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* * 到达率:对方邮件服务器没有退回你的邮件 打开率:用户下载了你邮件中的监控图片 新访客:找不到cookie就是新访客 ATOS:不记录最后一个页面的停留时间,如果跳出率是100%,那么页面停留时间都会记作是0 * * * 数字只是数字,其实没有什么意义。 通过不断的追问“那又怎么样呢”,其实我们是在一步一步把简单的数字转化为对问题的洞察,直至产生可行动的方案。 本质上,对于数字,第一个问题是WHAT” 1. 这些数字是怎么来的,真实含义是什么? 2. 这些数字对我的生意的意义是什么? 3. 这个数字说明情况是好还是坏? 了解了WHAT之后,第二个问题就是WHY“ 1. “好”数字出现的根本原因是什么? 2. 坏数字出现的根本原因是什么? 分析出了“原因”,最后我们才能得到HOW——我们要怎么做,才能让数字越来越好? 一步一步,我们所做的事情是: 1. 搞清楚那些花花绿绿的数字,对于我们的生意来说,究竟意味着什么。 2. 然后,去分析说我们有什么可以改进的,要做什么,不要做什么,该怎么做。 只有这样,那些数字才有意义,才有价值。 * * 整体的流入数据,可以分为,站内本身流入,站内频道流入,站外流入 站内本身流入,指的是用户在产品间的跳转 站外的,更多指的是有哪些信誉好的足球投注网站引擎流入数据 * 2006年beta 2008年微软收购 * 会员卡——数据分析 哈拉斯赌场 痛苦点 例如,小明30岁,中上阶层,每晚能承受的输钱金额900美元 临近痛苦点,天使出现,先生,我们发现您今天运气不太好,您一直喜欢我们这里的牛排,您何不带着夫人一起去享用呢? 使一种会上瘾的破坏性的行为变得愉悦。 让你高兴的离开赌场 * JUNIOR COURSE 先讲个小故事 葡萄酒品质预测 法国 波尔多葡萄酒 品质预测 12.145+0.00117×冬天降雨量+0.614×生长期平均气温-0.00386×收获季节降雨量 Why 为什么要做数据分析 1 How 怎么做数据分析 2 Cases 典型案例 3 Tools 常用工具 4 目录CONTENTS hy w 我们 为什么 需要数据分析? 大致两种原因,我们需要数据分析 我们最终需要的并不是数据 而是数据分析之后产生的有意义的信息 这样的信息可以帮助我们决策 让我们了解自己往何处去 预测未来将会 发生什么 先见之明 已经发生的事情 为什么发生 后见之明 h ow 数据分析的一般 流程 01 建立数据体系 建立数据体系 明确目标 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策 确定数据指标 建立数据分析模型 数据指标与数据模型 冬天降雨量 收获季节降雨量 收获季节平均气温 葡萄酒的品质 = 12.145 + 0.00117 × 冬天的降雨量 + 0.614 × 生长期平均气温-0.00386 × 收获季节降雨量 数据指标 数据模型 网站分析常用数据指标 PV(page view) UV(unique vistor) New vistor Return vistor UIP(unique IP) Bounce rate Deliver rate Unique open rate Unique CTR(click through rate) ATOS(Avg. Time on Site) Conversion rate…… 页面浏览量 独立访客 新访客 回访客 独立IP 跳出率 送达率(邮件) 打开率(邮件) 点击率 平均访问时间 转化率 …… 数据指标小测试 邮件营销报告: 我们共发出去10 million 封邮件,到达率(deliver rate)为 99.99%, 邮件打开率(unique open rate)达19%,点击率(unique CTR )19%, 从点击来看,80%的客户都是新访客(New Visitor ), 访客来到了网站之后,平均访问时间( ATOS )为19秒 如何理解这份营销报告中的数据? 到达率99.99%,那么有9.999 million的客户收到了邮件。 有1.9 million的客户打开了email,也有1.9 million点击了email 这样想起来应该打开邮件的客户都点击了。 1.9 million里面有80%是新用户,这次营销带来了1.52 million的新客户 1.9 million访客,他们平均在我网站逗留了19秒——时间太短了吧 要切实理解数据指标的含义及其获取方法 01 建立数据体系 02 数据收集与处理 03 数据解读与决策 数据收集与处理 获取数据资源 去除无效及虚假数据 根据数据模型进行运算 宏观:宏观经济及互联网行业发展 互联网:互联网使用行为及特征
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