业务数据分析常用维度

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• 壹、你知道互联网业务数据分析常用指标有哪些吗？
• 贰、销售数据分析方法有哪些?
• 叁、数据分析的几个维度

壹、你知道互联网业务数据分析常用指标有哪些吗？

通常，索引数据包括三个方面：用户数据、行为数据和交易数据。 当连接在一个句子中时，它的意思是：谁干的，发生了什么

可以。 由用户来源、用户存量、用户增和用户健康度四个维度决定常用查看用户来源：指用户来源于的渠道，如：百度自然搜索、百度关键词投放、搜狗、微信等。
用户：指活跃用户，日活跃用户数为DAU（DailyActiveUser，日活跃用户数）、月MAU（MonthlyActiveUser，月活跃用户数）。 注意：需要注意的是，MAU不等于每天的总DAU，统计不重复的用户很重要。
用户增：指新增用户。 节点定义新用户的过程与维度不同，统计数据也不同。 计算留存率的算法一般有三种

可以从四个常见维度来考虑：访问次数。 /频率、访问次数、访问转化和访问跳出。 PV指的是页面访问次数，UV指的是访客数量
深度：用于了解产品的用户

衡量访问时：可以量化访问量当前页面以某种方式对用户具有的吸引力。 注意：在处理当时的访问数据时，一定要注意剔除一些非常大的资产，避免用户再次进行时，端站造成页面未关闭的障碍
访问转换：指的是用户访问相应页面用户和付费用户的账户后的转化
访问率：网站用户的质量可以通过当前访问量等指标来衡量

可以通过总访问量来衡量均业务量。 考虑平时付费、数、产品健康度四个维度
罗马卷：常用衡量GMV（GrossTradingVolume，总交易量），
均付费：通常测得的ARPU（AverageRevenuePerUser，每用户平均收入））/ARPPU（AverageRevenuePerPayingUser，每付费利息平均收入）
数：通常指付费用户数量
产品健康度：衡量用户的健康状况最有生产力的产品，看其所能实现的收入，即用支付率、解决频率等指标来衡量，具体指标应根据具体情况而定。 例如，在数据分析方面，产品似乎普遍以时间来衡量总量，以次数来衡量数。

贰、销售数据分析方法有哪些?

1.对比分析：通过多个产品数据进行对比分析，实现产品特性的质量分析。

2.多维解构：对同一个数据指标进行不同的切分和观察。 分析过程包括分析启动事件、分析完成后的结果、总结多维切分。

3.漏斗观察：一组受想法影响的用户行为。 每个任务都是由任务组成的，前面的步骤会影响后面的步骤。

4.渠道质量评估及分销优先级确定：评估各渠道产品的营销状况，确定渠道分销优先级。

5.分布分析法：事件不仅是累计计数等可观察的指标，还可以通过观察事件在各个维度的分布来观察。

6.如何分析用户留存：分析产品用户数据，判断用户是否可以发展为期用户。

叁、数据分析的几个维度

1.比较必须是比较性的

2。 描述必须全面
集中倾向

扩散倾向

3．合理
分类标准必须一致
不同类型之间差异必须显着

4.相关性必须很强
散点图
。 相关系数

1.SWOT分析

1.集中趋势

2.离散趋势

1深度
方法：2W1H，即什么，什么问题，为什么会出现这个问题，如何解决

2.准确性

方法：横断面分析、均值比较、差异分析。 群体、群体内差异等。

3.可靠性
分析结果的可靠性
方法：方差分析（变量）、卡方检验（分类变量）等

卡方检验

4.透明度
清晰传达分析结论
方法：图像比文字更重要，活力不变

5.效度

收敛效度测试的思路与作

客户分析的一些方面
1.(1)客户价值分析
(2)客户偏好分析
(3)客户分类分析

2流动性
(1)客户吸引力分析
(2)客户活响应分析
(3)客户满意度分析
(4)客户保留率分析
(5)客户流失率分析

(1)相关提分析
(2)客户拓展分析
(3)媒体效果分析
(4)社交媒体分析关联

4..预测能力
(1)客户预测分析
(2)客户预分析
(3)客户识别分析

演绎思维
批判性思维
时间和空间思考

没有原则什么都不是

RATER指数

硬件
有形（有形）

>

专业水平
保证（专业性）

服务体验
同理心

响应能力

情感体验
可靠性

第一阶段
需求生成

第二阶段
信息收集

第三阶段
比较和选择提

第4阶段
购买决策

第5阶段
购买后行为

叁、数据分析的几个维度数据分析需要5个维度。 分别是用户维度、运营维度、产品维度、场维度和运营商维度。 根据这些维度进行全面的数据分析。 所谓维度，是指事物的某些特征，如时间、性别、地域等。