2020-12-11 16:50:16 阅读(175)
事实上,操作通常关注哪些数据是不合理的,因为每个操作都有不同的主要责任,因为他们负责不同的产品。因此,不可能每个人都关注同样的数据。如果大致概括,可能是这样。1、作为一名内容运营商,每天可能需要注意的是:内容的数量:X用户发送Y内容,当月有多少用户发送多少内容?内容质量:用户会看到每个内容的平均/峰值/谷值?互动怎么样?2、作为用户运营商,每天可能要关心的是:用户规模:新注册用户是多少?活动情况如何?用户活动:有多少用户登录?访问多少页面?平均步长有多长?等等...其实这些内容都是在《从零开始操作》里提到的,所以我真的不想重复。事实上,数据本身并不重要。通过已知的数据进行一些分析是很重要的。事实上,这些分析将对你的实际工作和未来指导具有巨大的价值。故事时间到了,作者现在在一家叫做「斑马」做互联网车。「斑马」第一款互联网汽车是三款搭载斑马车的荣威RX5车型。这辆车更有趣的是,它可以通过手机作为遥控器远程控制车辆,比如开窗、关窗、开门、关门、打开空调座椅。。。最近,数据中出现了一个非常有趣的现象。移动客户端活跃用户的峰值最近出现在8月中下旬,然后开始波动。于是,笔者把手下的孩子叫了过来。于是我让小六儿回去仔细看数据。第二天,小刘还是来找我:事实上,手机客户活跃用户波动,我基本上敢肯定是因为秋天过后,温度逐渐下降,用户需要远程打开空调动机,加上当前版本的手机客户是工具,缺乏产品功能和操作点来提高用户粘性。因此,当没有遥控车辆的需求时,用户自然会降低活动。我对小刘儿说:数据实际上是相同的数据,但每个人都能看到不同的东西。不是数据,而是分析其实,谈数据。数据本身并不重要。因为,确保数据的准确性和及时性并不是操作中最关心的问题。操作需要关注的是如何通过数据的外观来分析一些结论,甚至从一些结论中推断出一些方法。正如上述故事所提到的,分析原因只是第一步。第二步是什么?了解到产品本身的工具性太强,应提出增加娱乐因素,以提高用户粘性,否则手机客户端是一个难以干预操作的区域。我希望当每个人都在讨论数据分析时,他们不仅关注核心KPI指标和辅助指标之间的关系。还应考虑数据背后的价值、问题和机会。这就是数据分析的初衷,不要忘记。要真正实现基于数据的分析,必须具备以下条件:1、在业务的最后一个故事中,如果你不了解业务之间的关系,你就不会考虑跨端数据的确认。2、更不用说了解每个数据之间的上下游关系和关联关系了。头痛很简单,但事实上,它往往不会有很好的效果,因为关联关系不清楚。3、大多数时候,使用多个辅助数据作为支持同步验证分析的结果是推测,此时需要其他数据作为辅助验证的方法和证明。就是如此。
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