数据分析实战（一百零一）：项目分析思路 —— 用户增长实践经验分享

原创 已于 2022-06-20 11:48:25 修改 · 535 阅读 · 4 ·
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于 2022-06-19 18:45:02 首次发布

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文章目录

一、项目分析

1.1 用户发展路径

1.1.1 用户生命周期

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1.1.2 数据附能方式

提升运营效率（产品化、自动化）和效益（策略沉淀、智能决策）
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1.2 基于用户的目标构建体系：KPI 体系

1.2.1 目标管理基本思路

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年度 ————> 月度
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年度 ————> 月度
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1.3 用户增长的量与质

最低0.47元/天 解锁文章
快手7亿用户增长实践
12-27 1万+
导读：用户增长近年成为非常火热的方向，但目前业内关于短视频领域的用户增长的公开实践资料却凤毛麟角。在 QCon 上海 2019 的演讲中，快手资深研发工程师叶邦宇首次系统地披露快手作为短视频领域巨头在用户增长方面的实践， 并着重介绍快手用户增长的技术体系和技术沉淀。 用户增长的方法论可以简单概括为开源 + 节流， 也就是促拉新 + 提留存。而促拉新中，触达是前提，分享和裂变是重点。提留...
深度计算：大数据实战经验分享
AI天才研究院
09-07 501
随着互联网、移动互联网、物联网等新型信息技术的发展，以及其相关产业的崛起，越来越多的人开始关注到如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，这是大数据时代的一个重要任务。而在实际工作当中，往往并不会像同行一样，遇上大数据分析的全面挑战，尤其是在某些关键环节中还存在很多挑战性的问题。比如，为了避免数据的泄露风险，在对原始数据进行处理过程中，需要满足大量的法律、监管和合规要求；为了保证数据质量，则需要提升数据采集、存储、处理、传输等环节的效率和成本；如何根据大数据进行快速有效的决策，也是一个需要解决的难题。
快看漫画大数据平台的模型思维与用户增长实践
cpongo011702
06-18 677
本文根据快看漫画屈世超老师在DataFunTalk数据主题技术沙龙活动“大数据从底层处理到数据驱动业务”中分享的《大数据平台的模型思维与用户增长实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做修改。今天分享的内容分为三个部分，首先介绍下快看漫画发展状况，第二个就是我们在大数据平台和大数据业务发展的过程中总结的模型思维以及平台搭建的一些经验，最后是基于我们的数据平台用数据驱动去增长用户、业务的一些实践经...
太强大！发现一个数据分析老司机专用神器！
菜鸟学Python数据分析
07-16 627
去年秋招，字节跳动整体报录比降到了2%，创造了150000人争3000岗位的盛况。今年909万毕业生再创新高，激烈程度可想而知。除了技术岗，大部分毕业生也瞄准了高薪高前景的数据分析师岗位。...
数据分析项目总结
m0_37906230的博客
11-29 5568
1.立项 作为一个合作项目，我们希望双方都能从项目中有所收益，对各自的工作生活能有实际帮助，过程很纠结， 反转了几次： a.开始想了解公众号的现状。 从搜索公众号的分析开始，随着调研的深入，发现已经有网站对公众号做了各种排行，数据详尽，品类齐全，但真正有价值可以做分析的数据，比如关注公众号的读者数据似乎很难获得。 b.转而浏览了很多公开的数据源，想把重点放在数据分析上。 海量数据，既多且杂，感兴趣...
【算法业务】数据驱动的移动电商平台用户增长实践、收益及思考(涉及个性化推荐框架、个推建模、智能文案、富媒体、时间策略、个性化权益、实时push等）
源泉的小广场
09-29 1943
个性化push2.0、推送系统、个性化推送系统、个性化推荐、智能文案、内容池、实时推送系统、flink、RARRA、推送系统框架、元推荐、文案优选、文案生成、富文案、wmoji、推送时间建模、推送策略、频控个性化、ctr预估、个性化选品、实时物流推送、承接页、强化学习、长期兴趣、短期兴趣、推送漏斗分析
从零到精通：GoFrame 的 garray 模块深度解析与实战经验分享
sinat_27016095的博客
05-12 1303
欢迎各位开发者来到这篇关于 GoFramegarray模块的深度解析文章！如果你是一位拥有 1-2 年 Go 开发经验的程序员，希望在项目中更高效地处理动态数据结构，或者对 GoFrame 这个框架感兴趣，那么这篇文章将是为你量身打造的。作为一名有着 10 年 Go 开发经验的老兵，我深刻体会到工具选择对项目效率的影响，而 GoFrame 的garray模块正是我在复杂场景下屡试不爽的“瑞士军刀”。在正式进入garray的细节之前，我们先来了解一下它的“母体”——GoFrame 框架。
别再浪费时间！提示工程架构师的AI提示系统用户需求分析快速上手教程
AI天才研究院
09-13 955
为什么要学“AI提示系统的用户需求分析”？举个真实例子：你让AI“写一篇奶茶店的文案”，AI写了华丽的辞藻，却没突出你要的“吸引大学生”“强调手工熬糖”——这就是需求传递失效的后果。本文的目的，是帮你掌握系统方法，把“用户心里想的”变成“AI能执行的”；范围覆盖所有AI提示场景（ChatGPT、Claude、文心一言等），不管你是做客服、写文案还是编代码，都能用这套方法解决问题。备料：理解核心概念（AI提示系统、需求分析是什么？熬茶：学会需求分析的5步必杀技（怎么问、怎么整理、怎么验证？做奶茶。
AI写作实战：从零开始撰写项目提案
2401_88760782的博客
03-05 1355
AI不应该替代你的思考，而应该增强你的思考。发现盲点和假设拓展思考维度优化表达方式增强逻辑结构成功的提案源于深刻的问题理解、清晰的价值主张和结构化的思考过程。AI是实现这一目标的强大工具，但工具的价值取决于使用者的思维质量。"AI可以帮你写得更快，但只有你自己的思考才能让你写得更好。希望本文的方法和工具能帮助你创。
提升30%泛化能力！AI应用架构师用零样本学习优化多模态模型的实战经验
最新发布
AI天才研究院
12-13 797
在当今快速变化的AI应用环境中，模型的泛化能力已成为决定商业价值的关键因素。本文将深入分享一位资深AI应用架构师如何通过零样本学习技术，成功将多模态模型的泛化能力提升30%的实战经验与完整方法论。从核心理论到工程实践，从算法优化到系统架构，我们将全方位解析零样本学习在多模态场景中的应用奥秘。通过三个真实商业案例的深度剖析、超过20,000行生产级代码的开源实现、以及经过验证的性能优化技巧，本文旨在为AI应用架构师、算法工程师和技术决策者提供一套可立即落地的完整解决方案。
数据分析经验总结（非专业分析人员）
qq_20488317的博客
09-15 1340
项目原因，两个月时间陆续做几个数据分析的工作。走了一些弯路，下面是一些经验总结 1、需要保证分析的可信度，一般需要大量的自评，符合预期后才能进行下一步工作。 2、宏观分析，得出整体的结论 3 、细化分析，使得看报告的人能够从中找出自己想要指标。 4、根据以上分析得分析结论，做总结。 5、最重要的是，给出分析结论之后，要给出具体的改进方案，方法。 老大们看重的应该最后一条：给
史上最全用户增长知识合集-1（阿里B类电商用户增长实践）
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
05-26 1103
用户量始终是衡量一个产品成功与否的重要指标，而搜索往往又是电商平台最大的流量入口。本次分享将介绍阿里B类电商平台1688的用户生命周期分析、全链路用户增长体系. 首先看一下1688的数据，可以看到从今年4月份开始，相对于去年，整体的DAU和买家数有大幅提升，这与1688整体的B类买家心智和内容导购场景密不可分，当然我们用户增长团队也做了很多的工作。 传统的用户增长理念是AARRR的理论，通过获取用户、激发用户、提高留存、增加收入和传播推荐。经过试验我们发现，召回一个流失用户的成本远远低于增加一个新用
基于用户增长的动销方案实践！
KLWL_2022的博客
09-18 345
首先，明确市场定位与目标用户群体，通过市场调研深入了解用户需求和痛点，进行精准营销。同时，不断优化用户体验，提升产品质量和性能，简化操作流程，及时响应用户反馈，提高用户满意度。利用社交媒体平台进行推广，鼓励用户分享和推荐，扩大产品知名度和影响力。在动销方面，制定合理促进销售策略，如打折、满减、赠品等，举办限时优惠活动营造紧迫感。还可与相关企业合作，共同推广产品，拓展销售渠道，积极参加行业展会和活动提高曝光度。总之，基于用户增长的动销方案综合运用多种策略，加强实施与监控，将助力企业在市场中实现可持续发展。
用户消费行为数据分析项目
weixuan_的博客
10-08 1148
用户消费行为
经验分享 ：我的第一个机器学习项目
数据分析
01-08 543
作者：Austin Cheng 翻译：王紫岳 校对：和中华本文约4700字，建议阅读13分钟本文简要介绍了作者在初次进行机器学习的操作时所遇到到情况与得到的教训。机器学习之旅的开端在...
用户运营4大策略体系搭建：增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营
u010199413的专栏
03-09 3889
用户运营体系是什么样的？ 相信每个企业都有一套相对完善的用户运营体系，之前接触一些介绍用户体系的文章，基本将用户运营体系等同于用户分群策略和AARRR运营模型，实则这只是整个运营体系中的一角。 结合运营过程中的复盘经验，我在社区o2o用户运营过程中摸索出一套较为实战的用户运营体系，即包含4大策略体系： 增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。 用户建模：用户模型搭建，包含标签画像、...
如何做用户增长分析
hbwzhsh的专栏
12-18 840
关于用户增长的数据分析
数据分析教我的用户增长，一个月来了1千多人
lovenankai的专栏
01-18 343
2018年，我创建了Python实战圈。经过3个月的努力，将近2千人的规模。刚建圈20天时，已有700+学员加入；不到一个月破1000人。00 什么方法导致如此快的流量...
用户增长的底层逻辑：从原理到实践
mrjieke6的博客
03-24 1145
量化指标体系：建立全面的用户增长指标体系，包括但不限于用户增长率、活跃用户数、用户留存率、用户生命周期价值（LTV）、用户获取成本（CAC）等，确保增长过程可量化、可度量。用户留存（Retention）：设计用户激励机制，如积分系统、等级体系、会员权益等，通过个性化推送、用户关怀、社区互动等方式增强用户粘性，促使用户频繁返回并持续使用产品。与此同时，组建专门的用户增长团队或增长实验室，由跨部门的专家组成，负责制定和执行增长策略，通过敏捷迭代的方式快速验证和优化增长实验，以实现用户增长的高效推进。
淘宝用户行为数据分析实战项目及资源下载
资源摘要信息:"本项目为一个针对淘宝用户行为数据进行分析的项目，涉及数据的清洗、分析和可视化三个主要环节。技术栈使用的是Hive数据仓库，其中包含Hive的清洗操作和分析操作，以及利用Echarts进行数据可视化。...
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