移动互联网应用数据分析基础体系

APP的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。本文将详述这五大维度。在2012年及2013年诸多

用户研究 2016年11月15日

玩转大数据，重要的是思维的变革

不知从何时开始，大数据这个词从初次问世的新奇高逼格，变成了现在的烂大街。好像凡是家互联网公司，就敢言必称“大数据”。那么，我们听了这么久的大数据，到底什么是大数据？既然有大数据，那么是否就有小数据？一个新的概念的提出，必然是对原本概念的一个挑战，那么大数据和小数据相比又有什么区别呢？我想这两者的本质区别并非只是数据量大小的差异，更是我们我们思维层面的变革。今天，笔者就借舍恩

产品设计 2017年01月25日

环境数据分析和可视化

数据介绍本文基于以下数据进行分析和可视化，山东江苏空气质量数据、全国水质监测数据、全国气象数据、全国风场格点数据、山东污染企业和污染排放数据，希望能够唤醒公众对于公益环保的认识。作品内容我主要做了以下几个方面的统计、分析和可视化：空气质量、水质、污染、风、雨。可视化的工作包括使用python和R绘制静态可视化图片，以及使用D3进行交互可视化。最终成果用一张图来展示我的作品，

产品经理 2016年11月12日

数据和产品经理到底是什么关系

作者：刘飞链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23571913这几天总统大选又把各种民调和预测推成了热点，大家都说机器学习或者大数据完败，人心不可捉摸。这一仗证明了数据和机器总是勘不破人性这种玄学，这些永远都是无法预测好的云云。实际上并非如此，数据并不是 客观的 ，数据带有强烈的主观色彩，人本身在挖掘数据、分析数据和总结数据三个环节，都起到了至关

产品经理 2016年11月11日

如何通过 A/A 测试让数据和决策更可信

没有什么能像A/B测试一样给你信心并让你阔步向前。同样地，没什么能比虚假数据更快终结你的大步向前。为了进行正确的测试，你需要了解A/B测试的统计学。否则，你会花费很多时间试图获得答案而不是得到答案，最终，你会混淆你以为你有的答案，实际上你却什么都没有。A/A测试，将确保你得到的数据能用来自信地作出决定。什么比没数据可用更糟糕？虚假数据。我们会给你介绍一种测试，如果成功它不会

业界 2016年11月10日

射手、农场主、台球，《三体》里探讨的数据科学

三体里探讨了哪些数据科学？《三体》是一本深探宇宙本源以及生命哲学的书，所以它对于一个小分支学科“ 数据科学 ”也有很精妙的见解。汪淼告诉我们的“数据运营与分析”的局限性在“科学边界”的学者们进行讨论时，常用到一个缩写词：SF，它不是指科幻，而是上面那两个词的缩写。这源自两个假说，都涉及到宇宙规律的本质。“射手”假说 ：有一名神枪手，在一个靶子上每隔十厘米打一个洞。设想这个靶

产品经理 2016年11月10日

以 Keep 为例，进行（伪）数据后台规划

免责：所有内容现编且虚构，非Keep团队成员。为了说明数据后台的方案思路使用了手机中安装的APP作为样例。准备工作 在工作开始之前，我们需要对一些基本概念有些了解，尤其是数据类型和指标定义（UV值是什么以及如何采集）。然后了解一些可视化报表的表达方式（饼图、折线图、柱状图的应用场景）最后必须对产品流程非常熟悉极简数据后台设计规则我将数据后台设计的简单规则写在下面，文章会按照

业界 2016年11月04日

数据分析——用户行为分析的真正价值

这篇文章源于知乎的一个问题和44条评估的启发文章原创：转载需本人授权 一、关于题主问题的描述 很多人可能不知道， 「 行为分析 」 四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去，所有人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长，还有很多人始终放不下的热力图等，总体来说，这些指标都属于统计

产品运营 2016年11月03日

网易云音乐数据陡增背后的产品逻辑

面对强大的竞争对手，靠产品体验上的微小差异已不足以超赶。网易云音乐2013年4月上线，上线两年便实现用户过亿，截止到2016年6月，用户已过两亿。而在之前 酷狗音乐客户端从推出到用户突破7500万，用了6年；天天动听客户端从推出到用户突破7000万，用时4年；网易云音乐客户端从推出到用户突破上亿 ，仅用2年！如此成绩很多人称之为移动互联网黑马。本文试从如下几个方面对其进行分

业界 2016年11月02日

关于数据和产品增长，这里有 6 个你可能关心的问题

作者：张溪梦 Simon链接：GrowingIO 与市场上其他分析产品有哪些不同？如何配置拉新与留存之间的比例？最后和大家分享下「数据分析分为哪几个阶段」这个问题。部分问题回答的较为简短，如果想要了解更多信息，我在对应问题后面附上了之前写过的一些详细解读文章。Part 1 | 公司和产品从什么时候开始关注数据？ Q：在产品的不同周期，我们应该关注哪些不同的东西？从什么时候开

用户研究 2016年11月03日