不少情况下，一个模型就能指导一个项目、一个岗位、一个团队、一块业务的长期规划、运营和迭代。拉新活动虽然是互联网C端产品的重要运营板块，但其运营框架逻辑也非常明确，可以用一个模型、两个漏斗来进行拆解分析

数据分析少不了商业分析模型，当分析没有思路，其实都可以借助分析模型的学习来弥补不足，来加速分析的成功以及结果落地。大家在工作中或许接触过一些经典的商业分析模型，也曾照猫画虎式的用其分析过一些商业现象，

目前大部分运营岗位都涉及到数据分析，用户运营需要根据用户行为数据进行画像分析，行为分析，为用户分类，更好的制定运营策略；产品运营，需要对产品功能使用情况进行分析，如何形成最开始的分析思路，是很多人头疼

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

来源：接地气的陈老师经常有同学问：“能否系统分享下，数据分析有哪些模型？特别是那种业务常用的”。实际上，业务常用的有10种模型。网上经常有些零零碎碎的分享，今天陈老师就从最常见

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