Cohort Analysis：留存分析Excel版

最新推荐文章于 2023-12-12 14:51:21 发布
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文章标签： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fran_c/article/details/129537243
本文介绍了如何在Excel中利用MINIFS函数找出首次付款日期，然后通过拼接方式获取该日期的月份。接着，展示了如何插入并配置透视表，以及启用数据模型来增强分析功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

源数据如图

  1. 采用公式minifs取首次付款日期

=MINIFS(B:B,A:A,A2)

结果如图

2. 取得日期的月份

可以采用拼接字方式，例如：=YEAR(B2)&"-"&MONTH(B2)

结果如图

3. 插入透视表

记得勾选将此数据添加到数据模型

透视表配置，如图

最终结果如图

基于用户的产品分析之Cohort Analysis（群组分析，留存分析）
foxirensheng的博客
01-21 1530
在产品正式上线后，我们需要对产品的客群对象进行分析，此时产品的群组分析会给予我们找到一定的方向。 核心的维度：产品 ->客群,时间->聚类周期现象 首先读取数据集： import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('./Online Retail.xlsx') 查看数据前五列/info #%% df.head() #%% df.info() 通过结果，我们可以看到数据有8个字段，其中，Description列和C
pandas练习_同期群分析(Cohort Analysis)
weixin_41227546的博客
05-28 677
1. 同期群分析理论回顾 参考 https://www.jianshu.com/p/145a13355fa1 2. 构造练习数据(Excel) 我们设计一份数据, 2019年期间某店铺的成交订单明细, 包含以下4个字段: 这里使用Excel中的rand函数, 来构造随机数据, 具体操作略(用户id需要重复) 最终, 获取10万条随机的数据 3. 数据处理思路 生成每月新增用户明细 生成每个月份的用户明细 将上面生成的数据按用户id关联生成总表 总表按月份聚合 调整格式 4. 用pandas实现整.
Cohort Analysis
muturiyue的博客
07-27 2240
Cohort Analysis，是时下互联网行业的新宠，在市场已不再为虚假繁荣的数据买账时，我们必须提供新的“有效数据”来说服市场。更常见的，这个分析方法会被用来分析：用户留存情况，以及用户粘性。所以，一定记住了，不是Coherent Analysis（粘性分析），而是Cohort Analysis——一撮人分析法。 虚假繁荣是什么？之前大家只关心流量、下载量、注册量，但就像花钱能买僵尸粉一样，
Cohort analysis
ttdata
07-21 2701
99% 创业常识｜简单好用的 Cohort Analysis，认清公司真相 2016-05-11 19:52 上周五我们发出了新栏目「99% 创业常识」的第一篇：《CAC、LTV、PBP》，反响相当热烈。但是，由于小编鬼使神差地没有设置留言功能，我们并不知道各位看官的阅读感受和建议，这次你们可以任性地评论了。 重要的话再说一遍：做这个栏目的想法源于与创业者的日常交流，我们发现
Excel 利用同期群分析计算新用户留存率
我的博客
03-23 2573
业务分析方法中常用的有同期群分析，本文使用Excel和MySQL，结合同期群计算新注册用户的留存率，并放在实际的应用场景中进行分析。
同期群分析（Cohort Analysis）
weixin_30732825的博客
09-01 1026
什么是同期群？ 将相同时间段内具有共同行为特征的用户划分为同一个群体，其被称为同期群。“共同行为特征”是指在某个时间段内的行为相似。最常见的是按不同时间的新增用户来划分，然后分析留存率。当然也可以按其他行为来划分用户，譬如“在2017年6月第一次购买”，“在2017年10月第二周对产品的使用频率开始降低”等。 什么是同期群分析？ 同期群分析就是对比不同同期群之...
mysql怎么分组计算逾期率_Tableau分享第一篇：如何计算分组留存率（Cohort Analysis)！...
weixin_30739265的博客
02-02 677
衡量一款产品是否健康，用户的留存率是一个关键的指标，常见的有7日留存率，14天留存率，30天留存率，60天留存率等等。今天Tay哥先讲一下如何用Tableau做Cohort Analysis ，中文一般译为分组留存率。上面提到的留存率，可以通过分组留存率进一步计算出来。如何做分组留存率？分组留存率计算起来比较简单，对用户进行分组，先维度分，再粒度分。什么是维度？以Tableau自带的超市数据为例，...
微软Power BI 创建AARRR报表之三：留存流失分析
简书博客搬家测试账号
04-10 3192
作者：天善智能社区专家 PivotModel刘凯数据化运营过程中的三个关键词，是开源、节流、保活跃。在之前的两篇AARRR博文中，我们分别就新增用户、提升用户活跃度来进行展开。在本篇博文中，我们重点“节流”，也就是AARRR中的留存和流失分析。什么是留存（Retention）和流失（Churn）？一般而言，留存(Retention)就是使用了一段时间的产品后，仍然留下来的...
cohort:保留、流失和卸载同类群组的简单示例
06-25
在IT行业中，尤其是在数据分析和用户行为研究领域，"cohort analysis"（同类群组分析）是一种重要的工具。它用于跟踪一组具有共同特征或行为的用户群体（被称为“cohort”），观察他们在特定时间内的行为模式，如...
Cohort模型.docx
08-02
Cohort Analysis，也称为分组分析或同期分析，是一种用于研究用户行为和留存率的统计方法。它通过对具有相同特征的用户群体进行分析，揭示了影响用户短期、中期和长期留存的因素。这种方法的吸引力在于其简洁性和...
保姆级教学：手把手教你如何实现同期群分析
weixin_40679090的博客
04-27 2537
不再依赖BI产品，教你如何用ESP实现同期群分析
Cohort Analysis是什么
最新发布
cjl的博客
12-12 621
Cohort Analysis 可以翻译成 群体分析 或 分组分析，其实是一种通过细分来研究数据的方法。如下表就是一个从每日新增维度细分的 Cohort Analysis 表格。第一列是分组的维度，下表以用户新增的日期作为细分的维度；第二列是对应的新增用户数；其余列为对应分组下的用户留存率；
Excel数据分析案例四——留存预测
Momoko_Hanyu的博客
09-09 3003
Excel数据分析案例四——留存预测 题目：一个社交APP，它的新增用户次日留存率、七日留存率、30日留存率分别是52%、25%、14%，请模拟出如果每天新增6万用户量，那么第三十天，它的日活跃用户回答道多少？请用Excel分析 ...
SQL-计算留存率cohort
weixin_47198715的博客
05-24 1777
计算留存率cohort，以及不同时间维度下的留存率（日留存cohort，周留存cohort，月留存cohort)
用Excel、SQL、Python做数据分析有何不同？
zhuxiao5的博客
12-12 7119
作者简介HeoiJin：立志透过数据看清世界的产品策划，专注爬虫、数据分析、产品策划领域。万物皆营销 | 资本永不眠 | 数据恒真理优快云：https://me.youkuaiyun.com/we...
Cohort Analysis组群分析(1)
12-07 2236
1. 总体数据按30天（月）呈周期性趋势， (1) last day 是操作行为的峰值：存入最高，消费最高；存入比消费高； (2) 前6日左右是一个峰值日：存入峰值； (3) 前20日左右是一个风之日：存入峰值，消费峰值；消费比存入高；
R语言数据分析笔记——Cohort 存留分析
简书博客搬家测试账号
04-27 1607
杜雨，EasyCharts团队成员，R语言中文社区专栏作者兴趣方向为：Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。个人公众号：数据小魔方（微信ID：datamofang） ，“数据小魔方”创始人。 推荐课程：体系全面，最具调性！R语言可视化&商务图表实战课程相信经常做数据分析的同学都听说过Cohort 分析，特别是互联网运营中，用于分析客户存留等场景...
“早知道这些我的公司就不会死”系列（二）：Cohort Analysis
四纪启悟 · 数据科学
06-05 1565
“早知道这些我的公司就不会死”系列（二）：Cohort Analysis 42章经_曲凯 • 2016-05-11 • 深度报道 你不能监测的东西，也无从改善。 编者按：本文作者曲凯，文章首发自微信号：42 章经 （ID：MyFortyTwo）  一）公司的经营数据真的像你想的一样好吗？ A和B两家公司都是做化妆品电商的平台，他们几乎在同一时间启动公司，在各自的公
用户增长——Cohort Analysis 留存分析（三）
素质云笔记
07-09 5758
转载于:Cohort Analysis：用户在哪一步离开了我们的产品？ 数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。 文章目录一、什么是Cohort Analys
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