日活增長的原因及分析方法

㈠ 日活躍用戶的優缺點

優點：保持了產品熱度。缺點：日活躍用戶不一定就是真正客戶。
現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，DAU）、「周活」（周活躍用戶量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。比如某公司做了很多拉新活動，人是帶來了很多，活躍用戶數在不斷上升，但是就代表客戶在不斷增長嗎？也許這只是拉新人數太多掩蓋了流失率居高不下的問題，實際上客戶的留存是在逐漸降低的。
拓展資料
DAU(DailyActiveUser)，日活躍用戶數量。一般用於反映網站、互聯網應用等運營情況。結合MAU（月活躍用戶數量）一起使用，用來衡量服務的用戶粘性以及服務的衰退周期。
日均活躍用戶數量(DailyActiveUser，DAU)是用於反映網站、互聯網應用或網路游戲的運營情況的統計指標。日活躍用戶數量通常統計一日（統計日）之內，登錄或使用了某個產品的用戶數（去除重復登錄的用戶）。受統計方式限制，互聯網行業使用的日均活躍用戶數指在統計周期(周/月)內，該App的每日活躍用戶數的平均值。通常DAU會結合MAU（月活躍用戶數量）一起使用，這兩個指標一般用來衡量服務的用戶粘性以及服務的衰退周期。
日均活躍用戶數用於比較APP端或小程序端活躍用戶規模，多應用於衡量中國移動互聯網垂直行業發展中關注時間段內APP或小程序日均活躍用戶數變化，或觀察電商6.18，雙十一等節假日期間用戶規模變化。

㈡ 怎樣分析人口增長特點及人口數量變化的主要原因

先統計以前的人口數，製成折線統計圖。再根據統計圖的增長情況進行分析，再調取相關資料，根據收集的資料進行歸納，從而發現問題。

㈢ 常用的數據分析方法有哪些

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

㈣ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

㈤ 中國經濟快速增長的原因主要有哪些

首先，「高投資」驅動中國經濟高速增長。應該說，較高的資本形成率是許多亞洲國家創造經濟增長奇跡的共同特徵。日本從1953年開始到1970年代初期的高速增長得益於其高達35％的固定資產投資形成率（固定資產投資佔GDP的比重）。新加坡在1971年至1985年間的高速發展時期，其固定資產投資形成率超過40％。馬來西亞在1990年代中期也有幾年高速增長的時期，而它在此時期的固定資本形成率也超過40％。許多西方經濟學家也都認為，高資本形成率和大規模投資是驅動中國經濟高速增長的主要引擎。支持中國經濟高速增長的高投資不僅來源於國內儲蓄，而且來源於大量的國外直接投資。眾多的外國公司被中國廣闊的國內市場和豐富廉價的勞動力資源所吸引，大舉投資中國。據中國世界銀行統計，中國年均實際利用外資額從1983年的6．3億美元增加到2005年的603億美元，平均年增長15％。截止到2005年底中國累計

利用外資總額達到6180億美元。外資的大量流入，不僅補充了經濟發展所需的資本，而且為中國的技術進步和出口競爭力的提高做出巨大貢獻。

第二，豐富廉價的勞動力資源保證中國經濟高速增長。世界經濟合作組織（OECD）的一份研究報告指出，中國有世界其他任何國家都難以比擬的比較優勢，一是豐富的勞動力資源。中國不僅每年都有近1000萬的新增就業人口，而且在廣大鄉村有超過1．5億的剩餘勞動力等待到城市就業。二是「人優價廉」。中國的勞動力價格不僅價格便宜，而且質量很高。

第三，效率改進促進中國經濟高速增長。中國的效率改進和全要素生產率的提高歸因於技術改善和勞動力技能的提高。一方面，隨著中國的經濟體制從僵化的集權計劃體制向市場經濟體制轉變，各種生產要素被配置到效率更高的部門或經濟領域，使各種生產要素得到更加高效的利用；另一方面，外國直接投資不僅帶來資本，而且也帶來了技術和管理經驗，這也是提高全要素生產率的重要因素。同時，隨著中國教育事業的發展，勞動力質量也有很大的提高，無疑這也是提高全要素勞動生產率的因素。

第四，劇增的國際貿易拉動支持了中國經濟高速增長。自1980年以來，中國始終把對外貿易發展作為拉動和支持經濟增長的關鍵因素之一。中國政府不僅主動減少國際貿易的政府壟斷和控制，降低貿易壁壘，而且積極謀求加入世界貿易組織，而這些政策都極大地促進了中國國際貿易的快速發展，使中國在世界貿易總額中的比重逐年

增加，進而迅速成為當今世界位居美國和德國之後的第三貿易大國。

第五，體制改革與制度創新保證了中國經濟高速增長。有效率的經濟組織是經濟增長的關鍵。而這種組織的效率來源於一套能夠對經濟主體行為進行激勵的產權制度安排。毫無疑問，中國經濟近30年的高速增長，得益於改革開放。「經濟體制改革為中國經濟增長和生產率提高提供了強大動力」。

㈥ 如何利用數據分析提升用戶留存率

一、留存的概念和重要性

1、什麼是留存？

在互聯網行業當中，因為拉新或推廣的活動把客戶引過來，用戶開始訪問公司的網站，但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站的人就稱為留存。

現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，簡稱DAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸增加的，這是一個非常好的現象。但是如果我們忽略了留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。

比如某公司做了很多拉新、推廣的活動，用戶是帶來了很多，但是留下來或經常返回來的客戶不一定增長，他們有可能是在減少，只不過是拉新過來的人太多了而掩蓋了流失率居高不下的問題，實際上客戶的留存是在逐漸降低的。這個時候留存分析就很重要！

2、怎樣用圖表展示留存狀況？

我們提供了留存圖和留存表兩個模型來分析用戶流失與留存問題。

如上圖左側的留存圖所示，開始的時候是帶來了百分之百的人數，隨著第一天結束，留存用戶就急劇下降了85%，然後慢慢地降低，直到第13天進入一個平穩的階段。

再如上圖右邊留存表，這張表該怎麼解讀呢？

我們先看一下第二行，時間是1月11日這一天，我們通過各種各樣拉新和推廣吸引到了6.7K 的客戶。但是一天之後就下降了85%，變成15%，兩天之後再一次下降10%，到了第七天是比較穩定的狀態，達到了6.5%，後面就是緩慢地下降，比較平穩。我們可以看出來客戶在第一天的時候就有一個巨大的流失，然後慢慢地達到了一個比較平穩的狀態。

3、為什麼要進行留存分析？

看完留存分析的概念，不禁思考，我們為什麼要做留存呢？留存的分析意義何在？

像SaaS企業，獲得一個客戶無論在時間上還是在金錢上成本都是非常巨大的，也許要花掉兩到三個月的時間才能獲得一個客戶。

以上面左邊的圖為例，剛開始這個客戶，我們花了6000多美元的成本才把這個客戶得到。得到了以後一般情況下客戶對咱們這些企業可能就是按照一定的現金流給我們付錢，比如說付500美金，就這樣一直地付下去。

這樣你就會發現前期成本很高，也許我們只有通過客戶使用我們的產品高達一年或者兩年的時候我們才能收回成本。如果這個客戶在之前就流失掉了，流失掉就意味著咱們的產品虧本了，連本都沒有返回。

再來看右邊的這張圖，這張圖講的是每位客戶成本的應收的現金流。第一個月我們得到了這個客戶，我們花了6000刀，然後這個客戶就每個月給我們付費，比如說每個月付500刀，他要到第13個月的時候我們才能達到所謂的收支平衡，從14個月以後才開始逐漸地賺錢，如果我們的留存沒有做好，客戶在用了兩個月以後就走掉了，那這部分錢我們就流失了。

所以說留存有一個非常重要的意義，客戶使用咱們公司的產品，時間越長越好，越長帶來的現金流或者利潤越高，這就是留存的一個非常核心的意義。

如果我們的留存做得好的話客戶就會一直使用我們的產品，一直給我們帶來財富。

從上圖中我們可以看到兩點：第一個就是使用的時間，留在我們產品的時間越長越好；第二個，希望利潤越高越好。利潤如何越高越好？就是我希望我的留存率越來越高，這樣利潤的面積也就越來越大。

二、用戶留存的三個階段和重要時間點

1、提升留存曲線的意義

假如現在我們產品的留存度是上圖最下面那條綠色的線，縱軸是留存的比例，橫軸是時間。一天過後，我們拉新獲得的100%用戶只留下35%，第7天變成了20%，然後緩慢下降，到了第60天以後達到一個大約10%的效果。

這個效果我們看看能不能通過某些方面的改進，讓它逐步提升呢？

假如我們讓綠色的留存度的線上升到橙色的線，再上升到紅色的線，那麼第一天留存率高達到70%，七天留存率也有60%多，到了60天、90天的時候留存率也能高達60%左右。這就是說我們前面通過市場拉新獲得的百分之百的人數在經過90天以後有60%的人留下來了。

剛開始的時候看綠色的線我們的90天的留存率是10%，如果通過我們的努力能讓它達到60%，這會給我們帶來源源不斷的財富和現金流的收入。

2、留存的三個階段

今天通過留存分析的一些方法來給大家一些思路，看看如何通過優化產品的方式來提高我們的留存率。

在講這個之前我先給大家講一下我們應該如何去看這張留存的圖。

這是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。

大家會有一個問題，為什麼我要分成這三個期呢？

首先在振盪期，我們可以看到拉新過來進入我們公司網站或者是下載APP的人數在前幾天劇烈地減少，由100%幾天就變成了百分之十幾或者更低，這個期叫振盪期，它有自己的特色。

過了振盪期以後就是選擇期，為什麼我們稱它為選擇期呢？就是一般情況下客戶在這段時間之內對我們的產品有了初步的了解，他開始探索我們公司的產品，看看這個產品有沒有滿足客戶的一些核心需求。如果能滿足，顧客很有可能就留下來了；如果沒有滿足，那客戶就要走掉了。

過了選擇期就是平穩期，留存率進入一個相對穩定的階段。

3、留存的重要時點

第一個就是次日留存，就是當天過來第二天的留存有多少。我們可以看出，當天拉新，比如說我們拉了100個人，到了第二天可能只有十幾個了，這是次日留存。

第二個是周留存，周留存是一個什麼樣的概念呢？我們為什麼要周留存，這個概念就是說一般情況下客戶使用一款產品，如果他進行一個完整的使用的話他的體驗周期大約是一周或者是幾天，因為比較常見的是周留存，我們就起了一個周留存的名字。

這個可以根據你的業務，如果您公司的產品體驗一個完整的體驗周期的話比如說是14天或者3天，我們就定3日留存或者14日留存。

三、留存的核心原因

什麼樣的客戶會留下來？

其實這個問題也非常簡單，如果我們的產品能夠滿足客戶的核心需求，他能夠在我們的產品使用當中發現這個產品的價值，那麼他很有可能就會留下來。

如果我們做了很多的拉新、渠道的優化等等，也許會提高一定的留存率，但是這個留存到底能不能留下來，核心的問題還是說我們的產品功能設計能否滿足客戶的核心需求。如果能滿足的話，我們能不能再進一步，我們這個產品的設計能否比較好的、比較快的、比較方便地滿足客戶的核心需求，這是第二點。

四、留存分析的方法論

下面我給大家講解一下留存分析的方法論，來更好提升我們在平穩期這段時間的留存量。

假如我們現在可能只有5%，我想把它提高到10%或者是20%更高，就是回到剛才這張圖，從一個綠色的線，慢慢地努力提到一個紅色的線。

在這里留存分析有兩個常見的分析方法，給大家稍微介紹一下，然後在後面的案例的講解當中慢慢地把這兩個方法融進去，給大家講一講。

第一個就是獲取時間，我們在留存分析的時候可以對獲取客戶的時間進行分組。比如說這個產品發布了版本2.0或者是3.0，這個時間點我們可以做一個分組，看看用新版本的人的留存表現。

還有一種分組方式就是根據客戶的行為進行分組，比如說我們舉個例子，有一款音樂的軟體，我想知道分享這首歌的人，他們在留存上有什麼樣的表現，或者對這首歌點贊數大於3次或者5次的人，他們在留存上有什麼樣的表現。

1、按照獲取客戶時間進行分析

如上圖，是一個新版本音樂APP的留存情況，左邊是留存表，右邊是留存圖。

先看左邊的留存表，正如我剛才所說的，按照獲取的時間進行了一個分組。舉個例子，我們看最下面的10月26日獲得的用戶，一天後留存率是多少，兩天後留存率是多少，三天後留存率是多少。

我們看到右邊這個留存表也是這個意思，可以看出來第一天留存率驟降一半，第二天又降了10%，可以看出來前兩天客戶的留存率下降得很大，然後慢慢地在後期，比如說在第十五六天的時候達到一個比較平穩的階段。

從這兩張圖表可以很好告訴我們隨著時間的變化，留存在下降。但是如果我們想深度地挖掘哪裡出了問題的話這兩張表還不夠，我們還需要進一步地分析用戶行為。

2、按照用戶行為進行分析

這時候我們就涉及到了一個新的分析方法，就是根據客戶的行為進行分析。

還是以音樂APP為例，如果一個客戶在一段時間內點擊「喜歡」大於3次，我們看看這一部分人的留存，即上面左邊的圖。我們可以很明顯地看到，咱們這條留存曲線是高於所有用戶的藍色留存曲線的。我們看一下次日留存率，高達82%，而所有用戶可能只有50%多。得出結論：點擊「喜歡」大於三次的用戶留存表現優於所有用戶平均值。

這時候咱們再進行更深一步的對比，點擊「喜歡」大於等於3次與小於3次的用戶留存之間有什麼差異？上面右邊的圖中，紅色的線就是喜歡這首歌大於等於3次，藍色的還是剛才整體的所有用戶，在下面是綠色，小於3次的。

可以明顯地看出來這三個分群有很大的不同，點擊「喜歡」越多的次數留存率就會很高，而點擊「喜歡」小於3次的人留存率比所有用戶的還要低。

我們看到這兩這張圖就會想到一個問題，我們有沒有一種方法來引導客戶，讓他點擊喜歡呢？

這個時候留存的分析的作用就是說如何促使產品的更新和優化，既然通過數據我發現了點擊「喜歡」大於3就會留存率高，那麼我們是不是通過這種分析方法來得到一個類似的假設，我們的產品如果通過優化能讓客戶更早地去點擊「喜歡」，那麼客戶的留存就會多。

當然了這個時候我們會對產品通過一些交互行為的設計、A/B test或者各種各樣的方法來使這個產品變得更好一些，更優化一些，不過這個主題比較大，我們先講到這里。

我們繼續往下深入地挖掘。

現在有一個行為是點擊「喜歡」大於3次，我們還有些其他的行為，比如說我在一個網站上想加入一個興趣的社區，比如說我非常喜歡聽爵士樂，我就在APP進入爵士樂的社區，比如說我非常喜歡陳奕迅，我就想加入陳奕迅歌迷俱樂部，或者說我想加入其他的一些社區。

在上面左邊的留存圖中我們就用綠色的線表示當客戶加入了一個興趣社區時他的表現是什麼樣子。紅色的線還有藍色的線也是剛才說的三條線的對比。

可以看出來，如果這個客戶加入了一個興趣社區，我們也可以看到它的留存率相對整體客戶來說是有一個提升的。

我們發現客戶加入興趣社區，點擊大於3都會導致留存率的上升，那麼我們會不會更深一步想一個問題，如果他既點擊「喜歡」大於3次以上，又加入興趣社區，會有什麼樣的效果？

當然這時候可能並沒有很好的效果，我們並不確定，那我們就做一個實驗，把數據抓出來，做上一張圖，先看一下是好是壞，即刻分享。

然後我們就做出了上面右邊的圖，紅色的就是我剛才說的，點擊「喜歡」大於3次以上並且加入了社區，另外就是它的補集，就是沒有小於等於3次或者是沒有加入社區的，這時候我們發現這是一個很大的留存方面的差異。

由上圖可以很明顯地看出來紅色要遠遠地高於藍色，這時候就會給我們一個想法，如果咱們的產品能夠更好地引導這些客戶去使用這些功能，那麼這些客戶就能很好地留下來，留在咱們的產品上。

3、不同群組對產品不同模塊使用狀況的分析

上面的圖叫「如何發現一個對比的點」，功能是分析不同的群組對產品不同模塊使用情況。

分群A（平穩期）的客戶之所以留下來了，是因為咱們的產品提供的功能滿足了他，這些用戶我們可以通過一些細節的挖掘，去看他對每一個產品每一項功能的使用情況。

比如某個產品有很多功能，我現在就截取了A/B/C/D/N 5個模塊，10代表使用這個模塊的頻率還有熱度的指數的滿分，9表示他經常使用這個功能。反映到我們手機上的例子可能就是說他經常使用「喜歡」這個按鈕或者是經常用「分享」這個按鈕。

從這里可以看出來，如果我們做一個排序的話，分群A在平穩期的這部分用戶非常喜歡使用模塊A，也非常喜歡使用模塊C或者模塊D。

這部分群體我們再逆推到之前，他們在前期的時候喜歡使用什麼樣的功能呢？他們在所謂的振盪期和選擇期的時候使用什麼樣的功能。

我們也是通過數據的分析，把這個數據拿下來，即分群A（振盪期+選擇期），我們發現客戶很可能非常喜歡模塊A或者是功能模塊C，例如客戶非常喜歡分享一個東西或者喜歡下載一個東西，這個東西就是我們行為分析的一個起止點。

我們可以探索我們是不是先用這兩個點來看一看客戶在留存上面有沒有一個巨大的行為差異，然後我們就會通過這些東西做出一些東西，比如說我點擊了「喜歡」大於3次的我就發現留存率高，點擊「喜歡」小於等於3次的留存率相對就會比較低。

五、用戶留存的案例分析

1、留存圖和留存表

下面展示了我們提供的一張留存圖和留存表（也稱為手槍圖），可以方便大家看到新進來的客戶們在後續的時間的表現，我們也可以定義起始行為和回訪行為這兩個功能。

2、起始行為和回訪行為

起始行為規定了你想篩選什麼樣的用戶進行留存分析。我們按照最普遍的留存率的概念，將默認的起始行為設置為「新增用戶」，即這個用戶ID此前未曾出現過，那麼就會歸為當天的新增用戶。除了默認選項外，我們還支持將任意圈選過的標簽的瀏覽或點擊行為作為起始行為，在下拉菜單中就可以直接選擇。

例如，選擇「頁面_加入我們」「瀏覽」為起始行為，那麼系統會將一段時間內所有瀏覽過「加入我們」這個頁面的用戶都篩選出來，然後再計算他們在這之後是否發生過回訪行為。

你希望用戶經常地、持續地到你的產品中做什麼？這就是回訪行為的定義。在默認條件下，回訪行為被設置為「任意行為」，即對任何頁面的瀏覽或點擊都被認為是留存。與起始行為一樣，你可以設置任意標簽的瀏覽或點擊行為作為回訪行為，在下拉菜單中可以選擇。

例如，選擇「按鈕_加入購物車」「點擊」作為回訪行為，那麼系統會計算：在滿足起始行為的用戶中，接下來的每一天里有多少人點擊了「加入購物車」按鈕？他們佔起始用戶的比例有多少？

3、某O2O企業分析「發紅包」案例分析

某個O2O應用，想觀察給用戶發放紅包之後的回購行為趨勢。在這個案例中，我們將觸發了購買行為的用戶定義為留存用戶，因為對於這個活動來說，刺激用戶的購買是首要目標，那些僅在應用里查看了商品頁面的用戶，雖然他們回訪了，但並沒有進行關鍵行為，因此在這個案例中暫不能成為留存用戶。

首先在【起始行為】中選擇【紅包領取成功頁面】【瀏覽】，然後在【回訪行為】中選擇【購買成功頁面】【瀏覽】，時間選擇紅包活動的時間段1月1日至1月14日，點擊【提交】。

在這張表中，可以看到第一列「當天」的留存率已經不是100%，這是因為我們設定的起始行為與回訪行為不一致而形成的，是正常現象。當天的平均留存率為38.1%，表示每100個領取了紅包的用戶中，大約38人會在當天就去購買商品花掉紅包。

我們還可以根據這張表做進一步的分析：例如，在1天後的留存率中，1月2日領取紅包的這批用戶轉化率非常低，只有2.6%，而1月2日的這批用戶的當天轉化率也不高。我們可以在【用戶分群】功能中將這批用戶定義為一個分群A，同時將1月7日領取紅包的這批用戶定義為分群B（因為1月7日的紅包用戶當天、次日的留存率都比較高），將這兩個分群進一步按照多個維度和指標進行交叉對比，找出他們的行為差異。

㈦ 大數據的數據分析方法有哪些如何學習

1. 漏斗分析法

   漏斗分析模型是業務分析中的重要方法，最常見的是應用於營銷分析中，由於營銷過程中的每個關鍵節點都會影響到最終的結果，所以在精細化運營應用廣泛的今天，漏斗分析方法可以幫助我們把握每個轉化節點的效率，從而優化整個業務流程。

2. 對比分析法

   對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
   

   在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。

3. 用戶分析法

   用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。

   通常我們會日常監控「日活」、「月活」等用戶活躍數據，來了解新增的活躍用戶數據，了解產品或網頁是否得到了更多人的關注，但是同時，也需要做留存分析，關注新增的用戶是否真正的留存下來成為固定用戶，留存數據才是真正的用戶增長數據，才能反映一段時間產品的使用情況，關於活躍率、留存率的計算。

4. 細分分析法

   在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。

5. 指標分析法

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

㈧ 推動經濟增長的原因是什麼

很簡單，經濟增長兩個基本因素是，勞動力和資本，設想一個例子，中國的農民和非洲的農民，二者拿著差不多的農具種差不多的地，然而中國的平均畝產量要比非洲高好多，主要原因是中國有好的種子，化肥，農葯等各種相對有技術含量的東西，非洲的農民種地只能看天氣好不號這個例子是為了說明，科技的發展可以使得生產有質的飛躍，而其他因素只能夠幫助充分利用現有的科技也就是，科技決定了你利用你現有的資源能夠賺多少錢的上限！再比如設想給你一台電腦，和一堆等值的鐵礦，你能用電腦做出很多工作，拿著一堆鐵礦你其實做不了什麼，而一堆礦石所以變成了一台電腦，就是科技的作用。

㈨ 經濟增長的根本原因是什麼

過去幾十年，中國經歷了一輪史詩般的經濟高增長，為什麼經濟會增長？經濟增長能夠一直持續嗎？這個問題我們可以從全球各國的歷史經驗來找尋一些線索和答案。

事實上，經濟數量型的增長是顯而易見的。人口短時間內的快速增長及遷移、貨幣的大規模擴張，都可以促使經濟快速增長。人口紅利的增長周期更長，人口大量遷移帶來的城市化及經濟增長更為劇烈，貨幣增長對房地產及金融領域的短期刺激明顯。

人口及資本的數量型增長，容易給予人錯覺：經濟可以一直保持高增長。

以過去高增長的速度丈量未來經濟增長的高度，這並不符合全球主要國家經濟增長的歷史及規律。

持續高增長的國家，尤其是數量型增長的國家，都要做好進入低增長的准備。

數量型增長為何不能持續？為什麼低增長是不可避免的？

到了1980年代，保羅·羅默在阿羅的基礎上論證了技術的內生性，開創了內生增長理論；小羅伯特·盧卡斯在舒爾茨的基礎上，提出了盧卡斯模型，也就是專業化人力資本積累增長模式。

盧卡斯和羅默，從勞動力和資本中內生出科技、知識與人力資本，從而解釋了經濟增長的根本動力以及延續性。至此，經濟學家徹底搞清楚了經濟增長之根源——技術及知識增長。

技術及知識增長，是一種效率型增長或質量型增長，有別於勞動力、資本、土地的數量型增長。

工業革命，本質上是技術及知識革命，具體包括交通能源及各類工業技術創新，以及基礎科學、系統性知識、法律體系、金融制度、經濟政策以及現代企業管理制度。比如專利保護法、股票制度、央行制度、有限責任公司制、現代經濟學以及愛因斯坦相對論都屬於工業革命中知識變革的重要組成分。

第一次工業革命，是人類經濟增長史上一次偉大的風格切換：從數量型增長向效率型增長轉變。

雖然從工業革命至今，數量型增長依然重要，但是效率型增長的重要性不斷地增加。時至今日，人們已經明白，人類進步的任何問題，最終都要訴諸於技術及知識創新。

一般認為，第一次工業革命始於瓦特改良的蒸汽機。但從產業革命的角度來看，工業革命英國屬於阿克萊特爵士的水力紡紗廠。阿克萊特爵士是一個傳奇人物，他從一個剃頭匠，演變成為「近代工廠之父」，是近代工業經濟的重要發起人。

1769年阿克萊特獲得水力紡紗機專利權。兩年後，他與人合夥在英國的曼徹斯特創辦第一個機器紡紗廠，雇傭工人達5000多名。

阿克萊特不僅帶來紡織技術的變革，還徹底改變了人類的生產工序和制度。他將從梳棉到紡紗的全部紡織工序都用機器操作，並實行系統性的管理方式。

保羅·曼多在1961年出版的《18世紀的工業革命》一書中指出，阿克萊特是一個有著高超管理技術的企業家。他「體現出了一個新型的大製造業者，既不是一個工程師，又不只是一個商人，而是把兩者的主要特點加在一起，即有他自己特有的風格：一個大企業的創造者、生產的組織者和人群的領導者的風格。」

阿克賴特爵士的工廠體系，不但規模龐大，而且還成為現代工廠及工業制度的標桿。他被稱為「現代工廠體制的創立人」。

但是，人類經濟的增長，除了技術與知識革新，還包括人口、戰爭、資本以及其它不確定性影響。

從近代來看，人類經濟演進，是指數型增長與效率型增長的疊加。經濟增長及衰退，往往是技術、人口、資本紅利及紅利衰竭相互作用的過程。

文 | 智本社

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