产品数据分析

数据分析的“深度不足”会让产品失败。——大多数企业搭建的数据分析平台只能看一些统计指标——，不足以指导产品改进，增加销量。

产品数据分析的三个层次

对产品用户和行为数据的研究大致可以分为三个层次：宏观层次、微观层次和中间层次。

1. 宏观层

以由一系列的数据指标构成。,为例，每日“活跃用户”、“新用户”、“订单数量”、“点击数和点击数”、“第二天或第7天的保留率”等。这些指标可以帮助你从整体上把握产品的运行状态；

2. 微观层

由产品中每个用户及其行为的细节数据构成。,比如每个用户的年龄和性别，他什么时候打开应用程序，他做了什么，他的购物车里有什么商品，等等。这些数据可以让你深入了解和理解每个用户和他的行为。

3. 中间层

中间层由一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。包括行为分析、漏斗、保留、细分、肖像洞察等等。

决定成败的「中间层」

“中间层”是——针对您产品和业务目标展开的大部分分析，都需要在中间层的方法模型支持下完成。的关键层，因为：

宏观层面的数据指标过于笼统，可以帮助你了解产品的整体情况，但是很难基于这些指标直接构建出切实可行的产品改进策略

但是微观层面行为的数据量太大，不可能从海量细节入手。

如果你在中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型,你将有机会一步一步地钻取有问题的宏观数据指标，逐步减少问题的范围和人群，甚至在微观层面上洞察相关用户和行为，直到你对问题的原因有了清晰的理解(或有效的猜测)，然后建立产品改进策略并逐步改进，产品将有机会成功。

反之，如果中间层缺失，或者提供的方法模型无法支持你对问题指标进行充分的分析，你只能回到“看数据抓脑袋”的老路，产品快速成长，最终成功的概率就会降低。以一个假设的“视频分享社区”产品为例：

1. 发现问题

产品运营负责人通过数据发现，只有20%的新用户在注册第二天回访(“宏观层面”指标“第二天留存率”偏低)

2. 深入分析

接下来，她将某一天新增的用户分为“第二天返回的用户”和“第二天不返回的用户”两组(“中间层”的人口细分)，从各个维度(中间层细分、“群体画像”、行为分析等)对这两组用户进行了分析比较。)，并发现这两组之间的一个典型区别是：

“回头客”在第一次使用时往往会“拍至少一个视频”和“微信朋友圈”

大部分“不回访问的用户”第一次使用的时候都是“没有视频拍摄”或者“没有朋友圈”

根据以上差异，行动负责人大胆猜测——首次使用时「拍摄并分享」会影响到第二天及以后的留存率。

099b7a67a8c5a5eb47171dab1.png "

因此，她进一步从两组中各抽取了少量用户，查看他们的行为记录(“微观”用户和行为细节数据)，发现：在首次使用时「拍摄并分享视频」的用户，往往会在收到朋友圈好友评论时返回应用，以便查看或回复评论。,和收到更多评论的用户很快就会“拍新视频”，而“不拍分享视频”的用户正好相反，运营负责人的想法被这些细节数据所验证。

3. 改进产品获得提升

运营负责人与产品经理和其他团队成员交流了她的发现，并得到了认可。

基于这一发现，我们对产品本身进行了更深入的分析，并选择了部分用户进行电话调查。然后，每个人都制定了升级产品的策略：

第一步：对产品本身进行优化和改进，引导和鼓励用户在第一次使用时完成视频拍摄和分享。新版本发布后，第二天新用户保留率迅速上升到50%

第二步：组织“最佳微视频评选”、“搞笑视频评选”等一系列活动，激发视频拍摄与传播的互动。随着活动的开展，新用户的数量和第二天的留存率进一步提高，老用户的活动也在不断增加。

4. 收获结果

随着产品用户的快速增长，产品团队负责人迅速与投资方敲定新一轮融资，产品获得成功.宏观指标相对容易获得。而选择或构建合适的分析工具将中间层和微观层「解锁」，才是决定数据分析成败的关键！

产品数据分析（女生学大数据很累吗）

扩展阅读

个人开发者账号被封原因分析

最近ios公司签名波动很大，很多人开始尝试超级签名，是个人开发者账号，也就是个人签名。但是个人签名并不能避免被屏蔽的风险。今天就来说说个人账户被封的主要原因。以下是几个账号被封的主要原因，仅供参考！

一、同一身份申请多个账号

现在由于开发者账号被广泛滥用，苹果的审查越来越严格，申请开发者账号也不再那么容易了。所以很多开发者会选择去淘宝购买，但是淘宝上的产品良莠不齐，大量账号质量不够，因为会出现一个人的信息被用来注册和申请多个账号的情况。如果这些账号中有一个因为违规操作被苹果封了，那么用这个人的信息注册的其他账号也被连带封的可能性也很大。是的，家里要整洁，就算你是开发商户口，也会封的。所以，如果你的账号是从淘宝上购买的，那么毫无理由的被封的可能性就很大。不要惊讶，恭喜你账号被九大家族秒杀！

二、上架的app应用与苹果自家应用有竞争关系

所谓的同行会，特别吃醋。你的app在苹果商城和苹果的软件竞争，抢人饭碗。苹果肯定是在找麻烦。毕竟大家都知道苹果这么不讲理。

三、应用涉嫌违规内容

大家都知道苹果的审查机制是出了名的严格。因此，一旦发现部分账号发布了违规申请，就会采取相关措施。结束这种情况最直接的方法就是封掉他们账号发布的申请。所以大家一定要严格规范自己账号发布的应用。企业账户在签署来历不明的应用时要谨慎。不要因为违规被苹果封杀。真的是得不偿失。

四、产品存在严重bug或安全漏洞

苹果非常重视安全问题，这是众所周知的。如果你的账号发布的app有严重的bug长期没有解决，或者有严重的安全问题，很有可能会被冠名。

以上是个人开发者账号被封原因分析。更多关于苹果公司签名和超级签名的信息，请咨询微分流平台！

大数据分析平台哪个好（大数据分析app有哪些）

大数据时代，大数据平台是为了满足企业的各种数据需求而创建的。那么，你的大数据分析平台应该具备哪些要求呢？你的大数据分析平台能跟上吗？西线学院的小编整理了大数据分析平台的六大关键功能，仅供理解。

在数字时代，你选择的大数据分析平台必须满足广泛的需求。hpe总结了大数据分析平台必须提供的六项功能，以满足您当前和未来的需求，提高您的竞争地位，并实现出色的业务成果。

一、它必须容纳海量数据

如果大数据分析平台不能扩展到存储或管理海量数据，仅仅提高速度的效果是相当有限的。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时利用了计算机集群的存储和计算能力。它不仅扩展了性能，还提高了处理大量传入数据流的能力。

此外，为处理结构化数据而设计的大数据平台使用了mpp，可以进一步加快处理操作，因为结构化数据已经针对分析程序进行了优化，并且减少了回答查询所需的搜索量。结构化数据库能够更好地了解数据在数据海洋中的位置，能够准确地访问数据。

一般来说，非结构化数据库很难扩展到列设计的结构化数据库所能达到的水平。但是，大数据分析平台可能会集成能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。

二、它必须非常快

简单来说，在数字时代，用户并不希望在运行查询的同时等待很长时间的结果。他们期望在不影响其他工作负载的情况下获得即时的满意度和即时的结果。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

从技术角度来说，要达到这些预期，必须结合列数据库架构(相对于传统的基于行的非并行处理的数据库)，使用大规模并行处理技术或mpp。

原因是列设计可以最大限度地减少i/o争用，这是分析和处理延迟的主要原因。基于列的设计也可以提供极高的压缩比，通常比基于行的数据库提高四到五倍。mpp数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果将两节点mpp仓库的空间翻倍，就可以有效地将其性能翻倍。

列设计和mpp的结合不仅可以大大提高性能(通常约100到1000倍)，还可以实现更低、更透明的定价机制，如针对每个tb的模型，而不是传统的针对每个处理器、节点和用户的定价方案。最终结果：性能呈指数级增长，大数据分析和处理的总成本大大降低。

(大数据分析平台主要功能采用率：阿伯丁集团)

三、它必须兼容传统工具

如果您的大数据分析平台依赖于提取、转换和加载(etl)工具(如attunity、informatica、syncsort、talend或pentaho)或基于sql的可视化工具(如logi analytics、looker、microstrategy、qlik、tableau和talena)，请确保该平台已通过认证，可以与所有这些工具一起工作，而不仅仅是与主要供应商一起工作。此外，请确保您使用的所有工具和扩展技术符合最新版本的ansi sql标准(sql2011)。

四、它应利用hadoop并增加hadoop的价值

hadoop是apache software foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域的主要平台。许多数据库专业人士认为hadoop是一种潜在的解决方案，可以解决他们原始数据仓库系统中的分析限制。不幸的是，他们经常发现hadoop在实时查询和sql分析方面的性能与基于mpp的基于列的大数据分析平台相比严重不足。此外，为了支持hadoop上的数据仓库工作负载，需要开发新技术、获取新软件，很多情况下还需要雇佣新人员。

另一方面，hadoop在数据分析和处理方面也提供了一些明显的优势。因为是数据湖，可以在一个地方存储数据，节省成本。它提供暖储和冷藏。这种低成本存储可以保存可能使用的数据，但不保存日常分析中使用的热数据。它可以提供数据发现功能，帮助您了解数据是否具有商业价值。

通过etl工具，它可以在数据进入组织时聚合或组织数据。如上所述，结构化、半结构化和多结构化数据可以在hadoop中经济高效地放置、存储和处理。当使用关系数据库时，情况并非如此。我们需要的是这两种方法优势的结合：一种利用hadoop而不会导致hadoop服务性能下降和潜在中断的方法。

因此，需要寻求一个满足以下条件的大数据分析平台：hadoop可以作为持久化、轻量级数据管理的高效平台，同时可以加速传统数据仓库工作量和高级分析程序。

五、它必须为数据科学家提供支持

数据科学家在企业it中具有较高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应该在以下两个关键方面为数据科学家提供支持。首先，新一代数据科学家使用java、python、r等工具进行预测分析。底层分析数据库应该支持并加速创新预测分析的创建过程。

其次，这个平台应该有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。如今，数据科学家的角色往往是从统计学家演变而来的，他们相对来说更具学术性，通常不熟悉宏观商业目标。在某些情况下，数据科学家得出的结论可能不完整、不准确或与业务结果无关。同时，商业人士总是乐于让统计人员在封闭的环境中工作，只在需要帮助的时候才会问他们。

一个快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助缩小业务人员和技术专家之间的差距。

六、它应提供高级分析功能

根据您的具体用途，可能有必要深入了解大数据分析引擎提供的内置sql分析功能。您必须查看底部，了解提供了什么样的sql分析，而不需要对数据进行分析。例如，如果您想对从设备(如物联网)获得的数据进行分析，您需要“时间序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果没有这些功能，您可能需要花时间整理数据或编写自定义代码。

此外，对于许多组织来说，执行预测分析的能力变得越来越重要。确保大数据分析平台不仅使您能够在几秒钟内准备和加载数据，而且使您能够使用高级算法构建预测模型，并轻松地在数据库中部署用于评分的模型。这些和其他功能将使您能够加速大规模的机器学习、统计分析和图形处理，同时使数据科学家能够使用现有的统计软件包和首选语言。

市场分析包括哪些方面（市场分析的三个内容）

一、什么是市场分析

定义

市场=人口，购买欲，购买力。市场由三大要素组成：人、钱、欲。人代表购买者，钱代表购买力，欲望代表购买欲望。这三个因素相互结合变化，从而影响整个市场的大小。

目的

简单来说，市场分析的目的是判断是否能赚钱，是否能带来收益。那么，哪些因素会影响收益呢？一般来说，有三个因素：行业、用户和自己。

行业：有没有发展，市场规模大，政策好

用户：用户习惯、用户构成和用户期望

自我：优缺点，遇到的挑战等。

二、市场分析基本内容

行业分析

行业分析主要包括宏观环境分析、竞争态势分析和行业技术与动态预测，下面进行讨论。