一、用戶細分的直觀感受 做用戶細分本身很簡單，比如我們上一節(jié)講的用戶分層，其實就是用一個分類維度，按高中低進行的簡單用戶細分，比如： 按用戶過往1年內(nèi)消費細分：高級（1w+）...
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用戶細分，該怎么分才最見效果？
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數(shù)據(jù)分析方法（四）-常見商業(yè)模式分析指標
電子商務：轉(zhuǎn)換率、年均購買率、平均購物車大小、棄買率、獲客成本、平均每位客戶營收、重復購買率... SaaS:眼球（網(wǎng)站吸引訪客的效果）、參與度（注冊）、黏性、轉(zhuǎn)換率、平均每...
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在線教育BD推廣效果復盤分析項目介紹 為了拓展高階課的用戶銷量，目前通過BD與周邊學校合作，開展四節(jié)體驗課促銷活動，并且會在第三節(jié)體驗課后開展“高階課程講座”并開啟高階課的報名通道，目前項目已經(jīng)完結(jié)，請...
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數(shù)據(jù)分析方法（五）- 數(shù)據(jù)指標的基準值參考
數(shù)據(jù)指標的基準值 訪客量：每個月致力于讓30%的注冊用戶訪問一次，每天讓10%的注冊用戶訪問一次。 獲客成本：低于他在客戶生命周期中貢獻總價值的1/3。這并不是一成不變的定律...
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描述現(xiàn)狀類的分析該怎么做
描述一個業(yè)務問題的現(xiàn)狀是什么，是最基礎的數(shù)據(jù)分析需求。 常見的問題類型有： 產(chǎn)品經(jīng)理：某個功能的數(shù)據(jù)表現(xiàn)如何？ 活動運營：某個活動的數(shù)據(jù)情況怎么樣？ 渠道運營：新渠道的引流人...
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數(shù)據(jù)傾斜問題與解決長尾問題(數(shù)據(jù)傾斜) 發(fā)生長尾問題的原因 在MapReduce中，Map階段和Reduce階段都有可能由多個節(jié)點進行分布式計算，而如果在分布式計算時，每個節(jié)點分配的任務不均衡...
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數(shù)倉|Hive性能調(diào)優(yōu)指北
在企業(yè)中使用Hive構建離線數(shù)倉是一種十分普遍的方案。盡管Hive的使用場景是通過批處理的方式處理大數(shù)據(jù)，通常對處理時間不敏感。但是在資源有限的情況下，我們需要關注Hive的...
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100種思維模型-24.行為設計學模型行為設計學掌門人斯坦福大學教授BJ Fogg提出的行為模型圖： 行為設計學模型 Fogg被業(yè)界稱“百萬富翁制造者”，他帶的幾個行為設計學博士生出去以后都創(chuàng)業(yè)成了百萬富翁。他認...
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一道百度數(shù)據(jù)分析的題目+思路
題目：如果某日百度的用戶檢索量下降了5%，該如何分析其原因，說明思路和要點。 1.回答策略：大致可以從以下四個角度進行闡述：（1）明確問題是什么？（哪個指標出了問題）（2）問...
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多項式回歸（Polynomial regression）在線性回歸中，我們是尋找一條直線來盡可能的擬合數(shù)據(jù)。但是我們在大部分情況下并不滿足簡單的線性回歸的。如下圖所示的這種特殊的線性回歸的情況，這種特殊的回歸方法被稱為多項式回歸（...
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游戲數(shù)據(jù)活動復盤分析項目介紹 數(shù)據(jù)集內(nèi)容為某游戲82萬條玩家信息，其中包含108個字段，現(xiàn)需要展開數(shù)據(jù)內(nèi)容對用戶進行分析 項目過程 數(shù)據(jù)處理（包含字段清洗去重、篩選字段等） 新增用戶分析（從玩家...