版本分布，用户应用APP不合版本的用户占比，经由过程分析可以断定产品版本更新后是否出现造采取户体验过差的问题。

4.用户行动

所以经由过程数据化运营，也可以找到用户的潜在需求，大年夜而出生一款解决用户问题的新功能或新产品。

所以根据看申报的用户不合，须要有针对性的调剂个中部分内容。数据分析申报大年夜致须要以下几个内容：

• 分析背景
• 目标数据源拔取
• 数据分析办法
• 框架数据可视化
• 数据分析结不雅&建议

用户介入度，用户拜访页面时光，频率等。

行动路径，即竽暌姑户完成某一个义务时经由了哪几个页面，做了哪些操作。

基于营业的漏斗分析，常见于电商用户行动分析，大年夜用户登录到最终付出的用户流掉情况，断定在哪个环节出现问题以及时优化。

三、数据获取

3.1数据采集

数据的来源重要有两种，一种是经由过程数据埋点，然后提取响应的数据字段。另一种是经由过程用户的应用日记文件分析用户数据及用户行动。

埋点业内有两种方法，一种是在产品设计阶段经由过程提交响应需求由研发团队设计底层数据模型时将须要在产品上线后特别留意的数据字段进行标识。别的一种则是经由过程第三方统计平台，如GrowingIO等，这些第三方统计平台应用前端技巧可以统计到大年夜部分用户行动数据，削减产品自身开辟和改革，然则对于个性化的数据分析需求还须要经由过程产品底层的设计来知足。

用户应用日记即竽暌姑户登录产品后每一次操作都邑被记录下来，包管用户的应用行动可以萌芽，同时针对用户的一些误操作可以经由过程日记文件进行恢复。

3.2数据处理

为什么要做数据处理?有一点数据发掘经验的人可能会懂得，实际临盆情况下产生的数据并非是幻想状况下的，可能某一笔记录某一个字段因为体系或工资原因造成了缺掉，对于数据的不完全性也可能导致数据分析结不雅的不精确性，所以在数据分析前要对采集到的数据进行数据清洗和数据预处理。(如不雅对数据处理感兴趣可以拜见专业数据发掘书本中关于数据处理的┞仿节，如《数据发掘导论》)

1.数据清洗

用户画像，根据用户属性和用户行动构建的用户画像，用户画像的目标是分析用户行动特点，对用户进行分类，精细化运营用户。对于社区产品可以有针对性的运营KOL用户，对于电商产品可以对用户做精准化推荐。

数据清洗指对采集的不规范数据进行清洗，如对数据存在缺掉的进行填充，对于数值性数据比较常用的办法就是拔取数据前后若干天的数据取平均作为缺掉数据值进行填充。其他可能出现数据不规范的现象还有很多，如对于用户年纪字段数据采集时发明个别用户年纪字段数值大年夜于了100，就须要经由过程数据稽查采嘲堕察去发明问题地点。

2.数据预处理

原始数据与数据分析须要的数据维度可能会有所不合，比如采集到的原始数据是按照觳禅行汇总的，然则数据分析须要的是按月汇总的数据。那么在进行数据分析前，就须要将每个用户的日数据进行汇总，获得每个用户的月数据后才能进行分析。

四、数据分析

4.1数据分析框

专业的数据发掘算法有很多，如接洽关系分析、聚类分析、神经收集等等。在这里不过多介绍，只是结合产品、运营日常工作场景介绍几种常见的分析框架。

1.用户画像洞察

用户画像洞察是经由过程对用户数据的聚合，将数据转换成形象化的虚拟用户模型。经由过程用户画像展示具有某一类特点的用户群体。将用户群根据用户画像进行分类，为精细化用户运营供给数据支撑。

同时经由过程对用户画像的构建也有应用产品经理、运营把握用户。在进行功能迭代和晃荡运营时，可以有针对性的制订策略，晋升效力。

2.用户行动分析

用户行动分析中最常用的就是漏斗分析模型，即竽暌姑户在完成某一项特定义务时要经由多个步调，在每一个步调中都邑产生用户流掉，为了包管更多用户顺利完成义务，经由过程对漏斗模型的分析发明问题地点，优化关键步调的用户体验，杀青最注目标。

上图中拿电商类产品和内容类产品作为举例，一个用户在成功购买某件商品或成功花费完某一内容前要经由很多步，这个中每一个环节都邑造采取户的流掉。所以在进行漏斗分析时，可以不雅察用户在哪一个环撙节掉最为严重，然后针对响应环节进行分析，找到对应的解决筹划，晋升用户的转化率。

3.用户行动分析

在对用户行动分析时，要根据产品的具体营业流程设计分析办法，结合营业场景才能更多的发明问题。

上述介绍的三种数据分析框架是最基本的，对于非专业范畴的数据分析发掘来说，数据分析办法起重要结合产品的营业场景，根据具体营业指导分析办法和分析流程。如不雅想达稻?锬分析效不雅，还要结合自家产品制订个性化数据分析筹划。

4.2数据可视化

数据分析的结不雅往往都是逝世板的，无法让引导或履行同事清楚懂得，所以须要对数据分析结不雅进行可视化处理，让引导明白数据分析的结不雅是什么，让同事明白根据分析结不雅若何进行下一步工作。

1.可视化方法

根据数据类型以及展示情势的不合，可视化方法有展示时光关系的时序图;展示占比的饼状图;展示数据分布的柱状图等等。可参考《谁说菜鸟不会数据分析》、《深刻浅出数据分析》等入门书本。

2.可视化对象

简单的数据分析工感化Excel就可以完成，复杂一些的有SPSS、Tableau等专业化数据分析对象。这里还推荐一个Echarts，这本是一个前端图表框架，然则简单易用，经由过程对应的图表模板，只须要将数据导入框架模板即可生成可视化图表。

宏不雅指标，平日是boss或leader提出的指标，这类指标一般没有可履行性，如leader分派义务请求你本月让产品盈利20万。这个指标并没有实际指导价值。

4.3数据申报