推薦算法實戰(一)簡介

一、內容簡介

    1.1 大數據平臺指標、

       統計指標

      關聯分析

      彙總報告

    1.2 運營數據

      瞭解公司的運營狀態

      數據驅動運營,調節指標

    1.3 需要大數據平臺的支撐

      埋點採集數據

      數據庫。日誌、三方採集數據

      對數據清洗、轉換、存儲

      利用 SQL 進行數據統計、彙總、分析

      得到需要的運營數據報告

    1.4 運營常用指標

      新增用戶數 UG user growth 用戶增長

          產品增長性的關鍵指標

          新增訪問網站的用戶數

      用戶留存率 = 留存用戶數/當期新增用戶數

          3 日留存率 5日留存率 7日留存率

      活躍用戶數

          打開使用產品的用戶

          日活

          月活

          提升活躍度是網站運營的重要目標

      PV Page View

          打開產品就算活躍

          打開以後是否頻繁操作就用 PV 衡量,每次點擊,頁面跳轉都記一次 PV

      GMV

          成交總金額(Gross Merchandise Volume)電商網站統計營業額,反應網站應收能力的重要指標

          GMV 相關的指標 訂單量 客單價

      轉化率

          轉化率 = 有購買行爲的用戶數 / 總訪問用戶數

 

二、簡單示範案例

    背景

      電商網站,垂直領域領頭羊,各項指標相對穩定

      發現從 8 月 15 號 開始,網站的訂單量連續四天下滑

      8 月 18 號早餐發現 17 號的訂單量沒有恢復正常

          是否有負面新聞擴散

          是否有競爭對手在做活動

          是否某類商品缺貨

          價格異常

      沒有找到原因,將問題交給數據分析團隊

      數據分析師分析可能性

         新增用戶出現問題

         查看日活數據,發現日活數據沒有明顯下滑

              基本判斷:用戶在訪問網站的過程中,轉化出現了問題

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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