应用的过程中会留下各种行为数据，如注册、登录、浏览、搜索、评论、转发、支付等，这些数据包含着用户的兴趣偏好、行为特征和消费习惯等信息。
这些数据对于移动应用的产品策划、用户体验和运营决策有着重要的参考价值。
因此，移动应用的数据采集是大数据分析的第一步。
移动应用的数据采集主要分为两种方式：一种是硬件数据采集，即通过设备的传感器等硬件设备采集数据，如移动设备的GPS、摄像头、陀螺仪等；另一种是软件数据采集，即通过安装在移动设备上的软件来采集数据，如通过App内置的数据采集模块采集用户的应用使用行为、用户提交的表单、用户交互的图像、音频、视频等信息。
二、大数据的分析应用大数据分析是指通过现代计算机技术和算法，对大量、复杂、高维的数据进行处理和分析的技术，以获取有价值的信息和知识。
大数据分析技术具有以下优势：1.快速处理大数据。
通过分布式存储和计算技术，可以对大规模数据进行高效处理和分析。
2.揭示数据内在关联。
通过模式识别、数据挖掘等技术，可以揭示数据内在规律和特征，获得有价值的信息和知识。
3.支持智能决策。
通过大数据分析技术，可以为企业和政府的决策提供支持和参考，提高决策的准确性和效率。
大数据分析技术在移动应用领域的应用主要包括以下几个方面：1.用户行为分析。
通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯和消费能力，以实现个性化推荐和精准定制服务。
2.广告投放优化。
通过对广告数据的分析和预测，可以优化广告投放策略，提高广告的展示和转化效果。
3.应用运营分析。
移动应用开发技术下的数据统计分析
移动应用开发技术下的数据统计分析移动应用开发技术的飞速发展带来了大量的数据，这些数据包含了宝贵的信息和洞察力，通过数据统计分析，开发者能够更好地了解用户需求和行为，从而精确地优化产品设计和用户体验。
一、数据统计分析的重要性数据统计分析在移动应用开发中担当着至关重要的角色。
首先，数据能够揭示用户的喜好、兴趣和行为模式，帮助开发者准确定位目标用户，并根据用户需求调整产品功能和设计。
其次，通过数据统计分析，开发者可以及时发现和解决应用中的问题，提升用户的使用体验，从而增加用户黏性和应用的活跃度。
最后，数据统计分析能够监测应用的运营情况，评估市场竞争力，指导运营决策，提高应用的商业价值。
二、数据统计分析的方法和工具在移动应用开发技术下进行数据统计分析，一般有以下几种方法和工具。
1. 用户行为分析：通过跟踪用户在应用中的点击、浏览、购买等行为，了解用户的喜好和习惯。
主要的工具包括Google Analytics、Flurry等。
开发者可以通过这些工具获取用户使用的路径、流失率等数据，进而针对性地进行改进和调整。
2. A/B测试：通过将用户随机分成两组，分别接受不同的产品设计和功能调整，统计分析两组用户的用户留存率、点击率等指标，找到更好的产品版本。
A/B测试可以帮助开发者评估不同的设计方案，找到最佳的用户体验。
3. 数据可视化工具：通过将数据展示为图表、报表等形式，开发者能够直观地了解数据之间的关联和趋势。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
三、数据统计分析的应用场景数据统计分析的应用场景广泛，以下是几个常见的应用场景。
1. 用户分析：通过数据统计分析，开发者可以了解用户的年龄、性别、兴趣爱好等信息，从而更好地定位目标用户，准确投放广告，并提供个性化推荐。
2. 渠道分析：通过数据统计分析，可以了解应用用户的获取渠道，比如App Store、应用商店等，从而确定哪些渠道带来的用户质量更高，优化推广策略。