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RSS订阅原创 数据分析专题分析之业务逻辑设计
用户类可以分为用户特征、用户行为、用户信息等；从浏览到下单的过程可以利用用户转化来拆分，可以通过设置用户行为转化漏斗来进行分析，对于每一次行为的转化都可以通过转化率来定位出现的场景和潜在问题。然后就可以根据每一种分层设置关系指标，如：SKU链接的价格分组，页面功能按钮的具体标签，用户浏览习惯路径，平台流量分配特征。在做数据分析的时候，我们不免需要和大量的数据打交道，要么是全量数据的统计分析，要么是抽样数据的样本分析，对应采用的技术方案和需求设计截然不同，本篇仅仅讨论样板数据分析。
2025-11-06 14:33:47
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原创 精益数据分析学习笔记二
这里的数据指标的判断，需要结合企业的商业模型需求和企业个性化特征以及企业的产品目标，仍然以开车为例：当驾驶速度达到一定速度，比如100迈，此时我们应该可以判断，我们在突发状况下的刹车距离需要增长，因此对于驾驶路况的观察需要比低速行驶时更敏锐。（3）比率还适用于比较各种因素间的相生和相克（正相关和负相关）：仍然以开车为例，单位时间内行驶的里程/罚单数这个比率显示了二者的关联性，你开的越快，行驶的里程就越多，但收到的罚单也越多，这个比率可以帮你决定是否应该超速。1、 好的数据指标是比较性的。
2025-09-03 08:54:36
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原创 《精益数据分析》学习笔记一
通知和推送消息）、获取营收（交易和DLC）和自传播（广告与加盟），简称AARRR（可以参照产品运营模式区分）（1）假设数据没有噪声（2）忘记归一化（3）排除异常点（4）包括异常点（5）忽视季节性（6）抛开基数奢谈增长（7）数据呕吐（8）谎报军情的指标（9）不是在这儿收集的综合征（10）关注噪声。7、付费式增长引擎需要确认产品有黏着性和病毒性，盈利模式是赚取客户的钱高于给用户付费的钱，关注客户终身价值和客户获取成本，为平衡现金流和增长速度需要关注客户盈亏平衡时间。1、需要重视的数据科学家的思维方式（模式）
2025-09-03 08:53:29
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空空如也
空空如也
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