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數(shù)據(jù)應(yīng)用分析（數(shù)據(jù)分析軟件）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-25 05:36:35 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 574 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)應(yīng)用分析的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、數(shù)據(jù)指標(biāo) | 移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析體系
2、以下哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用
3、如何才能學(xué)好電商數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用？
4、基于圖的數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用在什么方面

數(shù)據(jù)應(yīng)用分析（數(shù)據(jù)分析軟件）

一、數(shù)據(jù)指標(biāo) | 移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析體系

考核的重點(diǎn)指標(biāo):

參與度分析主要分析用戶的活躍度；

渠道分析主要分析渠道推廣效果；

功能分析主要分析功能活躍情況、頁(yè)面訪問(wèn)路徑以及轉(zhuǎn)化率；

用戶屬性分析主要分析用戶特征。

用戶規(guī)模和質(zhì)量的分析包括活躍用戶、新增用戶、用戶構(gòu)成、用戶留存率、每個(gè)用戶總活躍天數(shù)五個(gè)常見(jiàn)指標(biāo)。

活躍用戶指在某統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)啟動(dòng)過(guò)應(yīng)用（APP）的用戶。

活躍用戶數(shù)根據(jù)不同統(tǒng)計(jì)周期可以分為日活躍數(shù)（DAU）、周活躍數(shù)（WAU）、月活躍數(shù)（MAU）。

新增用戶是指安裝應(yīng)用后，首次啟動(dòng)應(yīng)用的用戶。

按照統(tǒng)計(jì)時(shí)間跨度不同分為日、周、月新增用戶。新增用戶量指標(biāo)主要是衡量營(yíng)銷(xiāo)推廣渠道效果的最基礎(chǔ)指標(biāo)；另一方面，新增用戶占活躍用戶的比例也可以用來(lái)用于衡量產(chǎn)品健康度。如果某產(chǎn)品新用戶占比過(guò)高，那說(shuō)明該產(chǎn)品的活躍是靠推廣得來(lái)，這種情況非常值得關(guān)注，尤其是關(guān)注用戶的留存率情況。

以周活躍用戶為例，周活躍用戶包括以下幾類(lèi)用戶，包括本周回流用戶、連續(xù)活躍n周用戶、忠誠(chéng)用戶、連續(xù)活躍用戶。

本周回流用戶是指上周未啟動(dòng)過(guò)應(yīng)用，本周啟動(dòng)應(yīng)用的用戶；

連續(xù)活躍n周用戶是指連續(xù)n周，每周至少啟動(dòng)過(guò)一次應(yīng)用的活躍用戶；

忠誠(chéng)用戶是指連續(xù)活躍5周及以上的用戶；

連續(xù)活躍用戶是指連續(xù)活躍2周及以上的用戶；

近期流失用戶是指連續(xù)n周（大約等于1周，但小于等于4周）沒(méi)有啟動(dòng)過(guò)應(yīng)用但用戶。

用戶構(gòu)成是對(duì)周活躍用戶或者月活躍用戶的構(gòu)成進(jìn)行分析，有助于通過(guò)新老用戶結(jié)構(gòu)了解活躍用戶健康度。

用戶留存率是指在某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)的新增用戶數(shù)中再經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后仍啟動(dòng)該應(yīng)用的用戶比例。

用戶留存率可重點(diǎn)關(guān)注次日、7日、14日以及30日留存率。

次日留存率即某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段（如今天）新增用戶在第二天（如明天）再次啟動(dòng)應(yīng)用的比例；

7 日留存率即某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段（如今天）新增用戶數(shù)在第 7 天再次啟動(dòng)該應(yīng)用的比例；

14日和30日留存率以此類(lèi)推。用戶留存率是驗(yàn)證產(chǎn)品用戶吸引力很重要的指標(biāo)。

通常，我們可以利用用戶留存率對(duì)比同一類(lèi)別應(yīng)用中不同應(yīng)用的用戶吸引力。如果對(duì)于某一個(gè)應(yīng)用，在相對(duì)成熟的版本情況下，如果用戶留存率有明顯變化，則說(shuō)明用戶質(zhì)量有明顯變化，很可能是因?yàn)橥茝V渠道質(zhì)量的變化所引起的。

每個(gè)用戶的總活躍天數(shù)指標(biāo)（TAD，Total Active Days per User）是在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，平均每個(gè)用戶在應(yīng)用的活躍天數(shù)。

如果統(tǒng)計(jì)周期比較長(zhǎng)，如統(tǒng)計(jì)周期一年以上，那么，每個(gè)用戶的總活躍天數(shù)基本可以反映用戶在流失之前在APP上耗費(fèi)的天數(shù)，這是反映用戶質(zhì)量尤其是用戶活躍度很重要的指標(biāo)。

參與度分析的常見(jiàn)分析包括啟動(dòng)次數(shù)分析、使用時(shí)長(zhǎng)分析、訪問(wèn)頁(yè)面分析和使用時(shí)間間隔分析。

參與度分析主要是分析用戶的活躍度。

啟動(dòng)次數(shù)是指在某一統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)用戶啟動(dòng)應(yīng)用的次數(shù)。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，一方面要關(guān)注啟動(dòng)次數(shù)的總量走勢(shì)，另一方面，則需要關(guān)注人均啟動(dòng)次數(shù)，即同一統(tǒng)計(jì)周期的啟動(dòng)次數(shù)與活躍用戶數(shù)的比值，如人均日啟動(dòng)次數(shù)，則為日啟動(dòng)次數(shù)與日活躍用戶數(shù)的比值，反映的是每天每用戶平均啟動(dòng)次數(shù)。通常，人均啟動(dòng)次數(shù)和人均使用時(shí)長(zhǎng)可以結(jié)合一起分析。

使用總時(shí)長(zhǎng)是指在某一統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有從APP啟動(dòng)到結(jié)束使用的總計(jì)時(shí)長(zhǎng)。

使用時(shí)長(zhǎng)還可以從人均使用時(shí)長(zhǎng)、單次使用時(shí)長(zhǎng)等角度進(jìn)行分析。

人均使用時(shí)長(zhǎng)是同一統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的使用總時(shí)長(zhǎng)和活躍用戶數(shù)的比值；

單次使用時(shí)長(zhǎng)是同一統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)使用總時(shí)長(zhǎng)和啟動(dòng)次數(shù)的比值。

使用時(shí)長(zhǎng)相關(guān)的指標(biāo)也是衡量產(chǎn)品活躍度、產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)，道理很簡(jiǎn)單，用戶每天的時(shí)間是有限的且寶貴的，如果用戶愿意在你的產(chǎn)品投入更多的時(shí)間，證明你的應(yīng)用對(duì)用戶很重要。啟動(dòng)次數(shù)和使用時(shí)長(zhǎng)可以結(jié)合一起分析，如果用戶啟動(dòng)次數(shù)高，使用時(shí)長(zhǎng)高，該APP則為用戶質(zhì)量非常高，用戶粘性好的應(yīng)用，比如現(xiàn)在很流行的社交應(yīng)用。

訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)指用戶一次啟動(dòng)訪問(wèn)的頁(yè)面數(shù)。

我們通常要分析訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)分布，即統(tǒng)計(jì)一定周期內(nèi)（如1天、7天或30天）應(yīng)用的訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)的活躍用戶數(shù)分布，如訪問(wèn)1-2頁(yè)的活躍用戶數(shù)、3-5頁(yè)的活躍用戶數(shù)、6-9頁(yè)的活躍用戶數(shù)、10-29頁(yè)的活躍用戶數(shù)、30-50頁(yè)的活躍用戶數(shù)，以及50頁(yè)以上的活躍用戶數(shù)。

同時(shí)，我們可以通過(guò)不同統(tǒng)計(jì)周期（但統(tǒng)計(jì)跨度相同，如都為7天）的訪問(wèn)頁(yè)面分布的差異，以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的問(wèn)題。

使用時(shí)間間隔是指同一用戶相鄰兩次啟動(dòng)的時(shí)間間隔。

我們通常要分析使用時(shí)間間隔分布，一般統(tǒng)計(jì)一個(gè)月內(nèi)應(yīng)用的用戶使用時(shí)間間隔的活躍用戶數(shù)分布，如使用時(shí)間間隔在1一天內(nèi)、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活躍用戶數(shù)分布。同時(shí)，我們可以通過(guò)不同統(tǒng)計(jì)周期（但統(tǒng)計(jì)跨度相同，如都為30天）的使用時(shí)間間隔分布的差異，以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的問(wèn)題。

渠道分析主要是分析個(gè)渠道在相關(guān)的渠道質(zhì)量的變化和趨勢(shì)，以科學(xué)評(píng)估渠道質(zhì)量，優(yōu)化渠道推廣策略。

渠道分析需要渠道推廣負(fù)責(zé)人重點(diǎn)關(guān)注，尤其是目前移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)渠道作弊較為盛行的情況下，渠道推廣的分析尤其是要重點(diǎn)關(guān)注渠道作弊的分析。

渠道分析包括新增用戶、活躍用戶、啟動(dòng)次數(shù)、單次使用時(shí)長(zhǎng)和留存率等指標(biāo)。

這些指標(biāo)均在上文闡述過(guò)，在此就不在贅述。以上提到的只是渠道質(zhì)量評(píng)估的初步維度，如果還需要進(jìn)一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊層面，指標(biāo)還需要更多，包括：判斷用戶使用行為是否正常的指標(biāo)，如關(guān)鍵操作活躍量占總活躍的占比，用戶激活A(yù)PP的時(shí)間是否正常；判斷用戶設(shè)備是否真實(shí)，如機(jī)型、操作系統(tǒng)等集中度的分析。

功能分析主要分析功能活躍情況、頁(yè)面訪問(wèn)路徑以及轉(zhuǎn)化率。這些指標(biāo)需要功能運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品經(jīng)理重點(diǎn)關(guān)注。

功能活躍指標(biāo)主要關(guān)注某功能的活躍人數(shù)、某功能新增用戶數(shù)、某功能用戶構(gòu)成、某功能用戶留存。

這些指標(biāo)的定義與本文第一部分的“用戶規(guī)模與質(zhì)量”的指標(biāo)類(lèi)似。只是，本部分只關(guān)注某一功能模塊，而不是APP整體。

APP頁(yè)面訪問(wèn)路徑統(tǒng)計(jì)用戶從打開(kāi)應(yīng)用到離開(kāi)應(yīng)用整個(gè)過(guò)程鐘每一步的頁(yè)面訪問(wèn)和跳轉(zhuǎn)情況。

頁(yè)面訪問(wèn)路徑分析的目的是在達(dá)到APP商業(yè)目標(biāo)之下幫助APP用戶在使用APP的不同階段完成任務(wù)，并且提高任務(wù)完成的效率。APP頁(yè)面訪問(wèn)路徑分析需要考慮以下三方面問(wèn)題：

4.2.1 APP用戶身份的多樣性，用戶可能是你的會(huì)員或者潛在會(huì)員，有可能是你的同事或者競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等；

4.2.2 APP用戶目的多樣性，不同用戶使用APP的目的有所不同；

4.2.3 APP用戶訪問(wèn)路徑的多樣性，即時(shí)是身份類(lèi)似、使用目的類(lèi)似，但訪問(wèn)路徑也很可能不同。

因此，我們?cè)谧鯝PP頁(yè)面訪問(wèn)路徑分析的時(shí)候，需要對(duì)APP用戶做細(xì)分，然后再進(jìn)行APP頁(yè)面訪問(wèn)路徑分析。 最常用的細(xì)分方法是按照APP的使用目的來(lái)進(jìn)行用戶分類(lèi)， 如汽車(chē)APP的用戶便可以細(xì)分為關(guān)注型、意向型、購(gòu)買(mǎi)型用戶，并對(duì)每類(lèi)用戶進(jìn)行基于不同訪問(wèn)任務(wù)的進(jìn)行路徑分析，比如意向型的用戶，他們進(jìn)行不同車(chē)型的比較都有哪些路徑，存在什么問(wèn)題。

還有一種方法是利用算法， 基于用戶所有訪問(wèn)路徑進(jìn)行聚類(lèi)分析，基于訪問(wèn)路徑的相似性對(duì)用戶進(jìn)行分類(lèi)，再對(duì)每類(lèi)用戶進(jìn)行分析。

漏斗模型是用于分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率，以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計(jì)是否合理，分析用戶體驗(yàn)問(wèn)題。

轉(zhuǎn)化率是指進(jìn)入下一頁(yè)面的人數(shù)（或頁(yè)面瀏覽量）與當(dāng)前頁(yè)面的人數(shù)（或頁(yè)面瀏覽量）的比值。用戶從剛進(jìn)入到完成產(chǎn)品使用的某關(guān)鍵任務(wù)時(shí)（如購(gòu)物），不同步驟之間的轉(zhuǎn)換會(huì)發(fā)生損耗。

如用戶進(jìn)入某電商網(wǎng)站，到瀏覽商品，到把商品放入購(gòu)物車(chē)，最后到支付，每一個(gè)環(huán)節(jié)都有很多的用戶流失損耗。通過(guò)分析轉(zhuǎn)化率，我們可以比較快定位用戶使用產(chǎn)品的不同路徑中，那一路徑是否存在問(wèn)題。

當(dāng)然，對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理，其實(shí)不用每天都看轉(zhuǎn)化率報(bào)表，我們可以對(duì)每天的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行連續(xù)性的監(jiān)控，一旦轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)較大的波動(dòng)，便發(fā)告警郵件給到相應(yīng)的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問(wèn)題。

用戶屬性分析主要從用戶使用的設(shè)備終端、網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)營(yíng)商分析和用戶畫(huà)像角度進(jìn)行分析。

設(shè)備終端的分析維度包括機(jī)型分析、分辨率分析和操作系統(tǒng)系統(tǒng)分析，在分析的時(shí)候，主要針對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行活躍用戶、新增用戶數(shù)、啟動(dòng)次數(shù)的分析。即分析不同機(jī)型的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)，分析不同分辨率設(shè)備的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)，分析不同操作系統(tǒng)設(shè)備的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)營(yíng)商主要分析用戶聯(lián)網(wǎng)方式和使用的電信運(yùn)營(yíng)商，主要針對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行活躍用戶、新增用戶數(shù)、啟動(dòng)次數(shù)的分析。即分析聯(lián)網(wǎng)方式（包括wifi、2G、3G、4G）的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)，分析不同運(yùn)營(yíng)商（中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通等）的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)。

主要分析不同區(qū)域，包括不同省市和國(guó)家的活躍用戶數(shù)、新增用戶數(shù)和啟動(dòng)次數(shù)。

用戶畫(huà)像分析包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征分析、用戶個(gè)人興趣分析、用戶商業(yè)興趣分析。人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征包括性別、年齡、學(xué)歷、收入、支出、職業(yè)、行業(yè)等；用戶個(gè)人興趣指?jìng)€(gè)人生活興趣愛(ài)好的分析，如聽(tīng)音樂(lè)、看電影、健身、養(yǎng)寵物等；用戶商業(yè)興趣指房產(chǎn)、汽車(chē)、金融等消費(fèi)領(lǐng)域的興趣分析。用戶畫(huà)像這部分的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相相關(guān)的畫(huà)像數(shù)據(jù)采集，才可以支撐比較詳細(xì)的畫(huà)像分析。

二、以下哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

常用的數(shù)據(jù)分析軟件和工具有：

一、基礎(chǔ)軟件:Excel、SQL

二、BI軟件:

·①傳統(tǒng)BI軟件:SAP BO、IBM Cognos、Orac le BIEE

·②敏捷BI軟件:Tableau、Power Bl、FineBl

三、統(tǒng)計(jì)分析軟件:MATLAB、SPSS、Stata SAS、EViews

四、數(shù)據(jù)分析編程語(yǔ)言:Python、R語(yǔ)言

五、大數(shù)據(jù)分析框架

·①批處理:MapReduce、Spark

·②流處理:Spark Streaming、Flink

，③交互式處理:Hive、Spark SQL

某人一生的命運(yùn)預(yù)測(cè)不屬于數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

三、如何才能學(xué)好電商數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用？

首要要確定自己需要哪些數(shù)據(jù)

流量數(shù)據(jù)（通過(guò)PV、UV、訪問(wèn)次數(shù)、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、跳出率等流量類(lèi)指標(biāo)，可以關(guān)注到用戶對(duì)網(wǎng)站的感知情況，從而通過(guò)調(diào)整提高流量。將流量數(shù)據(jù)與不同時(shí)間、不同渠道、用戶分布等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而更清晰準(zhǔn)確的找到問(wèn)題，進(jìn)行調(diào)整。）

2.銷(xiāo)售數(shù)據(jù)（成交金額GMV=UV *轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)）

3.用戶數(shù)據(jù)（包括用戶行為、用戶畫(huà)像和用戶價(jià)值分析，例如注冊(cè)用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)、用戶平均購(gòu)買(mǎi)次數(shù)、用戶留存及用戶復(fù)購(gòu)等。）

4.達(dá)摩盤(pán)（DMP）、儀表盤(pán)數(shù)等數(shù)據(jù)

四、基于圖的數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用在什么方面

基于圖的數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用在以下方面：1.評(píng)估產(chǎn)品機(jī)會(huì)產(chǎn)品構(gòu)思初期，必要的需求調(diào)研及市場(chǎng)調(diào)研顯得尤為關(guān)鍵。產(chǎn)品機(jī)會(huì)評(píng)估對(duì)后期產(chǎn)品設(shè)計(jì)及迭代都至關(guān)重要，甚至說(shuō)決定了一個(gè)產(chǎn)品的未來(lái)和核心理念。

2.分析解決問(wèn)題產(chǎn)品出現(xiàn)不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想象臆造問(wèn)題，必須尊重客觀現(xiàn)實(shí)。那么只有通過(guò)必要的數(shù)據(jù)試驗(yàn)才能追溯到問(wèn)題源頭，進(jìn)而制定合理的解決方案，徹底解決問(wèn)題。

3.支持運(yùn)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)品功能上線后效果怎么樣?A方案和B方案哪個(gè)更好些呢?諸如此類(lèi)的問(wèn)題，都牽涉到一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)”的問(wèn)題。評(píng)判一個(gè)問(wèn)題的好壞，最可靠的恐怕就是數(shù)據(jù)了。以前我就說(shuō)過(guò)“人是不可靠的，人們總是愿意相信自己想看見(jiàn)的東西?！敝挥薪o出真實(shí)、可靠、客觀的事實(shí)——數(shù)據(jù)，才能對(duì)具體的活動(dòng)作出最真實(shí)的評(píng)判

4.預(yù)測(cè)優(yōu)化產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的結(jié)果不僅可以反應(yīng)出以往產(chǎn)品的狀態(tài)，即所謂的后見(jiàn)性數(shù)據(jù);也可以給出產(chǎn)品未來(lái)時(shí)間段內(nèi)可能會(huì)遇到的問(wèn)題，即所謂的先見(jiàn)性數(shù)據(jù)。一個(gè)真正的數(shù)據(jù)指標(biāo)必須是可付諸行動(dòng)的。后見(jiàn)性和先見(jiàn)性的數(shù)據(jù)都可以付諸行動(dòng)，區(qū)別只是先見(jiàn)性數(shù)據(jù)能預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生什么，縮短迭代周期，精益求精。

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)應(yīng)用分析相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。