探索数据分析网官网,解密数据洞察力的未来
除了为你提供内容策划与撰写的专业技能,对于数据都有特别说明的是,统计指标由统计对象所传递。
在这种背景下,数据洞察力的关键也在于应用于当前实际情况。
为什么它对于当前工作和学习是如此重要?这背后的原因就是数据的研究。
随着数据分析的开展,数据分析不再仅仅仅仅停留在一个预测框架中。而是有了一个更有利于算法分析的数学模型。
那究竟什么是数据分析,数据分析又该如何应用呢?我们以通过数据分析来发现“数据”的本质。
如何定义“数据”?
拿到用户”IP”这个数字之后,我们就需要“将它画成一个连续输入、不同“独立输入”的产品,来判断“用户群”的一个数据。
一般来说,每个产品的定位是不同的。在某些产品中,目标是设定一定的用户画像,从而建立起了“用户画像”。
我们以在豆瓣中搜寻新闻源的方式来描述“用户”。这个产品由豆瓣的用户运营,豆瓣的社区运营,而且当时的用户特征非常鲜明,就是在社区里有着非常好的存在感。
无论是“豆瓣用户运营”还是“豆瓣社区运营”,这些用户画像都离不开以下三个要素:
用户画像
用户画像是根据用户的不同特征,将用户进行性别、年龄、地域、职业等多个维度的分割,从而帮助我们更精准地刻画出用户。
我们以豆瓣的“豆瓣用户运营”来描述“用户”。
为了更好地理解用户画像,我们来看看“豆瓣用户运营”,是怎样的一种画像呢?
“豆瓣用户运营”是指“在一定程度上,根据某种基于用户行为的用户分类”。
用户分类一般来说有以下三类:
新手用户:新用户,对产品有一定认知,对产品有一定兴趣,从而对产品产生一定的兴趣,并对产品进行互动,对产品产生一定的使用行为,并对产品产生一定的黏性,能够带来一定的用户,并产生用户的活跃。
流失用户:这部分用户可能是产品的新手,并对产品产生一定的兴趣,而且已经对产品有一定的熟悉和使用,对产品产生一定的使用行为,并对产品产生一定的依赖和排斥,并对产品产生一定的流失。
而流失用户:这些用户可能是产品的老用户,也可能是产品的新用户,从而对产品产生一定的依赖和排斥,从而对产品产生一定的流失。
第三步:确定“用户画像”
确定了用户的具体属性和需求后,接下来就要确定“用户画像”,也就是“用户行为画像”。
