网站分析
-
一个优秀的运营该如何做好实时分析?
在互联网行业精益化运营的背景下,数据分析已成为运营的标配,大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。
-
产品经理,你真的懂热图吗?
一图胜千言!产品经理经常使用各式图表来提取或者表达信息 ,其中热图是常见的一种;尤其是在站点管理、界面优化、交互设计等场合,热图更是被产品经理们广泛应用。然而产品经理,你真的懂热图吗?
-
通过数据解释过去
数据的作用主要体现在两方面:解释过去和预测未来。
-
目的性越强,你的网站数据分析越有价值!
大数据时代已经来临,但是今天我们不聊这么高大上的东西,哈哈,我也不会,我们今天要聊的是网站数据分析。
-
傅一平:数学中的“罗辑思维”
所以叫数学的”罗辑思维“,是因为吴军老师属于数学界的罗振宇,能够把一些概念说得通俗易懂,由于一本书太厚,我就再精简一下,汇集成一篇文章。
-
使用国双热力图提升页面点击率
热力图是网站页面分析和质量提升的重要工具。
-
玩转大数据,你需要了解这8种项目类型!
在过去的 12 个月里,笔者一直在大数据的战壕里挖掘。好吧,其实大部分时间我只是坐在比我更聪明的人旁边,看他们怎么在战壕里挖掘数据,再把所做的事情进行简化以上报给管理层。
-
逻辑回归算法的原理及实现(LR)
逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种。
-
时间序列预测网站流量增长趋势(ARIMA)
在文章《浅析网站流量趋势预测》中,我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳,但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理,通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大,精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。 下面是4月4日——5月1日的网站直接流量…
-
粗糙的贝叶斯转化概率预测模型
转化率是网站分析中最受关注的指标之一,如何设定转化率目标?哪些用户最有可能转化?他们有哪些特征?如何发现并找到这些用户?这些都是负责网站运营和市场营销的同学最关注的问题。本篇文章通过贝叶斯算法对网站中已经完成转化的历史用户数据进行分析,发现购买转化用户的特征,并通过交叉细分对不同用户购买转化的概率进行预测。 贝叶斯是分类和预测算法中的一种,我们在前面的文章中…
-
激活等于注册吗?AARRR中的激活应该怎么搞?
摘要:题主曾经将用户激活(Activation)错误地等同为注册(Registration),因为从形式上来看两者容易混淆:当有一些访客在产品页面浏览后,发现了一些感兴趣的东西,然后点击了注册 / 登录按钮。 激活用户对产品经理们来说是一件非常重要的事情,“Growth Hacker”的海盗法则AARRR(Acquisition 获取 – Act…
-
精益数据分析新手入门教程
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框…
-
协同过滤推荐算法的原理及实现
协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好,基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering),和基于物品的协同过滤算法(item-based col…
-
决策树分类和预测算法的原理及实现
摘要:决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析,寻找数据中的特征。并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。 决策树由3个主要部分组成,分别为决策节点,分支,和叶子节点。其中决策树最顶部的决策节点是根决策节点。每一个分支都有一个新的决策节点。决策节点下面是叶子节点。每个决策节…
-
电商运营的五大关键数据指标
摘要:量化公司日常运营健康状态的指标簇,相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”),通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系,它有两方面作用:1)决策支持;2)考核业绩。 先来看一个例子。问:如果网站平均停留时间越长说明了什么问题 对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站,平均停留时间越高表示网站越有吸引…