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在实际的业务中，大多数人可能只会遇到以下一种或几种常见的场景，并且对于各个细分场景，所需要解决的问题和关注重点都是不一样的。场景一：你刚加入一个成熟产品的用户增长部门，会发现业务当前有非常全面详实的用

今天，我们讲到营销，都在讲全域获客；谈到运营，也都是讲全生命周期运营。不再局限于私域，或者公域，而从消费者视角看，这就是消费者的数字化运营。企业的消费者数字化，我把它称做「动车效应」，就像企业从普通号

本文是将设计师难理解易混淆的数据指标进行详细的讲解。方便大家了解并掌握。本文大纲如下：1、留存率2、加载PV3、WAU4、相对涨幅&绝对涨幅5、PV点击率&UV点击率1、留存率留存率的定义为：某周期内

“ 阿里One Data，值得我们好好学习。”想必做数据的同学对One Data都有所耳闻。但One Data 体系具体包含了内容、有怎样的应用，不知道大家是否了解？今天我们详细分享一下One Dat

很多同学喜欢问：有没有数据分析报告模板可以抄。其实如果掌握了写报告的方法，根本不需要模板抄。而所谓的模板，为了图高大全，往往章节很多很多很多。真实工作中真这么汇报估计既把自己累死，又把听报告的急死。今

我们上篇数据思维的内容，梳理和分享了常见的分析思维之一—生命周期分析思维，即通过对产品、商品或业务线等事物进行不同阶段的划分，能够帮助我们正确地理解业务或者产品，因地制宣、因时制宜地使用正确的发展策略

“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分析的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。场景还原：某音乐类APP，对新用户进行一个新注册即送7天会员权益的活动，用户注册后

来源|接地气的陈老师数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：没标准：业务说“我的活动提升了业绩， 计划提升

正确的模型可以有效分析业务发展趋势，也能够很直观反馈业务的健康度。而模型的基础就是“大数据”，通过不同维度细节、数据不断的被积累和应用，能给模型输送新鲜血液产生价值。但数据本身是具备抽象性的，所以任何

00导语笔者之前就用户行为数据写过一篇科普文，里面有对用户行为分析的整体介绍，其中包括数据指标以及指标体系搭建这个重要的环节；但是受文章篇幅所限，不能完整、体系化地介绍数据指标、指标体系以及其搭建方法

来源：接地气的陈老师绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的

最近一段时间在负责公司AB测试平台的建设过程中，调研了很多竞品的通用做法，其中涉及到的数据整体解决方案，包括AB测试数据采集与数仓模型、AB测试指标建设、AB测试可视化方案等，借此机会我把自己总结下来

有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系？今天我们系统

在日常工作中，我们设计师不断地接到产品需求，设计师通过前期的思考，给出最终的设计方案。当开发完成之后，接着又要进行设计走查。当走查完成，产品上线后。对于设计师来说，留下的成果是一堆设计稿。这个时候我们

不懂数据，你的私域终究无法快速增长！为何数据对如此重要？因为私域运营的每一步都离不开数据：1、了解情况数据帮助我们快速了解情况。比如，当问到你的私域做得怎么样时，你会怎么回答？如果你回答说还行、不错、

因为用户相关的话题很多，为了便于大家阅读，这里把各种话题做一个归类如下图，这样看着清楚一些。今天我们来系统的分享一下：用户活跃这个话题。01用户活跃常见问题一、到底啥叫活跃，口径不统一。用户注册、付费

来源：接地气的陈老师“做经营分析，要洞察业务痛点，不要只罗列指标达成数据！”，这是很多公司对数据分析师的要求。可到底怎样才算洞察到业务痛点？今天系统讲解一下。错误示范一提到&l

作者：产品杰哥互联网行业里，“数据思维”常被提及，比如在某些产品或运营岗位的招聘说明上，会要求应聘者具备数据思维；比如面试过程中，面试官经常会就数据问题展开追问；比如大厂的晋升

来源：接地气的陈老师很多同学都在问：”数据分析从0到1的文章看多了，咋样才能从1到10，从普通到优秀呀！”，今天一起讨论一下。“优秀”是一个形容词，只有