# 数据分析

## 运营指标

1. 新增用户数
2. 用户留存率（用户流失率=1-用户留存率）
3. 活跃用户数
4. PV
5. GMV（成交总金额）
6. 转化率（有购买行为的用户数/总访问用户数）
7. UV（DAU）

## 可视化

1. 折线图。趋势
2. 散点图。分布规律和趋势，肉眼聚类
3. 热力图。热点聚集和视觉传达
4. 漏斗图。访问路径的转化率
5. 柱状图
6. 饼图

## 运营监控系统

1. 用户。给谁看，涉及数据权限和功能权限
2. 核心指标。明确口径，展示层级和方式
3. 上线时间点。拆解数据来源和分析。

## 用户增长

AARRR模型

1. 获取用户
2. 提高活跃度
3. 提高留存率
4. 获取收入
5. 自传播

## 手段

1. 利用用户画像精准获客
2. 通过用户分析挽回用户
3. A/B测试决定产品功能
4. 大数据反欺诈，反羊毛（机器学习分类用户）
5. 用户生命周期管理

## 书籍

1. 精益数据分析
2. 增长黑客
3. 硅谷增长黑客实战笔记

## 公司的增长驱动

1. 技术驱动
2. 运营驱动
3. 产品驱动
4. 老板驱动
5. 数据驱动

我们实际处理问题，大多也是通过转化漏斗来分析，找到异常指标，一步步追查下去，找到原因。原因有内部也有外部的，绝大多数是内部原因。