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数据分析常见指标

前言 许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。...埋点是互联网领域最重要的数据采集手段之一。通俗讲就是在web或app植入埋点代码,用以监控用户行为事件。...即可分析支付节点是否存在bug,由什么原因导致。 三、数据指标分类 大致的,我认为可以将数据指标分为三大类:综合性指标、流程性指标、业务性指标。...四、数据分析与设计方法 数据分析和设计的方法有:事件分析、留存分析、漏斗分析、分步分析、对比分析和多维度拆解。 1、事件分析 事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。...以上就是几个常见的数据指标模型,我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路,并创造出适合自己团队的数据模型。

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python数据分析——业务指标分析

十六、业务指标选择 数据分析人员在选择数据指标时需要明确指标的目标定位。 如何选择数据指标 首先,如何选择数据指标?...数据分析人员在设计业务指标或构建业务指标体系的注意事项 要避免自己一个人就完成了所有业务指标需要与业务部门进行沟通。建立一业务指标体系不是数据分析师个人就能够完成的,需要企业的业务部门的配合。...数据分析人员建立业务指标体系需要注意如果不能确定企业的战略层级指标,抓不住构建重点。数据分析师一定需要知道战略层指标是什么。如果不能围绕战略层指标来做设计,可能最终结果会问题。...最后,一个数据分析人员要尽量避免没有业务意义的指标。如果一个数据分析师设计的指标看上去很丰富,但是却没有实际的业务意义,最终导致这些指标是一些没有用的数字。...如何构建一个企业的业务指标体系 如何构建一个企业的业务指标体系是数据分析人员的一项基本技能。

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数据指标体系搭建 & 异常指标分析

指标数据分析的基础,搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效,还能量化业务质量。在真实场景中,经常会遇到异常指标,清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。...异常指标分析 这个流程只是一个整体框架,每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性,判断是否指标口径定义错误,或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。...可对该指标进行同环比分析,判断数据本身是否具有季节性、周期性。注意,在进行同环比分析时,需要考虑是否存在突发事件,若忽略这些因素很可能会导致截然相反的分析结果。...可以计算不同维度对数据异常的影响系数: 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。...通过竞品分析一方面可以了解整体行业的发展情况,另一方面可以了解我们的产品在整个行业的份额是否发生了变化。 预测数据异常将持续多久,判断异常指标对核心数据是否存在影响。与业务沟通,商讨挽回损失的对策。

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如何用数据分析指标分析数据含义

鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了,这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买,还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。...说了这么多有人问鸭鸭了,你刚开头说的那几个指标干嘛用了??? 诶!他们当然有用!

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精益数据分析-指标

"精益"是很好的创业方法,"数据分析法"则保证数据的收集与分析。二者均可从根本上改变你对企业开创与发展的看法。它们不仅仅是一种方法,还是一种思维模式。...精益分析思想指提出正确问题,并重点关注那项可达成你期望结果的关键指标。 一.好的指标定义 有比较性 简单易懂 比率 会改变行为:随着指标变化,你是否会采取相应的措施?...同期群测试:相似群体随时间的变化,适用:营收、客户流失率、口碑的病毒传播、客户支持成本等等 A/B测试:改动产品某一方面,衡量其对另一方面的影响 多变量:同时改动产品的多个方面,看哪个与结果相关性最大 四.分析周期...五.数据科学家的思维 假设数据没有噪声:数据是否有效、实用 忘记归一化 排除异常点 包括异常点 忽视季节性 抛开基数奢谈增长 数据呕吐:知道什么数据是重要 谎报军情指标 “不在这儿收集”综合征...:数据与其他数据源混合使用 关注噪音 参考《精益数据分析

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九大数据分析方法-单指标分析方法与多指标分析方法

1 单指标分析方法 顾名思义,用单个数据指标进行数据分析 适应场景:接触新任务,不了解数据情况,不了解业务形态 优先看KPI指标(收入/成本等)关键指标,再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生,...自然周期:春夏秋冬、工作日/节假日,由此可分为淡旺季等 生命周期:新产品上市、推广、热销、下架,可分析在此期间核心指标的变化 主动行为周期:上个新活动,持续影响多少天 使用周期分析法可以识别这种期性波动导致的数据变化...在数据差异非常大的时候,可以利用平均数倍数分层。...作用: 在制定策略时,考虑做大优秀个体/降低差劲个体;在实地执行时,关注优秀是否流失,差劲是否闯祸;在经营分析时,通过优秀/差劲个体结构变化,解读数据。...如,高、帅: 高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵: 1.明确对象与评价指标,准备数据; 2.计算平均值,进行分类; 3.做出散点图,观察数据形态; 4.给每个分类命名

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数据分析】电商数据分析基础指标体系

文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力,包括大数据处理、数据分析数据挖掘能力。...无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家,都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台,越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化,更好的提升运营效果,提升业绩。...构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提,本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ?...电商数据分析指标体系分为八大类指标,包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。...总之,本文介绍了电商数据分析的基础指标体系,涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标,这些指标都需要系统化的进行统计和监控,才能更好的发现电商运营健康度的问题,以更好及时改进和优化

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Zookeeper指标分析

问题描述 通过CDH管理平台,进入Zookeeper管理界面,Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图维持不变,指标数据异常。....png] 通过以上分析可以判断指标数据非CDH计算得来,而是Zookeeper计算,排除CM问题; 3.2 分析Zookeeper源码 命令行调用Zookeeper监控指标代码片段(MonitorCommand.java...) [nphb1hypg2.png] 通过查看源码,指标数据是通过ServerStats获取“请求延迟”指标 分析ServerStats代码,代码片段(ServerStats.java) [p366hjdq9p.png...调用更新ServerStats方法代码片段如下:(FinalRequestProcessor.java) [ok2gjvq87t.png] 3.3 异常指标分析 通过分析代码,maxLatency和minLatency...指标数据在Zookeeper服务器启动记录每次Request的指标数据; 在获取Zookeeper服务器的的maxLatency和minLatency指标记录服务器所有请求中最大请求延迟和最小请求延迟

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数据分析方法——常用的数据分析指标和术语

在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。...通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。...平均数是数据分析中最常用的聚合计算之一,在大部分数据分析中都有它的身影,不过也常常会误导人得出错误的结论。...12、几何平均数 在分析产品合格率、银行利率、平均发展速度等问题时,数据之间的关系不是加减关系,而是乘除关系,应运用几何平均数分析。 将数据集合中的n个数据连乘积的n次方根称为几何平均数。...由于只有合格品才能进入下一道生产工序,所以每道工序的合格率之间是乘积关系,利用几何平均数公式分析可得: 几何平均数也是基础数据分析中一个常用的指标,尤其是在进行一些费米问题的估算时,往往比使用算数平均值更合理

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数据分析面试手册《指标篇》

数据分析面试手册《指标篇》 Q1 : DAU下降如何分析?...考频: 难度: 分析 指标异常类问题是数据分析面试中考频最高的一类问题,Q1和Q2的问题都可以归类为指标异常类问题,对于此类问题要从数据的角度将大指标化小,找到异常的小指标,再就是从内部和外部等客观因素进行补充回答...思路 两步分析法: 首先定位问题原因,此时可以通过计算各个维度该指标的变动系数=(异常前指标-异常后指标)/异常前指标,选出变动系数较大的前几个维度进行分析。...Q5 : 数据分析指标的阈值如何确定? 考频: 难度: 人为划定:根据经验确定阈值。 对于具有明确目的(如达到500w的GMV)或者具有足够的经验时,可以使用认为的方式去确定阈值。...自动选择:通过数据挖掘的方式进行确定。 当数据维度很大,数据量很多的时候,我们可以建立机器学习模型(回归、分类、聚类等),后续根据评价指标选择模型的参数从而确定阈值。

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python数据分析——业务指标量化

其次,要注重数据的收集和分析数据的收集应该全面、准确、及时,以确保数据的真实性和有效性。同时,还需要对数据进行深入的分析和挖掘,找出数据背后的规律和趋势,为企业的决策提供有力的支持。...综上所述,业务指标量化是企业运营管理的重要手段,需要注重指标的选择、数据的收集和分析以及实际应用的效果。只有在这些方面做得足够好,才能为企业的发展提供有力的支持。...所以,业务对象指标可以是一项业务的数据记录,经过统计设计与分析后被用作的了解业务的相关数据指标。...二是统计指标描述的是在企业中客观存在的,已经发生的事实,它反映了企业业务状况在具体地点,时间,和条件下的数量变化。 那么作为一名数据分析人员,如何在实际工作中设计一个与业务相关的统计指标?...在统计分析中,区分数据的类型十分重要,不同测度类型的数据,扮演的角色是不一样的。 9.1.1 定类数据 由定类尺度计量形成的数据,结果表现为类别,是数据的最低层。

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数据产品指标波动归因分析设计思路

开始分析波动原因,经过多个维度的拆解分析后,发现南京下降影响最大,结合最新公布的疫情信息,回复老板/业务说,“昨日数据波动的主要原因是XXX,指标总体下降XX,其中南京下降XX,影响率XX”。...7.业务变化,产品调整带来的统计逻辑的变更,例如App新版本上线后,流量入口的统计埋点方式发生的变化,业务产品未及时通知数据团队,统计逻辑变更不及时,导致数据波动。 二、什么样的数据波动才是异常?...因此,在数据产品设计时,需要对业务需求进行调研分析,确定指标异常的判断标准。...最后确定指标拆解过程定位关键影响维度验证假设,得出分析结论。...四、小结 指标波动是数据工作中最常见的问题,高效的异常波动的归因分析流程主要从以下几个方面逐步完善: 建立完善的数据质量监控体系,才有足够的自信,确认不是数据问题 利用基尼系数分析或其他分析方法,产品化影响波动的关键维度以及影响率

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电商数据分析-01-电商数据分析指标

电商数据指标 电商数据分析涉及多个指标,这些指标可以帮助企业了解其业务表现、用户行为和市场趋势。...以下是一些常见的电商数据分析指标: 销售指标: 总销售额(GMV): 衡量特定时期内所有销售交易的总值。 平均订单价: 总销售额除以订单数量,得到每个订单的平均价值。...重要性: 平均订单价帮助企业了解每个订单的价值,这对于定价策略、促销活动和客户行为分析都很重要。提高平均订单价通常有助于提升收入。...测量方法: 使用网站分析工具(如Google Analytics)追踪和记录网站的访问数据。 重要性: 网站流量是了解网站活动和吸引力的关键指标。...定义: 重复购买率是衡量多少用户是重复购买者的指标,反映用户对品牌的忠诚度和满意度。 测量方法: 分析购买历史: 跟踪用户的购买历史,识别多次购买的用户比例。

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App 数据分析到底要分析什么

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。...介绍一个以数据为驱动的先行指标模型,可以通过找到先行性指标指导产品设计,从而提升留存率。...案例 拿之前的论坛社交App为假设,假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标,那么我们计算一组数据: [图片] 其中,用户前10天内添加好友超过7个,则其30日留存下来可能性为99%...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?

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App数据分析到底要分析什么》

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 拿之前的论坛社交App为假设,假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标,那么我们计算一组数据: 其中,用户前10天内添加好友超过7个,则其30日留存下来可能性为99%;若添加好友小于...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?

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常用指标如何分析

【面试题】某公司数据库里有3张表,销售订单表、产品明细表、销售网点表 ”销售订单表”记录了销售情况,每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品,购买的数量是多少,以及对应产品的零售价 “...2020年度第一季度的购买人数,销售金额,客单价,客单件 人均购买频次 【解题思路】 分析在2020年度第一季度的购买人数,销售金额,客单价,客单件 人均购买频次 此题应用“销售订单表”表的数据,要正确的解决...里面涉及到常用业务指标,如果忘记的话,可以在《衡量业务:指标体系》里回顾 1.购买人数 购买人数,要用到“销售订单表“中的”顾客ID“来分析出人数 在实际销售中一个用户可以在一个交易网点购买多次,或者在多个网点购买多次...但是,问题中还有一个条件,那就是分享下“在2020年度第一季度”的数据 通过条件筛选(where),可以得到符合条件的数据。需要用到日期和时间函数处理年份和季度的提取。...: 【本题考点】 1.考察了日常经营分析中经常用到的指标,常用的指标可以回顾《衡量业务:指标体系》 2.分组汇总是常用的分析方法 3。

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数据分析|用Python数据分析 6000 款 App,推荐使用24款App

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。...通过上述分析,我们就可以确定抓取流程了,首先遍历主页面 ,抓取 10 个 App 的详情页 URL,然后详情页再抓取每个 App指标,如此遍历下来,我们需要抓取 6000 个左右网页内容,抓取工作量不算小...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)

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数据分析, 2020年业绩指标如何预测?

临近年底,企业都要做2020年预算,这个任务往往和数据预测业绩指标有关,于是很多同学留言想看:2020指标预测该怎么做?今天它来了。...这时候给数据分析师自由发挥的空间很大,但要注意几个原则: ▌原则一:预粗不预细。...当我们用杜邦分析法拆解的时候,可以把一个核心指标拆解成一堆二级三级指标(如下图所示)原则上,要预测的指标越少越好,越宏观越好,最好是只预测GMV、销售额这种一级宏观指标。...同时作为数据分析师,在收集拆解假设的时候,可以利用数据验证假设是否成立,这样也能体现数据分析的作用(如下图所示)。 ? 业务部门一般会本能地抱怨:目标定的太高了。需注意:产出和投入挂钩。...作为数据分析,要做投入产出分析,判断业务是真做不来还是假哭丧。想说服老板:“这个投入不可能达成目标”,是可以的,前提是得做足功课(如下图)。 ?

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数据分析:5个数据相关性指标

介绍 相似性度量是许多数据分析和机器学习任务中的重要工具,使我们能够比较和评估不同数据片段之间的相似性。有许多不同的指标可用,每个指标各有利弊,适用于不同的数据类型和任务。...欧几里得距离 该指标计算 n 维空间中两点之间的直线距离。它常用于连续的数值数据,易于理解和实现。但是,它可能对异常值很敏感,并且没有考虑不同特征的相对重要性。...余弦相似度 该指标通过考虑角度来计算两个向量之间的相似度。它通常用于文本数据并且可以抵抗向量大小的变化。但是,它没有考虑不同特征的相对重要性。...Jaccard相似度 该指标通过考虑两个集合的交集和并集的大小来计算两个集合之间的相似性。它通常用于分类数据并且可以抵抗集合大小的变化。但是,它不考虑集合的顺序或元素的频率。...皮尔逊相关系数 该指标计算两个变量之间的线性相关性。它通常用于连续的数值数据,并考虑不同特征的相对重要性。但是,它可能无法准确反映非线性关系。

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