作者：黄岳浩 DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...按大众化的分法，产品的生命周期（PLC, Product Lifetime Cycle）分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊...[图片] 案例： 今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA:http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...案例： 今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多...新用户的增长和激活 其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣： 原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA: http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 ---- 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。...那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重要。...看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。...但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果...六、写在最后的话 如果以上5点的数据都很漂亮，说明你的APP已经做得相当不错了。当然，如果你的APP还没有给你带来收入，那么你仍然有一段较长的路要走。
分析内容 总体分析 6000 款 App 的评分、下载量、体积等指标。 根据日常使用功能场景，将 App 划分为：系统工具、资讯阅读、社交娱乐等 10 大类别，筛选出每个类别下的精品 App。...分析工具 Python Scrapy MongoDB Pyecharts Matplotlib 2....comment 列为 App 评分，评分数最多的达到了 5 万多条，平均有 200 多条。 以上，就完成了基本的数据清洗处理过程，下面将对数据进行探索性分析。 4....数据分析 我们主要从总体和分类两个维度对 App 下载量、评分、体积等指标进行分析。 4.1. 总体情况 4.1.1....数据解读广大“钢铁直男”眼中的女神评判标准（文末有彩蛋） 数据分析 | Python数据可视化：浅谈数据分析岗 「从0到1」Python爬虫专题完结版 彻底吃透Scrapy |爬虫利器初体验（1）
序章 Fiddler是一个蛮好用的抓包工具，可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。也可以用来检测网络安全。反正好处多多，举之不尽呀！...Fiddler 抓包简介 Fiddler是通过改写HTTP代理，让数据从它那通过，来监控并且截取到数据。当然Fiddler很，在打开它的那一瞬间，它就已经设置好了浏览器的代理了。...Statistics 请求的性能数据分析 好了。...左边看完了，现在可以看右边了 随意点击一个请求，就可以看到Statistics关于HTTP请求的性能以及数据分析了（不可能安装好了Fiddler一条请求都没有…）： ? 3）....安装完了证书，可以用手机访问应用，就可以看到截取到的数据包了。（下图选中是布卡漫画的数据包，下面还有QQ邮箱的） ? 4.
我们今天的目标就是某小说App v2021_09_53 二、步骤 搜索url字符串 App请求小说内容的时候没有加签名，但是返回的数据是加密的。...Charles可以搜索数据包，我们从返回包里面找到了这个url。...第二次启动app的时候，就不让我看书了。一定要我登录，一怒之下登录了，居然还不让我看。还要买VIP。 这下忍不了了，我不过是想写个分析教程，何必这么为难我。...不管你怎么玩，解密之后的数据大概率是要赋值给字符串的。我们先把字符串赋值来捞一遍。...三、总结 不要嫌打印的数据太多，大海捞针也是考验你火眼金睛的时候。 对常见加解密算法要敏感，要成为条件反射。看到iv就要想到aes，看到32位就要想到md5，看到64位就要怀疑sha256。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。...幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。 事实上，这些新一代的数据分析工具，将可以监测发生在App中的每一个细小的事件。...你也可以创建自定义人群分组，以求更好地了解App的用户群体。 4、Capptain (含付费项目) Capptain是一款实时分析工具，它看起来就像是一组数据仪表板。...19、Trademob – 移动营销分析 20、Adxtracking – App内广告运作、优化与分析工具 六 基本数据统计 21、亚马逊移动分析 (免费) 移动数据分析只是亚马逊庞大生态链中的一个部分...这是个3合1分析工具，它集成了基本数据分析、移动应用的BI报告和程序异常预警等三大功能。Roambi还允许你将数据回传到其Box组件中，生成易于团队成员阅读的数据报告。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等...BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...数据分析工具介绍 工欲善其事，必先利其器，在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。...Python中著名的数据分析库Panda Pandas库是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建，也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的，其中Series...我们有了这些“神兵利器“在手，下面小安将带大家用Python这些工具对蜜罐代理数据作一个走马观花式的分析介绍。 1 引入工具–加载数据分析包 启动IPython notebook，加载运行环境： ?...当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。
APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。...事实上，APP数据分析并没有那么神圣，而一般常用的数据指标也都不难掌握。...事实上，数据指标的设计基于两点事实：1、商业模式和业务背景 2、数据分析动机和目的 数据分析解决方案的提供商是比较多的，甚至说数据分析本身也成为了创业的一种可能。...友盟、CNZZ、TalkingData、腾讯云都提供了成套的数据解决方案。以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。...基于以上的基础数据指标，结合数据分析的两点事实，可以选取所需的指标，完成APP数据分析： 1.用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略； 1.1用户规模 基础指标：总用户数
谢谢主持人，谢谢Qcon大会能给一个这样好的机会和大家一些沟通和分享一些知识； 我今天的题目是拒绝僵尸，移动App数据分析之道，那在开始之前，还是简单介绍一下我自己 我的大名叫陆兴海，在云智慧负责技术产品这块...生命周期内的各种环节，以及每个环节的工作怎么结合数据分析和大家一起探讨； ?...所以，快速试错比完美设计更重要， 而作为移动开发者，从萌发念头的那一刻起 数据分析就要开始了； 那移动App研发的一共有哪些环节，每个环节需要哪些什么样的数据分析呢？ ?...我们不妨看一下移动App数据分析生命周期在各个环节上的工作要点： 在立项和概念阶段，我们需要对用户与产品进行分析； 在技术选项和方案阶段，我们需要对整体技术进行评估； 在团队组建阶段，我们会对人员的效能进行考核...； 在产品上线之后，需要进行推广以及进行后续的运营数据分析； 同时能也需要对App的性能和用户体验数据进行分析； ?
那么，今天就根据我的经验来谈谈怎么通过数据分析，辨别流量的真实性，揪出异常渠道。 做渠道数据分析的前提是拿到靠谱的第一手数据。数据如果不够准确，那么基于此数据进行分析也就没有任何意义。...数据获取只是万里长征第一步，防作弊分析才是重中之重。...一般高频类 App（如社交、外卖、工具类）留存率会大于低频类 App（如租房、旅游、电商类），其次，如果有签到奖励、沉默唤醒机制的 App 留存率或许会高一些，这些因素也要考虑进去。...4、转化率分析 分析一个 App 的流量转化率，不仅能帮助我们提高投放效率，还能判断引流渠道的价值。...以上这些方法在实际运用中还有很多发挥空间，可以自行根据产品性质做出调整，跟作弊行为斗智斗勇，是每个 App 推广中必须经历的，这些就需要经验积累和工具辅助运用才能实现。
今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。...9 总结 以上总结的APP数据分析思路并不是全部，比如A/B测试、热图分析、表单分析、路径分析等常用的分析思路，均没有包含其中。...这么多APP数据分析思路，其实市场上已经有非常成熟的APP数据分析工具，给我们提供强大的分析支持。...每一款APP数据分析工具，除了基本的数据分析维度几乎都一样，各家的产品都有自己独特优势的功能。...所以，大家如果希望选择第三方数据分析工具，要结合自己的分析目的和自身公司的条件来选择适合自己的数据分析工具。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。...因此，熟练常用技术是良好分析的保障和基础。 笔者认为熟练记忆数据分析各个环节的一到两个技术点，不仅能提高分析效率，而且将精力从技术中释放出来，更快捷高效的完成逻辑与沟通部分。...本文基于数据分析的基本流程，整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL（本文暂不涉及数据建模、分类模拟等算法思路）在分析流程中的组合应用，希望对大家有所助益。...2、分批读取数据： 遇到数据量较大时，我们往往需要分批读取数据，等第一批数据处理完了，再读入下一批数据，python也提供了对应的方法，思路是可行的，但是使用过程中会遇到一些意想不到的问题，例如：数据多批导入过程中...如上即为数据的导入导出方法，笔者在分析过程中，将常用的一些方法整理出来，可能不是最全的，但却是高频使用的，如果有新的方法思路，欢迎大家沟通。
，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。...下方是数据分析常用R库： 方向 R库 数据处理 lubridata，dplyr，ply，reshape2，string，formatR，mcmc 统计 方差分析 aov anova 密度分析 density...www.bilibili.com/video/BV1uL411s7bt B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Jg411F7cS Microsoft Excel是数据分析中使用最广泛的工具之一...六、Apache Spark 官网：https://spark.apache.org/ 最大的大型数据处理引擎之一，该工具在Hadoop集群中执行应用程序的内存速度快100倍，磁盘速度快10倍，该工具在数据管道和机器学习模型开发中也很流行...七、SAS 官网：https://www.sas.com/zh_cn/home.html SAS是用于数据处理和分析的编程语言和环境，该工具易于访问，并且可以分析来自不同来源的数据。
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。...设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。事实上，APP数据分析并没有那么神圣，而一般常用的数据指标也都不难掌握。...事实上，数据指标的设计基于两点事实： 1、商业模式和业务背景; 2、数据分析动机和目的; 数据分析解决方案的提供商是比较多的，甚至说数据分析本身也成为了创业的一种可能。...友盟、CNZZ、Talking Data、腾讯云都提供了成套的数据解决方案。以下我将试着以自己的思维模式建立一套《APP数据分析思维模式》。...基于以上的基础数据指标，结合数据分析的两点事实，可以选取所需的指标，完成APP数据分析： 1 用户分析 分析用户属性为产品改进及推广提供充分、可靠的数据制定精准的策略; 1.1用户规模 基础指标：总用户数
数据收集（目前只支持json格式） ? ?...2种方式： API方式：GET/POST获取基础数据 url为服务地址，在服务地址下依次从PLATFORM（平台）/PLATTYPE(分类）/DO_TYPE（活动数据）获取所需的基础数据 RFC方式：...根据约定的sessionid 对应 PLATFORM（平台）/PLATTYPE(分类）/DO_TYPE（活动数据）获取所需的基础数据 ?...存储方式：由一张表实现所有数据类型的加密存储（任意JSON转为内表后存储） ? 程序架构： SAP部分： ? 展示结果： ?
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。...面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？...所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。...(4)跨部门合作 对大型企业来说，数据分析工具必须支持跨部门合作才行。数据分析工具在不同的部门有不同的需求和用途。...(5)性价比和维护成本 大多数工具(特别是企业级数据分析工具)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择数据分析工具时，我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...Pandas是Python中最常用到的数据操作和分析工具包，它构建在Numpy之上，具备简洁的使用接口和高效的处理效率。...数据科学、机器学习AI应用过程，涉及数据清洗和分析的操作也频繁使用到Pandas。...当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。...成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5 格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计
个人理解，仅供参考
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