有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...怀疑范围越小，后续对用户分析可以越精确。同时，当数据不足的时候，怀疑范围越小，越能够集中力量收集数据，改善数据质量，做出有精度的分析。...第四步：获取用户数据 在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源。很有可能是内外部数据双管齐下的。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。...比如缺货、涨价、系统BUG、用户投诉、对手大促销（我们还恰好没做）等等。这一类事件最容易被识别到。体现在数据上，受事件影响的用户群体活跃率，会在事件发生后应声而落，之后N个月，流失率开始增长。 ?...两者在用户生命周期上积累的数据量不一样。互联网行业数据较多，往往可以记录用户从点击推广链接-落地页-注册-浏览-下单全过程，因此常采用漏斗分析法，看流失用户会卡在哪些步骤，锁定问题点做改进。...从明面上看，是因为用户流失的数据少，我们不知道用户心理怎么想的。...他只知道计算个流失率的数据，然后按用户年龄、性别、注册渠道、购买频次……等指标做一大堆交叉表。然后对着一组组数据1%、2%、3%的差异发呆：到底说明什么了呢？ 以上是个玩笑。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。...用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。一提用户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。...怀疑范围越小，后续对用户分析可以越精确。同时，当数据不足的时候，怀疑范围越小，越能够集中力量收集数据，改善数据质量，做出有精度的分析。...第四步：获取用户数据 在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源。很有可能是内外部数据双管齐下的。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。...比如缺货、涨价、系统BUG、用户投诉、对手大促销（我们还恰好没做）等等。这一类事件最容易被识别到。体现在数据上，受事件影响的用户群体活跃率，会在事件发生后应声而落，之后N个月，流失率开始增长。 ?...两者在用户生命周期上积累的数据量不一样。互联网行业数据较多，往往可以记录用户从点击推广链接-落地页-注册-浏览-下单全过程，因此常采用漏斗分析法，看流失用户会卡在哪些步骤，锁定问题点做改进。...从明面上看，是因为用户流失的数据少，我们不知道用户心理怎么想的。...他只知道计算个流失率的数据，然后按用户年龄、性别、注册渠道、购买频次……等指标做一大堆交叉表。然后对着一组组数据1%、2%、3%的差异发呆：到底说明什么了呢？ 以上是个玩笑。
【题目】： 某电商平台面试题： 下面为用户登录表，分别计算用户的次日、3日留存数及留存率 【解题思路】 此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率？...用户留存率是电商行业经常用到的指标，用户的留存数指“第一天登录，以后几天还继续登录的用户数”，"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。...b两个表的“用户ID”关联可以计算在某一日用户在后面几日的留存数。...left join 用户登录表 b on a.用户ID=b.用户ID and a.登录日期< b.登录日期 order by a.登录序号,a.登录日期; 得到一个用户在各个日期与后面几日的间隔天数的笛卡尔积的表...在电商行业、互联网行业经常要计算用户的留存率，怎么用sql语句构建并计算用户的留存数是非常重要的 2、Datediff()函数的应用 Datediff() 函数返回两个日期之间的天数，表达式： datediff
有同学问：陈老师，我领导让我做用户画像分析，可是我做了一大堆数据，却被批：也没分析什么东西啊？该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。...以上问题，都是太过纠结于用户画像四个字，忽视了分析两个字导致的。用户画像作为一个基础数据体系，本身并没有分析功能。单纯的罗列用户标签或者拆解用户指标，也起不到分析作用。...怀疑范围越小，后续对用户分析可以越精确。同时，当数据不足的时候，怀疑范围越小，越能够集中力量收集数据，改善数据质量，做出有精度的分析。...第四步：获取用户数据 在上一步我们已经看到，用户画像分析如果真的想深入用户，就得依赖多种数据来源。很有可能是内外部数据双管齐下的。...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。
本篇很长，很干，阅读完需要7分钟，你的“在看”是陈老师更新干货文章的最大动力噢 上一篇【用户流失，该怎么分析？】以后，有同学强烈呼吁写用户活跃。...虽然活跃率为啥跌不一定清楚，但是怎么搞活跃率，那套路可太清楚了。...(#^.^#) 02 用户活跃分析核心问题 陈老师总是举例，做数据的不懂业务会导致各种问题。可在用户活跃分析中，恰恰是做业务的不懂数据，才导致上述乱象。...比如最基础的三大策略（如下图所示）： ? 请注意，竞争策略才是定标准的核心。...只有算命大师才是摇摇铜钱天知地知，做数据分析的人，其实和搬砖工没啥区别。 本文集齐60个在看，我们召唤下一篇：用户标签的分享。用户标签，是所有用户分析的最基础的砖，然而想搬好，却没那么容易哦。
相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。...也可以做数据挖掘工作：利用关联规划计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 换成运营商的例子则是这样：使用全球通品牌的人通常是什么职业？...使用动感地带的客户收入情况怎么样？ 大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。...数据源分析 构建用户画像的数据来源于所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。...目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。
为此，作为系列案例分析的第三篇，本文选择了2023年BI数据分析大赛中的一个案例——银行外呼业务数据分析与精准营销优化研究，作为深入探讨的对象。...团队成员不仅拥有丰富的行业经验，还对数据分析充满热情。他们参加2023年BI数据分析大赛的初衷是提升自己的数据分析技能，同时通过实际业务场景的应用，深入探索数据分析在银行外呼业务中的潜力。...精准刻画用户画像，多角度分析银行外呼业务状况 在这个案例中，"刮风吃土队2.0"重点就行业现状、客户情况、外呼情况三部分进行深入的数据探索分析： 1....（3）学习资源和社区支持：帆软产品的帮助文档提供了详细的操作指南，包括常见问题解答、视频教程等，帮助用户随时解决问题。在帆软社区中，用户也能相互交流经验、分享技巧，形成一个共享学习资源的平台。”...自助式数据分析，成为银行外呼业务升级的一把钥匙 随着数据分析技术的迅速发展和普及，银行业正在迈入一个新的时代——自助式数据分析的时代。
这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的 “双 11 大促” 和 “6·18 狂欢节” 之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。...个性化是最基本也是很有效的方法： 1， 对客户进行多维度地分析：以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，把所有的团购信息进行筛选，这样可以简单地把 EDM 的相关性大幅提高，起码用户收到的邮件是基本在住宅
[数据分析][RFM模型]用数据分析用户 RFM分析是美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现客户数据中有桑神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标，...在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的客户。...数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很客观。 结合这桑果指标，我们就可以把顾客分成5*5*5=125类，对其进行数据分析，然后指定我们的营销测量。 ...该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值情况，形成人物画像，不仅仅应用与CRM分析模型里面，还可以单独在数据分析系统中使用。 ...RFM模型案例分析
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析...(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块...total_user计算规则：同一个维度，前一天的总用户+当天新增用户。...(只按照天来统计数据，但是提供按照其他时间维度统计的方式) 最终数据保存：stats_user和stats_device_browser。...指定数据库连接信息指定，搭建DimensionConverter获取维度id的类框架，根据具体的分析到时候再添加内容。� 搭建自定义OutputFormat和OutputCollector类框架。
用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联网上的行为进行记录，记录的信息通常称为用户日志。...; (4)用户主体数据：如用户群的年龄、受教育程度、兴趣爱好等; (5)外界环境数据：如移动互联网流量、手机上网用户增长、自费套餐等; 数据特点： (1)大数据量/海量数据，big data; (2)实时分析...用户行为分析平台主要面临海量数据处理困难、分析模型算法复杂、建设和运营成本高昂等方面的技术难点和挑战。...(3)思路：利用Nosql数据库解决大数据存储，通过水平扩展读写负载提高访问性能; 分析模型算法复杂： (1)问题：分析需要运用预警预测、聚类、协同过滤等数据挖掘算法，算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大...数据挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大，往往称为制约分析项目按期完成的瓶颈，精细化运营分析平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源数据挖掘模型数据库Mahout，实现了数据挖掘算法的快速实施和高效表现
有同学问：领导让做用户分层，可不管怎么分，似乎都觉得没有啥科学道理，也经常被嫌弃：“你这分层分的有啥意思”。到底有没有标准的分层规范？...在解答这个问题之前，大家先看一个简单的问题，假设一个业务收入情况如下，你会怎么解读数据？（总收入=付费用户数*付费用户人均付费） ?...比如上边例子中AB形态，为了举例方便进行了简化，但代表了两种很经典的业务形态，依赖土豪用户的大R型业务和依赖大量普通用户的大DAU型业务。...在这种分层标准的指导下，就很容易根据分层数据的变化，找到对应的问题。如同开头举例的效果，看到某个档次的用户少了，立马意识到：找人找偏了，产品竞争力得检讨了。这样后续深入分析，也有了线索。...如果做数据分析的同学，发现你们公司的运营真的很无脑，都是看着AARRR哪个指标跌了就短期上活动搞一搞，完全没有全局规划，也没啥策略。
Part 1.分析背景 本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。...不同时间的用户需求量和购买量的关系，怎么根据时间制定策略？ 复购率高的商品流失率怎么样？ 怎么根据不同RFM类型用户制定用户留存策略？ Part 4....分析目的及思路 因为数据记录了访问行为、购物车行为、收藏行为、购买行为，所以我们可以检测到用户在哪一环节流失。...我们采用多维度拆解分析方法对问题进行拆解，用假设检验分析法、对比分析法和RFM模型分析法具体分析用户使用流程及具体业务指标中的问题。 从业务指标进行分析： ?...从业务流程分析： 用户点击商品详细到最终购买，中间会有一系列步骤。 ? Part 5. 数据清洗 5.1 选择子集 本数据集中各字段均有分析价值，不需要进行本项操作。
用户通过什么方式访问的系统，web,APP,小程序等 HOW TIME，用户访问每个模块，浏览某个页面多长时间等 以上都是我们要获取的数据，获取到相关数据我们才能接着分析用户的行为。...，下面我们来说下实现的相关技术问题，如何落地用户行为分析。...数据采集 根据运营定义好的埋点接口形式获取到的用户的访问日志数据，一定要提前后端和前端定义好数据的保存格式，也就是保存哪些字段内容，需要把埋点数据按照约定的格式统一封装，以便于存储分析。...HDFS后，下篇我们分享一下用户行为之数据分析。...历史好文推荐 数据分析为什么火了 如何入门数据分析？ 你是分析师，还是“提数机”？ 谈谈ETL中的数据质量
“大数据杀熟”事件多次出现，此次回应同样引起网友质疑。 什么是大数据杀熟？ 大数据杀熟，指的是互联网行业的一种区别定价模式。...“大数据杀熟”的几个特征： 同样的商品/服务，在同样的交易场景下，不同的价格； 定价差异和变化的基础是大数据，基于互联网技术获取的数据，而不是传统的市场调研方式； 侵犯用户知情权，对于可能出现的价格差异...浙江大学中国跨境电子商务研究院院长马述忠总结了“大数据杀熟”的3种套路： 1.借助大数据进行“用户画像” 根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。这是最常见的套路。...2、通过地理位置信息实现“杀熟” 商家通过移动端应用后台收集用户的地理位置信息并进行实时分析，若用户所处的位置附近潜在的竞争对手较少，则进行一定幅度的加价。...3、通过用户与移动端应用交互的行为细节实现“杀熟” 用户与应用交互的行为细节，如键入信息频率、搜索关键词等，能够在一定程度上反映这一时点用户对于商品或服务需求的迫切程度，一些商家会基于这些信息进行动态浮动加价
聚类分析的特征： 简单、直观； 主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者 的主观判断和后续的分析； 不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到若干类别的解...（2）聚类分析 相对于聚类前的准备工作，真正的执行过程显得异常简单。数据准备好后，导入到统计工具中跑一下，结果就出来了。这里面遇到的一个问题是，把用户分成多少类合适？...而两步聚类法则克服了以上缺点，可以包含类别变量和数值型变量，并且当硬件条件不足或数据集非常大时，都能顺利运行。...分析过程 a) 特征提取 分析聚焦于用户的点击行为。在本例中，考虑到用户行为的典型性，选取了4个完整的周，共28天的数据，并且时间窗当中无任何节日。...并在此基础上结合用户研究数据去探索产品改进的建议。 八、小结 用户分群对于用户数据研究领域最大的改变，在于打破数据孤岛并真实了解用户。
本文就利用提取MySQL的数据，通过写SQL的数据处理方式，来对一份淘宝数据进行用户分析。 01....基于时间维度了解用户的行为习惯 5. 基于RFM模型的用户分析 03. 数据清洗 1....（2）一周中用户活跃时段分布 由于第一周和第五周的数据不全，因此这两周的数据不考虑到此次数据分析中。 ? ? 由以上结果可以看出，每周用户活跃度较稳定，每周五活跃度会有小幅降低，但是周末会慢慢回升。...其中周五用户活跃度突增，这是由双十二电商大促销活动引起。 5....通过 R 和 F 的数据对用户行为进行打分，对每位用户进行精准化营销，还可以通过对R 和 F 的数据监测，推测客户消费的异动状况，挽回流失客户。 End. 作者：数据分析不是个事儿 来源：简书
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