廁神大數(shù)據(jù)用戶行為分析入門，主要涉及知識(shí)點(diǎn):廁神分析是一款針對(duì)企業(yè)客戶的深度用戶行為分析產(chǎn)品，具有以下特點(diǎn):產(chǎn)品角色作為產(chǎn)品策劃人，專注于產(chǎn)品數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品優(yōu)化運(yùn)營(yíng)角色專注于渠道角色專注于技術(shù)角色專注于電子商務(wù)用戶通常會(huì)經(jīng)歷以下核心行為流程:產(chǎn)品核心流程可謂是查看總 并同時(shí)按照日期、渠道等維度向下鉆取，查看各渠道新客戶核心流程總轉(zhuǎn)化率以及步驟間轉(zhuǎn)化率。 尋找總轉(zhuǎn)化率提升空間，廁神支持查看某個(gè)特定用戶群的歷史行為序列，找到提交訂單的行為，并對(duì)之后的行為進(jìn)行人工標(biāo)記，從而推斷后續(xù)未支付的原因，了解各個(gè)渠道來(lái)源用戶的活躍程度，實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定人群的精準(zhǔn)營(yíng)銷。支持特定用戶設(shè)備列表同步到極光/小米，在App內(nèi)精準(zhǔn)推送丟失的用戶，實(shí)現(xiàn)重新激活和保存丟失的。

問(wèn)題比較籠統(tǒng)，只能大致回答:)第一，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)，比如你的產(chǎn)品只是一個(gè)工具，恐怕不能說(shuō)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)太多。一般可以做常規(guī)用戶行為分析和定性研究來(lái)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)；如果是基于內(nèi)容的產(chǎn)品，或者是功能和內(nèi)容兼具的產(chǎn)品，確實(shí)需要考慮。2.設(shè)計(jì)一個(gè)統(tǒng)計(jì)框架用戶你會(huì)頻繁地在你的app上交互和使用功能，你也會(huì)瀏覽或生成內(nèi)容，所以你需要在設(shè)計(jì)產(chǎn)品的同時(shí)設(shè)計(jì)你的統(tǒng)計(jì)框架。

一般來(lái)說(shuō)，APP采集的數(shù)據(jù)在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)仔細(xì)的檢查和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布，數(shù)據(jù)采集出現(xiàn)問(wèn)題，不僅之前的努力會(huì)前功盡棄，還會(huì)帶來(lái)很多臟數(shù)據(jù)。同時(shí)可能會(huì)降低客戶端的運(yùn)行效率，得不償失。2.數(shù)據(jù)采集后，各種原始數(shù)據(jù)需要加工成產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀可見(jiàn)的數(shù)據(jù)。這里需要一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。

我們來(lái)看看我們公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。我們的DataZ具有高性能的實(shí)時(shí)和離線計(jì)算能力，豐富的統(tǒng)計(jì)、分析和挖掘模型，為行業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的全流程、全周期提供商業(yè)智能支持，可以將您的數(shù)據(jù)可視化，高效挖掘數(shù)據(jù)的深層信息?？蓱?yīng)用于金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控。SystemArchitectureDiagram系統(tǒng)架構(gòu)圖DataCollection大數(shù)據(jù)收集提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載能力。

首先我們來(lái)看看哪些字段需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析？1.衛(wèi)生保健和生命科學(xué)。保險(xiǎn)3。電信運(yùn)營(yíng)商。能源工業(yè)。電子商務(wù)。交通運(yùn)輸業(yè)。投機(jī)市場(chǎng)。執(zhí)法9。技術(shù)領(lǐng)域常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析-2/什么？1.行為事件分析:行為事件分析具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰，使用簡(jiǎn)單，已被廣泛應(yīng)用。2.漏斗分析模型:漏斗分析是一套過(guò)程分析，能夠科學(xué)地反映用戶行為狀態(tài)和從開始到結(jié)束的各個(gè)階段用戶轉(zhuǎn)化率的重要分析。

這是衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值的重要方法。4.分布分析模型分布分析是用戶頻率和總量在特定指標(biāo)下的分類顯示。5.點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種具有特殊亮度的顏色形式來(lái)顯示一個(gè)頁(yè)面或頁(yè)面組區(qū)域中不同元素的點(diǎn)擊密度的圖標(biāo)。6.用戶行為路徑分析模型/路徑分析，顧名思義，用戶在一個(gè)APP或網(wǎng)站中訪問(wèn)行為路徑。

第一個(gè)問(wèn)題，什么是用戶行為分析？過(guò)去用戶行為分析常見(jiàn)的問(wèn)題有:分析不聚焦、收集不全、開發(fā)周期長(zhǎng)、完全依賴人工埋點(diǎn)、事后分析、維度單一、指標(biāo)傳統(tǒng)。因此，目前用戶行為分析可以定義為:基于用戶生命周期管理模型，全面收集所有數(shù)據(jù)，進(jìn)行過(guò)程中的分析，早期預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)多維度組合，科學(xué)維度劃分，分析用戶自定義指標(biāo)。第二個(gè)問(wèn)題:怎么做用戶行為分析你提出這個(gè)問(wèn)題，證明你可能暫時(shí)沒(méi)有數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，或者數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)還不成熟完善，所以如果你需要開展數(shù)據(jù)分析工作，建議使用第三方平臺(tái)。目前這個(gè)業(yè)務(wù)在國(guó)內(nèi)比較成熟，有很多好的合作伙伴可以選擇。硅谷的明星公司可以選擇GoogleAnalytics或者M(jìn)ixpanel，但是我最推薦國(guó)內(nèi)的極客。我個(gè)人的建議是:選擇AARRR 模型作為平臺(tái)，通過(guò)跟蹤用戶的整個(gè)行為，讓我們?cè)谶\(yùn)營(yíng)中有獲取(獲客)、激活(激活和活躍)、留存(留存)、收益(營(yíng)收)。7、第一篇 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn): 用戶消費(fèi)行為分析

本文以模仿為主，用熊貓進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析用戶消費(fèi)者行為。數(shù)據(jù)來(lái)源為用戶CDNow網(wǎng)站購(gòu)買詳情。有四個(gè)字段:用戶ID、購(gòu)買日期、購(gòu)買數(shù)量、購(gòu)買金額。分析步驟第一部分:清理數(shù)據(jù)類型處理字段中缺失值的處理和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換第二部分:月總消費(fèi)、月消費(fèi)次數(shù)、月產(chǎn)品購(gòu)買量和月消費(fèi)次數(shù)第三部分:用戶個(gè)人消費(fèi)數(shù)據(jù)分析/。消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)描述性統(tǒng)計(jì)，用戶消費(fèi)金額和消費(fèi)次數(shù)散點(diǎn)圖，用戶消費(fèi)金額分布圖(28法則)，用戶消費(fèi)次數(shù)分布圖，用戶累計(jì)消費(fèi)金額占比第四。-1/首次消費(fèi)時(shí)間，用戶上次消費(fèi)時(shí)間，新老客戶消費(fèi)比例，用戶分層，用戶購(gòu)買周期，用戶生命周期。

簡(jiǎn)介:主要基于與品牌相關(guān)的行為數(shù)據(jù)用戶，涉及品牌分析