数据统计分析怎么做

如题所述

数据统计分析:

1、常见的数据分析指标

综合性指标:反映产品的整体情况。

流程性指标:反映用户的使用行为。

业务性指标:反映具体的业务情况。

2、常见的数据分析维度

数据细分:通过不同的细分维度分析,往往可以追溯到问题发生的原因,还能为后续的一些动作提供参考依据。

数据对比:没有对比就没有伤害,一方面是横向比较,即自身和别人进行对比,如长江的同比、环比;另一方面是纵向比较,即自身和自身进行对比,比如行业竞品、全站数据、AB测试等。

3、常见的数据分析方法

Google HEART模型的提出,可以让大家反思自己的产品设计思维,同时运用相关设计工具去提高HEART五项指标来完善用户体验,打造更好的产品。

AARRR模型该模型出自于《增长黑客》,它是在2007提出,当年的获客成本还比较低廉,而这种模型很简单又很直观地突出了增长的所有重要元素,所以这个模型很长时间内都很受欢迎。

现在获客的成本与日俱增,市场情况和2007年已经完全不同。现在黑客增长的真正关键在于用户留存,而不是获客。于是,一个突出了用户留存重要性的模型RARRA诞生了。

数据简介

数据统计,是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称,用于历史资料、科学实验、检验、统计等领域。以便精准快速的查找与分类。

数据统计是互联网传媒行业或其他操作流程的数据统计的统称。也历史资料、科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值加以统计为解决方案做前期准备。

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