大数据分析, 数据挖掘, 机器学习,找到产品改进的爆点。

本文通过大数据分析发现产品转化环节存在非线性模型,并深入研究推荐人数与转化率的反比关系。最终确定微信朋友圈限流为系统瓶颈,并探讨了解决方案。

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

为了避免不必要的麻烦。 一些数据讲的不太清楚, 关键看爆点的思路。

通过大数据统计分析, 我发现可以用一个线性公式完美的拟合一个用户转化环节。并依据此公式对近期没有发生的数据做出预测。 这就是大数据的魅力所在吧。

依据以上发现, 我觉得至少我们这个产品,套用互联网的漏斗模型,在每两个环节之间的转化模型应该都是线性模型。依次, 继续用数据探究一下另外一个转化环节。 结果发现很悲催。

完全无法用线性公式拟合。 甚至杂乱无章。 wait  a moment. 是不是哪里出了问题呢?那我继续探究, 推荐人数和 转化率的关系

妈的, 发现推荐人越多, 转化比率反倒越低了。 这很不科学。 至少应该是一个固定的比例才说的过去。 这个反比模型太次了, 这得浪费太多的流量。 

继续探究页面点击pv/uv分析(略过)。。。

最后找到朋友圈分享和领取的小时数据图

结果发现, 微信朋友圈限流, 基本上分享次数一上1.5万就被干趴下。 7月14日以后, 更是彻底被限流平峰。

 

通过以上分析, 发现我们系统的瓶颈是微信朋友圈的限流问题。解决方法商务谈判, 或者多域名。 还有什么别的办法,如果哪位大神知道。 请告诉我。谢谢先。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/realzjx/p/5748791.html

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