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2、漏斗分析模型漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。漏斗分析模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營工作中。例如在一款產(chǎn)品服務(wù)平臺中，直播用戶從APP開始到花費，一般的用戶購物路徑為APP、注冊賬號、進入直播間、互動行為、禮物花費五大階段，漏斗能夠展現(xiàn)出各個階段的轉(zhuǎn)化率，通過漏斗各環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)的比較,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在，從而找到優(yōu)化方向。對于業(yè)務(wù)流程相對規(guī)范、周期較長、環(huán)節(jié)較多的流程分析,能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在。
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《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶的每一個行為和每一個需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)用戶精確化運營，為每個階段的運營決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場景中，感知的內(nèi)容包括用戶行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶的深度連接；從長期來看，數(shù)據(jù)中臺的價值是難以想象的，每一個決策、行動和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開啟數(shù)據(jù)化進程，未來也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實踐過程中，有幾個互相矛盾需要平衡的目標：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還要保持一定的自由度。扇貝將數(shù)據(jù)分為三類：關(guān)鍵數(shù)據(jù)、全局數(shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)，每個類別的數(shù)據(jù)均采取不同的策略，并且要成立專業(yè)的治理小組牽頭推動，監(jiān)督執(zhí)行。關(guān)鍵數(shù)據(jù)由治理小組直接負責(zé)生產(chǎn)；全局數(shù)據(jù)由治理小組做統(tǒng)一審核；一般數(shù)據(jù)自由度較高，管理相對寬松，采用定期統(tǒng)計、治理、公布的方式。除此之外，技術(shù)保障是數(shù)據(jù)接入產(chǎn)品的重要支撐，具體表現(xiàn)有：規(guī)劃命名空間，封裝SDK去統(tǒng)一數(shù)據(jù)生產(chǎn)的技術(shù)規(guī)范。
多數(shù)據(jù)源整合FineBI支持超過30種以上的大數(shù)據(jù)平臺和SQL數(shù)據(jù)源，支持Excel、TXT等文件數(shù)據(jù)集，支持多維數(shù)據(jù)庫、程序數(shù)據(jù)集的等各種數(shù)據(jù)源。多種數(shù)據(jù)處理功能支持以可視化方式進行各種數(shù)據(jù)處理，如過濾、分組匯總、新增列、字段設(shè)置、排序等，可以把數(shù)據(jù)進行規(guī)整，完完全全掌控數(shù)據(jù)。智能權(quán)限繼承管理員只需配置基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和權(quán)限，分析數(shù)據(jù)的用戶都一定在其權(quán)限范圍內(nèi)操作，而且數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)也可以自動繼承，提升雙方效率。較好用戶體驗容忍錯誤：每一步操作皆可增/刪/改；路徑清晰：每一步清晰記錄，效果可預(yù)覽；無限層級：無限層次分析，直到獲取所需?？焖俅罱ǚ治瞿Ｐ褪褂肍ineBI可以輕松搭建各種經(jīng)典的業(yè)務(wù)分析模型，諸如金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、購物籃分析模型等等，幫助業(yè)務(wù)洞察。企業(yè)級管控平臺FineBI提供以IT為中心的企業(yè)級管控平臺，為業(yè)務(wù)用戶自助分析系統(tǒng)保駕護航。 營銷大數(shù)據(jù)分析多少錢？
8、屬性分析模型顧名思義，根據(jù)用戶自身屬性對用戶進行分類與統(tǒng)計分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況。用戶屬性會涉及到用戶信息，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、比較高教育程度等自然信息；也有產(chǎn)品相關(guān)屬性，如用戶常駐省市、用戶等級、用戶訪問渠道來源等。屬性分析模型的價值是什么？一座房子的面積無法多方面衡量其價值大小，而房子的位置、風(fēng)格、是否學(xué)區(qū)、交通環(huán)境更是相關(guān)的屬性。同樣，用戶各維度屬性都是進行多方面衡量用戶畫像的不可或缺的內(nèi)容。屬性分析主要價值在：豐富用戶畫像維度，讓用戶行為洞察粒度更細致?？茖W(xué)的屬性分析方法，可以對于所有類型的屬性都可以將“去重數(shù)”作為分析指標，對于數(shù)值類型的屬性可以將“總和”“均值”“最大值”“最小值”作為分析指標；可以添加多個維度，沒有維度時無法展示圖形，數(shù)字類型的維度可以自定義區(qū)間，方便進行更加精細化的分析。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢？陽江大數(shù)據(jù)分析承諾守信
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《重構(gòu)數(shù)據(jù)根基，實現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營》和融數(shù)據(jù)創(chuàng)始人從市場、產(chǎn)品、認知三個層面闡述從創(chuàng)業(yè)至今的行業(yè)變化與企業(yè)革新。他認為，縱觀行業(yè)，市場需求對ToB公司蝴蝶效應(yīng)的影響不容小覷，以往Idea、Product、Market的IPM思維，正在逐漸變成從Market到Requirement再到Product的MRP新思維?！皥猿中袠I(yè)化，聚焦微信生態(tài)，是我們接下來的發(fā)展重點?！蓖瑫r，他推出和融數(shù)據(jù)“航母+護航艦”的新艦隊！以“產(chǎn)品矩陣+咨詢+服務(wù)”為新型航母，以“培訓(xùn)**團隊、項目制團隊、神策學(xué)堂”為護航艦，打造裝備精良的企服艦隊。除此之外，和融數(shù)據(jù)新愿景——“幫助中國三千萬企業(yè)重構(gòu)數(shù)據(jù)根基，實現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營”也在此次大會上正式亮相！《和融數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣與技術(shù)體系》和融數(shù)據(jù)為中國用戶行為分析行業(yè)技術(shù)與應(yīng)用標準定義者，和融數(shù)據(jù)一舉開創(chuàng)“私有化部署+標準產(chǎn)品+訂閱制”的SaaS行業(yè)新模式。強調(diào)數(shù)據(jù)根基的工作不只限于處理用戶行為數(shù)據(jù)，強大的數(shù)據(jù)治理能力可滿足多端多渠道的數(shù)據(jù)采集、治理、打通等工作，并詳解集“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)智能引擎”為一體的和融數(shù)據(jù)根基。 銅陵大數(shù)據(jù)分析
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