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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

互联网产品（APP、小程序、H5、网页）分析非常普遍，也让很多同学觉得很棘手。每次都是列了一堆DAU/MAU、打开率、跳失率、转化率数据，却很难得出结论。然后被领导批为：“分析不够深入”。之所以出这种

来源|见实在见实社群里有伙伴提出视频号的数据大屏有了更新。在数据大屏的右上角增加了三个顶部导航：概况、商品、画像，根据伙伴的使用反馈来看，商品和画像给到了对比过去维度更丰富的数据。这次更新也印证了前几

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营销（Marketing) 是源于西方的一门系统学科。我们现在常常提到的品牌定位、增长黑客、用户画像等都有大量心理学、经济学、统计学理论作为支撑，也经历过长时间的发展和实践检验。比如现代的数字营销，是

“留存分析，是用户运营的重要方法与分析思路。”最近一直在写数据理论和机器学习相关的文章，好久没有写点实践相关的了。今天分享一下关于用户留存分析的逻辑细节及常见的产品化思路。关于分析方法相关的内容，之前