互联网运营人需要掌握哪些数据分析方法？

互联网运营人需要掌握哪些数据分析方法？

互联网运营需要掌握的数据分析方法有：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析、聚类分析、AB测试、埋点分析、来源分析、用户分析、表单分析等。

细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

互联网运营关注的数据指标：
1、  流量
来源，UV、PV；停留时长、跳出率、到访率、平均停留时长、访问深度、访客属性（性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统）等。



2、用户相关
1）拉新：激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道
2）活跃：DAU、MAU、活跃比例（如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失）
3）留存率：
次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。
周/月留存：如在这个阶段能够留下来，有可能成为忠诚度较高的用户。
渠道留存：不同渠道的留存情况
4）购买相关：成交额、平均成交金额、复购率等；


3、APP
启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等；



4、内容相关（微信公众号为例）

5、其他数据
数据图表支持&来自：bdp个人版

1.流量概览指标体系
Web端主要看访问量、PV和UV
APP主要看启动次数、DAU和NDAU
基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数（即访问深度）和跳出率等
2.多维度的流量分析
在网站流量分析中，主要包括访问来源、流量入口（落地页）、广告（搜索词）等角度
3.转化漏斗分析
4.渠道优化配置
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