日活增长的原因及分析方法

㈠ 日活跃用户的优缺点

优点：保持了产品热度。缺点：日活跃用户不一定就是真正客户。
现在大家经常会用到所谓的“日活”（日活跃用户量，DAU）、“周活”（周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的“日活”在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。比如某公司做了很多拉新活动，人是带来了很多，活跃用户数在不断上升，但是就代表客户在不断增长吗？也许这只是拉新人数太多掩盖了流失率居高不下的问题，实际上客户的留存是在逐渐降低的。
拓展资料
DAU(DailyActiveUser)，日活跃用户数量。一般用于反映网站、互联网应用等运营情况。结合MAU（月活跃用户数量）一起使用，用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。
日均活跃用户数量(DailyActiveUser，DAU)是用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标。日活跃用户数量通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户）。受统计方式限制，互联网行业使用的日均活跃用户数指在统计周期(周/月)内，该App的每日活跃用户数的平均值。通常DAU会结合MAU（月活跃用户数量）一起使用，这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。
日均活跃用户数用于比较APP端或小程序端活跃用户规模，多应用于衡量中国移动互联网垂直行业发展中关注时间段内APP或小程序日均活跃用户数变化，或观察电商6.18，双十一等节假日期间用户规模变化。

㈡ 怎样分析人口增长特点及人口数量变化的主要原因

先统计以前的人口数，制成折线统计图。再根据统计图的增长情况进行分析，再调取相关资料，根据收集的资料进行归纳，从而发现问题。

㈢ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈣ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

㈤ 中国经济快速增长的原因主要有哪些

首先，“高投资”驱动中国经济高速增长。应该说，较高的资本形成率是许多亚洲国家创造经济增长奇迹的共同特征。日本从1953年开始到1970年代初期的高速增长得益于其高达35％的固定资产投资形成率（固定资产投资占GDP的比重）。新加坡在1971年至1985年间的高速发展时期，其固定资产投资形成率超过40％。马来西亚在1990年代中期也有几年高速增长的时期，而它在此时期的固定资本形成率也超过40％。许多西方经济学家也都认为，高资本形成率和大规模投资是驱动中国经济高速增长的主要引擎。支持中国经济高速增长的高投资不仅来源于国内储蓄，而且来源于大量的国外直接投资。众多的外国公司被中国广阔的国内市场和丰富廉价的劳动力资源所吸引，大举投资中国。据中国世界银行统计，中国年均实际利用外资额从1983年的6．3亿美元增加到2005年的603亿美元，平均年增长15％。截止到2005年底中国累计

利用外资总额达到6180亿美元。外资的大量流入，不仅补充了经济发展所需的资本，而且为中国的技术进步和出口竞争力的提高做出巨大贡献。

第二，丰富廉价的劳动力资源保证中国经济高速增长。世界经济合作组织（OECD）的一份研究报告指出，中国有世界其他任何国家都难以比拟的比较优势，一是丰富的劳动力资源。中国不仅每年都有近1000万的新增就业人口，而且在广大乡村有超过1．5亿的剩余劳动力等待到城市就业。二是“人优价廉”。中国的劳动力价格不仅价格便宜，而且质量很高。

第三，效率改进促进中国经济高速增长。中国的效率改进和全要素生产率的提高归因于技术改善和劳动力技能的提高。一方面，随着中国的经济体制从僵化的集权计划体制向市场经济体制转变，各种生产要素被配置到效率更高的部门或经济领域，使各种生产要素得到更加高效的利用；另一方面，外国直接投资不仅带来资本，而且也带来了技术和管理经验，这也是提高全要素生产率的重要因素。同时，随着中国教育事业的发展，劳动力质量也有很大的提高，无疑这也是提高全要素劳动生产率的因素。

第四，剧增的国际贸易拉动支持了中国经济高速增长。自1980年以来，中国始终把对外贸易发展作为拉动和支持经济增长的关键因素之一。中国政府不仅主动减少国际贸易的政府垄断和控制，降低贸易壁垒，而且积极谋求加入世界贸易组织，而这些政策都极大地促进了中国国际贸易的快速发展，使中国在世界贸易总额中的比重逐年

增加，进而迅速成为当今世界位居美国和德国之后的第三贸易大国。

第五，体制改革与制度创新保证了中国经济高速增长。有效率的经济组织是经济增长的关键。而这种组织的效率来源于一套能够对经济主体行为进行激励的产权制度安排。毫无疑问，中国经济近30年的高速增长，得益于改革开放。“经济体制改革为中国经济增长和生产率提高提供了强大动力”。

㈥ 如何利用数据分析提升用户留存率

一、留存的概念和重要性

1、什么是留存？

在互联网行业当中，因为拉新或推广的活动把客户引过来，用户开始访问公司的网站，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站的人就称为留存。

现在大家经常会用到所谓的“日活”（日活跃用户量，简称DAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的“日活”在一段时期内都是逐渐增加的，这是一个非常好的现象。但是如果我们忽略了留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。

比如某公司做了很多拉新、推广的活动，用户是带来了很多，但是留下来或经常返回来的客户不一定增长，他们有可能是在减少，只不过是拉新过来的人太多了而掩盖了流失率居高不下的问题，实际上客户的留存是在逐渐降低的。这个时候留存分析就很重要！

2、怎样用图表展示留存状况？

我们提供了留存图和留存表两个模型来分析用户流失与留存问题。

如上图左侧的留存图所示，开始的时候是带来了百分之百的人数，随着第一天结束，留存用户就急剧下降了85%，然后慢慢地降低，直到第13天进入一个平稳的阶段。

再如上图右边留存表，这张表该怎么解读呢？

我们先看一下第二行，时间是1月11日这一天，我们通过各种各样拉新和推广吸引到了6.7K 的客户。但是一天之后就下降了85%，变成15%，两天之后再一次下降10%，到了第七天是比较稳定的状态，达到了6.5%，后面就是缓慢地下降，比较平稳。我们可以看出来客户在第一天的时候就有一个巨大的流失，然后慢慢地达到了一个比较平稳的状态。

3、为什么要进行留存分析？

看完留存分析的概念，不禁思考，我们为什么要做留存呢？留存的分析意义何在？

像SaaS企业，获得一个客户无论在时间上还是在金钱上成本都是非常巨大的，也许要花掉两到三个月的时间才能获得一个客户。

以上面左边的图为例，刚开始这个客户，我们花了6000多美元的成本才把这个客户得到。得到了以后一般情况下客户对咱们这些企业可能就是按照一定的现金流给我们付钱，比如说付500美金，就这样一直地付下去。

这样你就会发现前期成本很高，也许我们只有通过客户使用我们的产品高达一年或者两年的时候我们才能收回成本。如果这个客户在之前就流失掉了，流失掉就意味着咱们的产品亏本了，连本都没有返回。

再来看右边的这张图，这张图讲的是每位客户成本的应收的现金流。第一个月我们得到了这个客户，我们花了6000刀，然后这个客户就每个月给我们付费，比如说每个月付500刀，他要到第13个月的时候我们才能达到所谓的收支平衡，从14个月以后才开始逐渐地赚钱，如果我们的留存没有做好，客户在用了两个月以后就走掉了，那这部分钱我们就流失了。

所以说留存有一个非常重要的意义，客户使用咱们公司的产品，时间越长越好，越长带来的现金流或者利润越高，这就是留存的一个非常核心的意义。

如果我们的留存做得好的话客户就会一直使用我们的产品，一直给我们带来财富。

从上图中我们可以看到两点：第一个就是使用的时间，留在我们产品的时间越长越好；第二个，希望利润越高越好。利润如何越高越好？就是我希望我的留存率越来越高，这样利润的面积也就越来越大。

二、用户留存的三个阶段和重要时间点

1、提升留存曲线的意义

假如现在我们产品的留存度是上图最下面那条绿色的线，纵轴是留存的比例，横轴是时间。一天过后，我们拉新获得的100%用户只留下35%，第7天变成了20%，然后缓慢下降，到了第60天以后达到一个大约10%的效果。

这个效果我们看看能不能通过某些方面的改进，让它逐步提升呢？

假如我们让绿色的留存度的线上升到橙色的线，再上升到红色的线，那么第一天留存率高达到70%，七天留存率也有60%多，到了60天、90天的时候留存率也能高达60%左右。这就是说我们前面通过市场拉新获得的百分之百的人数在经过90天以后有60%的人留下来了。

刚开始的时候看绿色的线我们的90天的留存率是10%，如果通过我们的努力能让它达到60%，这会给我们带来源源不断的财富和现金流的收入。

2、留存的三个阶段

今天通过留存分析的一些方法来给大家一些思路，看看如何通过优化产品的方式来提高我们的留存率。

在讲这个之前我先给大家讲一下我们应该如何去看这张留存的图。

这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

大家会有一个问题，为什么我要分成这三个期呢？

首先在振荡期，我们可以看到拉新过来进入我们公司网站或者是下载APP的人数在前几天剧烈地减少，由100%几天就变成了百分之十几或者更低，这个期叫振荡期，它有自己的特色。

过了振荡期以后就是选择期，为什么我们称它为选择期呢？就是一般情况下客户在这段时间之内对我们的产品有了初步的了解，他开始探索我们公司的产品，看看这个产品有没有满足客户的一些核心需求。如果能满足，顾客很有可能就留下来了；如果没有满足，那客户就要走掉了。

过了选择期就是平稳期，留存率进入一个相对稳定的阶段。

3、留存的重要时点

第一个就是次日留存，就是当天过来第二天的留存有多少。我们可以看出，当天拉新，比如说我们拉了100个人，到了第二天可能只有十几个了，这是次日留存。

第二个是周留存，周留存是一个什么样的概念呢？我们为什么要周留存，这个概念就是说一般情况下客户使用一款产品，如果他进行一个完整的使用的话他的体验周期大约是一周或者是几天，因为比较常见的是周留存，我们就起了一个周留存的名字。

这个可以根据你的业务，如果您公司的产品体验一个完整的体验周期的话比如说是14天或者3天，我们就定3日留存或者14日留存。

三、留存的核心原因

什么样的客户会留下来？

其实这个问题也非常简单，如果我们的产品能够满足客户的核心需求，他能够在我们的产品使用当中发现这个产品的价值，那么他很有可能就会留下来。

如果我们做了很多的拉新、渠道的优化等等，也许会提高一定的留存率，但是这个留存到底能不能留下来，核心的问题还是说我们的产品功能设计能否满足客户的核心需求。如果能满足的话，我们能不能再进一步，我们这个产品的设计能否比较好的、比较快的、比较方便地满足客户的核心需求，这是第二点。

四、留存分析的方法论

下面我给大家讲解一下留存分析的方法论，来更好提升我们在平稳期这段时间的留存量。

假如我们现在可能只有5%，我想把它提高到10%或者是20%更高，就是回到刚才这张图，从一个绿色的线，慢慢地努力提到一个红色的线。

在这里留存分析有两个常见的分析方法，给大家稍微介绍一下，然后在后面的案例的讲解当中慢慢地把这两个方法融进去，给大家讲一讲。

第一个就是获取时间，我们在留存分析的时候可以对获取客户的时间进行分组。比如说这个产品发布了版本2.0或者是3.0，这个时间点我们可以做一个分组，看看用新版本的人的留存表现。

还有一种分组方式就是根据客户的行为进行分组，比如说我们举个例子，有一款音乐的软件，我想知道分享这首歌的人，他们在留存上有什么样的表现，或者对这首歌点赞数大于3次或者5次的人，他们在留存上有什么样的表现。

1、按照获取客户时间进行分析

如上图，是一个新版本音乐APP的留存情况，左边是留存表，右边是留存图。

先看左边的留存表，正如我刚才所说的，按照获取的时间进行了一个分组。举个例子，我们看最下面的10月26日获得的用户，一天后留存率是多少，两天后留存率是多少，三天后留存率是多少。

我们看到右边这个留存表也是这个意思，可以看出来第一天留存率骤降一半，第二天又降了10%，可以看出来前两天客户的留存率下降得很大，然后慢慢地在后期，比如说在第十五六天的时候达到一个比较平稳的阶段。

从这两张图表可以很好告诉我们随着时间的变化，留存在下降。但是如果我们想深度地挖掘哪里出了问题的话这两张表还不够，我们还需要进一步地分析用户行为。

2、按照用户行为进行分析

这时候我们就涉及到了一个新的分析方法，就是根据客户的行为进行分析。

还是以音乐APP为例，如果一个客户在一段时间内点击“喜欢”大于3次，我们看看这一部分人的留存，即上面左边的图。我们可以很明显地看到，咱们这条留存曲线是高于所有用户的蓝色留存曲线的。我们看一下次日留存率，高达82%，而所有用户可能只有50%多。得出结论：点击“喜欢”大于三次的用户留存表现优于所有用户平均值。

这时候咱们再进行更深一步的对比，点击“喜欢”大于等于3次与小于3次的用户留存之间有什么差异？上面右边的图中，红色的线就是喜欢这首歌大于等于3次，蓝色的还是刚才整体的所有用户，在下面是绿色，小于3次的。

可以明显地看出来这三个分群有很大的不同，点击“喜欢”越多的次数留存率就会很高，而点击“喜欢”小于3次的人留存率比所有用户的还要低。

我们看到这两这张图就会想到一个问题，我们有没有一种方法来引导客户，让他点击喜欢呢？

这个时候留存的分析的作用就是说如何促使产品的更新和优化，既然通过数据我发现了点击“喜欢”大于3就会留存率高，那么我们是不是通过这种分析方法来得到一个类似的假设，我们的产品如果通过优化能让客户更早地去点击“喜欢”，那么客户的留存就会多。

当然了这个时候我们会对产品通过一些交互行为的设计、A/B test或者各种各样的方法来使这个产品变得更好一些，更优化一些，不过这个主题比较大，我们先讲到这里。

我们继续往下深入地挖掘。

现在有一个行为是点击“喜欢”大于3次，我们还有些其他的行为，比如说我在一个网站上想加入一个兴趣的社区，比如说我非常喜欢听爵士乐，我就在APP进入爵士乐的社区，比如说我非常喜欢陈奕迅，我就想加入陈奕迅歌迷俱乐部，或者说我想加入其他的一些社区。

在上面左边的留存图中我们就用绿色的线表示当客户加入了一个兴趣社区时他的表现是什么样子。红色的线还有蓝色的线也是刚才说的三条线的对比。

可以看出来，如果这个客户加入了一个兴趣社区，我们也可以看到它的留存率相对整体客户来说是有一个提升的。

我们发现客户加入兴趣社区，点击大于3都会导致留存率的上升，那么我们会不会更深一步想一个问题，如果他既点击“喜欢”大于3次以上，又加入兴趣社区，会有什么样的效果？

当然这时候可能并没有很好的效果，我们并不确定，那我们就做一个实验，把数据抓出来，做上一张图，先看一下是好是坏，即刻分享。

然后我们就做出了上面右边的图，红色的就是我刚才说的，点击“喜欢”大于3次以上并且加入了社区，另外就是它的补集，就是没有小于等于3次或者是没有加入社区的，这时候我们发现这是一个很大的留存方面的差异。

由上图可以很明显地看出来红色要远远地高于蓝色，这时候就会给我们一个想法，如果咱们的产品能够更好地引导这些客户去使用这些功能，那么这些客户就能很好地留下来，留在咱们的产品上。

3、不同群组对产品不同模块使用状况的分析

上面的图叫“如何发现一个对比的点”，功能是分析不同的群组对产品不同模块使用情况。

分群A（平稳期）的客户之所以留下来了，是因为咱们的产品提供的功能满足了他，这些用户我们可以通过一些细节的挖掘，去看他对每一个产品每一项功能的使用情况。

比如某个产品有很多功能，我现在就截取了A/B/C/D/N 5个模块，10代表使用这个模块的频率还有热度的指数的满分，9表示他经常使用这个功能。反映到我们手机上的例子可能就是说他经常使用“喜欢”这个按钮或者是经常用“分享”这个按钮。

从这里可以看出来，如果我们做一个排序的话，分群A在平稳期的这部分用户非常喜欢使用模块A，也非常喜欢使用模块C或者模块D。

这部分群体我们再逆推到之前，他们在前期的时候喜欢使用什么样的功能呢？他们在所谓的振荡期和选择期的时候使用什么样的功能。

我们也是通过数据的分析，把这个数据拿下来，即分群A（振荡期+选择期），我们发现客户很可能非常喜欢模块A或者是功能模块C，例如客户非常喜欢分享一个东西或者喜欢下载一个东西，这个东西就是我们行为分析的一个起止点。

我们可以探索我们是不是先用这两个点来看一看客户在留存上面有没有一个巨大的行为差异，然后我们就会通过这些东西做出一些东西，比如说我点击了“喜欢”大于3次的我就发现留存率高，点击“喜欢”小于等于3次的留存率相对就会比较低。

五、用户留存的案例分析

1、留存图和留存表

下面展示了我们提供的一张留存图和留存表（也称为手枪图），可以方便大家看到新进来的客户们在后续的时间的表现，我们也可以定义起始行为和回访行为这两个功能。

2、起始行为和回访行为

起始行为规定了你想筛选什么样的用户进行留存分析。我们按照最普遍的留存率的概念，将默认的起始行为设置为“新增用户”，即这个用户ID此前未曾出现过，那么就会归为当天的新增用户。除了默认选项外，我们还支持将任意圈选过的标签的浏览或点击行为作为起始行为，在下拉菜单中就可以直接选择。

例如，选择“页面_加入我们”“浏览”为起始行为，那么系统会将一段时间内所有浏览过“加入我们”这个页面的用户都筛选出来，然后再计算他们在这之后是否发生过回访行为。

你希望用户经常地、持续地到你的产品中做什么？这就是回访行为的定义。在默认条件下，回访行为被设置为“任意行为”，即对任何页面的浏览或点击都被认为是留存。与起始行为一样，你可以设置任意标签的浏览或点击行为作为回访行为，在下拉菜单中可以选择。

例如，选择“按钮_加入购物车”“点击”作为回访行为，那么系统会计算：在满足起始行为的用户中，接下来的每一天里有多少人点击了“加入购物车”按钮？他们占起始用户的比例有多少？

3、某O2O企业分析“发红包”案例分析

某个O2O应用，想观察给用户发放红包之后的回购行为趋势。在这个案例中，我们将触发了购买行为的用户定义为留存用户，因为对于这个活动来说，刺激用户的购买是首要目标，那些仅在应用里查看了商品页面的用户，虽然他们回访了，但并没有进行关键行为，因此在这个案例中暂不能成为留存用户。

首先在【起始行为】中选择【红包领取成功页面】【浏览】，然后在【回访行为】中选择【购买成功页面】【浏览】，时间选择红包活动的时间段1月1日至1月14日，点击【提交】。

在这张表中，可以看到第一列“当天”的留存率已经不是100%，这是因为我们设定的起始行为与回访行为不一致而形成的，是正常现象。当天的平均留存率为38.1%，表示每100个领取了红包的用户中，大约38人会在当天就去购买商品花掉红包。

我们还可以根据这张表做进一步的分析：例如，在1天后的留存率中，1月2日领取红包的这批用户转化率非常低，只有2.6%，而1月2日的这批用户的当天转化率也不高。我们可以在【用户分群】功能中将这批用户定义为一个分群A，同时将1月7日领取红包的这批用户定义为分群B（因为1月7日的红包用户当天、次日的留存率都比较高），将这两个分群进一步按照多个维度和指标进行交叉对比，找出他们的行为差异。

㈦ 大数据的数据分析方法有哪些如何学习

1. 漏斗分析法

   漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最常见的是应用于营销分析中，由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果，所以在精细化运营应用广泛的今天，漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

2. 对比分析法

   对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
   

   在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

3. 用户分析法

   用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

   通常我们会日常监控“日活”、“月活”等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到了更多人的关注，但是同时，也需要做留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增长数据，才能反映一段时间产品的使用情况，关于活跃率、留存率的计算。

4. 细分分析法

   在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

5. 指标分析法

在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

㈧ 推动经济增长的原因是什么

很简单，经济增长两个基本因素是，劳动力和资本，设想一个例子，中国的农民和非洲的农民，二者拿着差不多的农具种差不多的地，然而中国的平均亩产量要比非洲高好多，主要原因是中国有好的种子，化肥，农药等各种相对有技术含量的东西，非洲的农民种地只能看天气好不号这个例子是为了说明，科技的发展可以使得生产有质的飞跃，而其他因素只能够帮助充分利用现有的科技也就是，科技决定了你利用你现有的资源能够赚多少钱的上限！再比如设想给你一台电脑，和一堆等值的铁矿，你能用电脑做出很多工作，拿着一堆铁矿你其实做不了什么，而一堆矿石所以变成了一台电脑，就是科技的作用。

㈨ 经济增长的根本原因是什么

过去几十年，中国经历了一轮史诗般的经济高增长，为什么经济会增长？经济增长能够一直持续吗？这个问题我们可以从全球各国的历史经验来找寻一些线索和答案。

事实上，经济数量型的增长是显而易见的。人口短时间内的快速增长及迁移、货币的大规模扩张，都可以促使经济快速增长。人口红利的增长周期更长，人口大量迁移带来的城市化及经济增长更为剧烈，货币增长对房地产及金融领域的短期刺激明显。

人口及资本的数量型增长，容易给予人错觉：经济可以一直保持高增长。

以过去高增长的速度丈量未来经济增长的高度，这并不符合全球主要国家经济增长的历史及规律。

持续高增长的国家，尤其是数量型增长的国家，都要做好进入低增长的准备。

数量型增长为何不能持续？为什么低增长是不可避免的？

到了1980年代，保罗·罗默在阿罗的基础上论证了技术的内生性，开创了内生增长理论；小罗伯特·卢卡斯在舒尔茨的基础上，提出了卢卡斯模型，也就是专业化人力资本积累增长模式。

卢卡斯和罗默，从劳动力和资本中内生出科技、知识与人力资本，从而解释了经济增长的根本动力以及延续性。至此，经济学家彻底搞清楚了经济增长之根源——技术及知识增长。

技术及知识增长，是一种效率型增长或质量型增长，有别于劳动力、资本、土地的数量型增长。

工业革命，本质上是技术及知识革命，具体包括交通能源及各类工业技术创新，以及基础科学、系统性知识、法律体系、金融制度、经济政策以及现代企业管理制度。比如专利保护法、股票制度、央行制度、有限责任公司制、现代经济学以及爱因斯坦相对论都属于工业革命中知识变革的重要组成分。

第一次工业革命，是人类经济增长史上一次伟大的风格切换：从数量型增长向效率型增长转变。

虽然从工业革命至今，数量型增长依然重要，但是效率型增长的重要性不断地增加。时至今日，人们已经明白，人类进步的任何问题，最终都要诉诸于技术及知识创新。

一般认为，第一次工业革命始于瓦特改良的蒸汽机。但从产业革命的角度来看，工业革命英国属于阿克莱特爵士的水力纺纱厂。阿克莱特爵士是一个传奇人物，他从一个剃头匠，演变成为“近代工厂之父”，是近代工业经济的重要发起人。

1769年阿克莱特获得水力纺纱机专利权。两年后，他与人合伙在英国的曼彻斯特创办第一个机器纺纱厂，雇佣工人达5000多名。

阿克莱特不仅带来纺织技术的变革，还彻底改变了人类的生产工序和制度。他将从梳棉到纺纱的全部纺织工序都用机器操作，并实行系统性的管理方式。

保罗·曼多在1961年出版的《18世纪的工业革命》一书中指出，阿克莱特是一个有着高超管理技术的企业家。他“体现出了一个新型的大制造业者，既不是一个工程师，又不只是一个商人，而是把两者的主要特点加在一起，即有他自己特有的风格：一个大企业的创造者、生产的组织者和人群的领导者的风格。”

阿克赖特爵士的工厂体系，不但规模庞大，而且还成为现代工厂及工业制度的标杆。他被称为“现代工厂体制的创立人”。

但是，人类经济的增长，除了技术与知识革新，还包括人口、战争、资本以及其它不确定性影响。

从近代来看，人类经济演进，是指数型增长与效率型增长的叠加。经济增长及衰退，往往是技术、人口、资本红利及红利衰竭相互作用的过程。

文 | 智本社

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