1樓：抽轉組
如果是為了優化產品，提公升使用轉化率，那麼有一些固定的分析模式，行為入口、操作過程、
與使用特徵相關的使用者屬性是比較重要的自變數。當然，因變數是行為結果的成功與否。如果是電商為了提高利潤，那麼可入手的方面就比較多，服務優化、產品優化、**鏈優化等都可能有機會，我個人經驗覺得**鏈優化比較靠譜，從使用者的原始期望入手，效果持久且可提公升空間大，這裡包括了給使用者提供什麼產品的推薦優化以及**鏈本身的成本控制。
如果是更復雜一點的，例如sns如何提高使用者的貢獻、活躍度，這種課題我就沒經驗了，這涉及到人類交往的大行為分析，個人覺得僅僅是**資料的建模是極度不靠鋪的，至少只能找到三流的解決方案來解決一些皮毛問題。必須解決社會學和心理學，甚至部分實驗經濟學的建模思想和分析方法。<>
如何利用使用者行為分析資料？
2樓：北大青鳥志遠科技
關於使用者行為分析的意義以及在什麼樣的環境中使用這些資料，許多運營表示收穫頗豐，但是對於一些具體的操作和運營方法也有一些不是太清楚，希望我們能夠針對這方面進行一下知識的講解，所以我們今天就請北大青鳥的老師來給大家介紹一下，如何進行使用者行為分析的資料使用。
有了使用者的行為資料以後，我們有哪些應用場景呢？
拉新，也就是獲取新使用者。
轉化，比如電商特別注重訂單轉化率。
促活，如何讓使用者經常使用我們的產品。
留存，提前發現可能流失使用者，降低流失率。
變現，發現**值使用者，提高銷售效率。
一)拉新。特別注重是哪個搜尋引擎、哪個關鍵詞帶來的流量；關鍵詞是付費還是免費的。從谷歌那邊搜素引擎詞帶來了很多流量，但是這些流量是否在上成單，所以這個資料還要跟ebay本身資料結合、然後再做渠道分配，到底成單的是哪個渠道。
整個資料鏈要從頭到尾打通，需要把兩扒蔽局邊的資料整合之後才能做到。
二)轉化。以註冊轉化漏斗為例，第一步我們知道網頁上有哪些註冊入口，很多**的註冊入口不只乙個，需要定義每個事件；我們還想知道下一步多少人、多少百分比的人點選了註冊按鈕、並雀多少人開啟了驗證頁；多少人登入了，多少人完成了整個完整的註冊。
期間每一步都會有使用者流失，漏斗做完後，我們就可以直**到，每個環節的流春讓失率。
三)促活。還有乙個是使用者使用產品的流暢度。我們可以分析具體使用者行為，比如訪問時長，在那個頁面上停留時間特別長，尤其在app上會特別明顯。
再有是完善使用者畫像，拿使用者行為分析做使用者畫像是比較準的。
使用者分析主要由兩部分組成包括屬性特徵分析及行為特徵分析是錯還是對
3樓：
親您好，使用者分析主要由兩部分組成包括屬性特徵分析及行為特徵分析是差碰錯還是對為您查詢到是對的，行為事件分析是根據運營關鍵指標對使用者乎頌特定事件進行分析。通過追蹤或記錄使用者行為事件，可以快速的瞭解到事件的趨勢走向和使用者的歲慶鄭完成情況。針對某一具體行為，全面的描述、對比，針對其異常表象深度分析各維度、確認導致該行為資料表現的原因。
二、使用者留存分析使用者留存分析是一種用來分析使用者參與情況與活躍程度的模型。通過留存量和留存率，可以瞭解使用者的留存和流失狀況。比如用次日留存、周留存、月留存等指標來衡量產品的人氣或粘度。
留存是衡量使用者是否再次使用產品的指標，也是每乙個app賴以生存的指標，能夠反映任何一款產品健康度，是產品、運營、推薦效果的整體表現。貼合業務屬性、精細化留存過程 將對留存資料更有價值和指導意義。通過留存分析，能夠剖析使用者留在產品的原因，從而優化產品核心功能提公升留存。
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這個有很多種分析工回具，答 大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型 我們的dataz具備高效能實時和離線計算能力，豐富的統計 分析 挖掘模型，為行業全流程 全週期的生產運營活動提供商業智慧支援，並能視覺化您的資料，高效挖掘資料深層次資訊。可以應用於金融大資料風控。系統架構圖system archi...
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