本文以“淘寶用戶行為數(shù)據(jù)集”分析的全過(guò)程為例，展示-2分析的全過(guò)程。PowerBI 分析類型:描述分析，診斷分析，方法:漏斗分析，-0。RFM用戶Value分析，主動(dòng)/持久分析，帕累托分析，假設(shè)驗(yàn)證分析。(考慮到閱讀體驗(yàn)，文中只放了SQL截圖。如需PDF版本，請(qǐng)?jiān)谖⑿殴俜劫~號(hào)后臺(tái)回復(fù)“用戶Behavior分析”獲取。)(目錄如下)1。分析過(guò)程和方法不清楚時(shí)，-2。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō):描述性的分析即“畫(huà)地圖”診斷性的分析即“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題”預(yù)測(cè)性的分析即“發(fā)現(xiàn)模式”在數(shù)據(jù)/1223。沒(méi)問(wèn)題:首先需要整個(gè)分析 數(shù)據(jù)，然后根據(jù)初步描述分析，需要把問(wèn)題挖出來(lái)進(jìn)行診斷分析，提出解決問(wèn)題的假設(shè)和設(shè)計(jì)策略。另一種是發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題或者做出了假設(shè)，其中-2分析更傾向于檢驗(yàn)假設(shè)。

為了創(chuàng)造更多的利潤(rùn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)，某CD網(wǎng)站計(jì)劃在過(guò)去18個(gè)月內(nèi)對(duì)近70000筆購(gòu)買進(jìn)行分析。具體研究思路如下:在數(shù)據(jù)的時(shí)代，我覺(jué)得企業(yè)或者開(kāi)發(fā)者最頭疼的其實(shí)不是寫(xiě)代碼，也不是技術(shù)瓶頸，而是收集和-1用戶-2/，理解。只有通過(guò)用戶的準(zhǔn)確畫(huà)像，才能了解用戶的行為特征，開(kāi)發(fā)者在決策時(shí)才能做出最準(zhǔn)確的判斷，提供最佳的選擇。

眾所周知，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品離不開(kāi)用戶，但我這里所說(shuō)的創(chuàng)新產(chǎn)品分析可能會(huì)顛覆以往根據(jù)用戶 demand提出產(chǎn)品解決方案的方式?！皠?chuàng)新”這個(gè)詞無(wú)處不在，卻又那么遙遠(yuǎn)。創(chuàng)新是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的飛躍，有創(chuàng)新思維的企業(yè)才能經(jīng)得起市場(chǎng)的考驗(yàn)，立于不敗之地。同樣，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的用戶-1/也離不開(kāi)創(chuàng)新思維的推動(dòng)。偉大的史蒂夫·喬布斯曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，“不需要做市場(chǎng)調(diào)查，因?yàn)橄M(fèi)者自己也不知道自己想要什么。

最近，知乎的1000萬(wàn)用戶-2/被抓取，用了一個(gè)星期。使用ElasticSearch Kibana實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和可視化。數(shù)據(jù)2019年7月39日抓取數(shù)據(jù)大部分?jǐn)?shù)據(jù)不完整，下面分析會(huì)過(guò)濾掉數(shù)據(jù)為空的部分。涉及性別:1:未知，0:女，1；作為參考，我們可以看到北京上海用戶在數(shù)量上領(lǐng)先其他城市，所有城市都是男性用戶略。

(因?yàn)閗ibana對(duì)這里不熟悉，暫時(shí)不知道怎么合并，歡迎了解的朋友告訴我。)可見(jiàn)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一騎絕塵，兩次領(lǐng)先第二名；而二本電腦軟件也是兄弟行業(yè)。更有意思的是，如果按行業(yè)劃分，有很多女性人數(shù)占優(yōu)勢(shì)的行業(yè)(高等教育、臨床醫(yī)學(xué)、創(chuàng)意藝術(shù)、金融、法律、基礎(chǔ)教育、教育、廣播電視、廣告和培訓(xùn))。另一方面，在計(jì)算機(jī)軟件、電子游戲、機(jī)械設(shè)備、電子電器和計(jì)算機(jī)硬件行業(yè)，男性人數(shù)占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

隨著各種商業(yè)軟件和app的豐富，單純通過(guò)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)很難實(shí)現(xiàn)增值。描述用戶，精準(zhǔn)知識(shí)用戶 用戶畫(huà)像，以至于數(shù)據(jù) 分析結(jié)果驅(qū)動(dòng)價(jià)值增長(zhǎng)成為大勢(shì)所趨。那么，用戶數(shù)據(jù)分析包含了什么呢？在我看來(lái)包括三個(gè)部分:基礎(chǔ)-2分析，行為數(shù)據(jù) 分析，態(tài)度數(shù)據(jù)。1.基本數(shù)據(jù) 分析該內(nèi)容主要描述用戶的基本信息，如性別、年齡、地區(qū)、學(xué)歷、工作、婚姻狀況等。

2.行為數(shù)據(jù) 分析這一塊數(shù)據(jù)是最容易在互聯(lián)網(wǎng)上獲得并實(shí)現(xiàn)其價(jià)值的一塊數(shù)據(jù)。行為數(shù)據(jù)包括很多，但都來(lái)自用戶在一些網(wǎng)站或某類app上的操作，包括訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買商品種類等具體行為。3.態(tài)度-2分析態(tài)度數(shù)據(jù)相對(duì)行為數(shù)據(jù)會(huì)更難獲得。這一塊數(shù)據(jù)主要顯示。這一塊數(shù)據(jù)具有很高的價(jià)值，因?yàn)槿绻覀冎肋@個(gè)數(shù)據(jù)，我們就可以預(yù)測(cè)用戶的行為。

-0/數(shù)據(jù)分析:1的步驟。先看用戶行為啟發(fā)數(shù)據(jù)變化。這些數(shù)據(jù)可以用關(guān)彝方舟分析的廣告牌全球查看；2.其次，用戶可以分組。根據(jù)用戶屬性、接觸行為分類、營(yíng)銷自動(dòng)化獲得的預(yù)測(cè)性分析結(jié)果，可以對(duì)信息進(jìn)行分組，分組發(fā)送。比如經(jīng)常購(gòu)買母嬰產(chǎn)品的客戶，很可能需要早教產(chǎn)品。

我想一起問(wèn)這個(gè)問(wèn)題，一直想用戶 數(shù)據(jù)做個(gè)好看的分析圖。一般流程有兩個(gè):一個(gè)是數(shù)據(jù)首先，看看在這些數(shù)據(jù) 分析上能做些什么，另一個(gè)過(guò)程是定義分析的目的，然后整理數(shù)據(jù)，最后進(jìn)行分析。第二種方法是傳統(tǒng)的用戶 research方法，以目標(biāo)為導(dǎo)向，第一種方法測(cè)試分析 staff的知識(shí)儲(chǔ)備以及對(duì)數(shù)據(jù)敏感度和問(wèn)題敏感度的掌握程度。如果是第二種，主要步驟如下:1，溝通并明確本次研究要達(dá)到的目標(biāo)用戶?？梢阅M一些確鑿的例子來(lái)和目標(biāo)方溝通，看看是不是自己想要的。