業務的重要性：唯有理解業務，才能建立業務資料模型。
模型未動，指標先行。如果你不能衡量它，你就無法增長它。
結構化，公式化，業務化後，可以進一步指標化。
銷售&運營&市場 →
\rightarrow
→ 指標 →
\rightarrow
→ 推動業務&機器學習&管理
指標建立的準則：
針對核心業務建立核心指標
比率好的指標應該帶來顯著效果
好的指標不應該虛弱
好的指標不應該負責
經典的業務指標
市場營銷的指標
產品運營指標（aarrr）
acquisition（使用者獲取）
渠道到達量/**量
渠道轉化率（cost per x）：cpm(money), cpc(click), cps(sell), cpd(download), cpt(time)
渠道roi：投資匯報比
日新增使用者數
獲客成本（cic）
會話（session）使用者數佔比
activation（使用者活躍）
dau/mau
活躍使用者佔比
使用者會話次數
使用者訪問時長
平均訪問次數
retention（使用者留存）
revenue（使用者營收）
付費使用者數
付費使用者數佔比
時間段內所有使用者平均收入（arpu）
時間段內付費使用者平均收入（arppu）
客單價使用者生命週期價值ltv（適合敏捷專案）
refer（使用者傳播）
k因子：每個使用者帶來的新使用者
使用者分享率
活動/邀請**量
使用者行為指標
功能使用
功能使用率/滲透率
使用者會話（session）
使用者路徑（桑吉圖）
電子商務指標
筆單價件單價
成交率購物籃係數
複購率（消費慾望）
回購率（忠誠度）
流量指標
瀏覽量和訪客量
瀏覽次數（pv）
時間內訪問網頁的人數（uv）
訪客行為
新老訪客佔比
訪客時間
訪客平均訪問頁數
**使用者行為轉化率
首頁訪客佔比
退出率和跳出率
退出率跳出率
怎麼生成指標
組合基礎指標
業務分析框架
從指標的角度出發
從業務的角度出發
從流程的角度出發
小案例市場營銷模型
aarrr模型
使用者行為模型
電子商務模型
流量模型
如何應對各類業務場景
練習熟悉業務
應用三種核心思維
歸納和整理出指標
畫出框架
檢查，應用，修正
應用和迭代
資料管理
30%資料統計+70%資料管理
七周成為資料分析師學習筆記（第七周）
一 python連線資料庫 1 安裝pymysql pip install pymysql 注意安裝路徑，注意環境切換 pip3 install pymysql 安裝在python3下 2 連線資料庫 import pymysql conn pymysql.connect host localhos...
七周成為資料分析師 Excel函式篇
世界上的資料分析師分為兩類，使用excel的分析師，和其他分析師。每乙個資料新人的入門工具都離不開excel。因為excel涵蓋的功能足夠多。很多傳統行業的資料分析師只要求掌握excel即可，會spss sas是加分項。即使在挖掘滿街走，python不如狗的網際網路資料分析界，excel也是不可替代...
七周成為資料分析師02 業務分析指標
成為一名合格的資料分析師，業務知識很重要。光有分析技巧但沒有業務知識支撐，分析出的結果也只會是空中樓閣，難以落地推行。只有理解業務，才能建立業務資料模型。指標 如果你不能衡量它，你就無法增長它。將業務場景用指標來衡量，更有利於對業務知識的把握。指標建立的要點 指企業 產品 消費者在整個業務關係階段的...