毛片软件,日本尻屄视频,天天做爱网站,久久婷婷国产,国产美女啪啪,色婷婷色99国产综合精品,国产亚洲婷婷,天天看天天色

背景

大家好，我是寶器！

經常會聽到互聯(lián)網人形容一個產品的體量和知名度用活躍用戶來衡量，比如：“微信的日活接近10億了，真社交巨獸。”

這里面有個幾個關鍵的詞：衡量、日、活躍、用戶。這些綜合起來是什么，DAU。對于分析師來說，這是一個可反應業(yè)務產品活躍用戶現(xiàn)狀的一個指標。

這樣思考下去你可能會問想知道：

指標是什么？

按照比較官方的定義是在一定條件和時間下反應某種現(xiàn)象的規(guī)模和比例，由指標名稱和數(shù)值構成。

實際上是不是所有的這種反應某種現(xiàn)象和規(guī)模的數(shù)據(jù)都可以叫做指標呢？我覺得不是，因為不是所有這樣的數(shù)據(jù)都是對業(yè)務有參考價值的。

張濤老師的說法個人較為認可：對當前業(yè)務有參考價值的可統(tǒng)計的數(shù)據(jù)可以是指標，它是可以反應哪個用戶做了哪些行為，給業(yè)務帶來了什么樣的結果指標^[1]。

所以常用的數(shù)據(jù)指標可以分成：用戶數(shù)據(jù)（新增、日活、留存等）；行為數(shù)據(jù)（訪問深度、轉化率等）；業(yè)務數(shù)據(jù)（一般會和用戶數(shù)據(jù)指標和行為數(shù)據(jù)指標有些交叉，反應的是業(yè)務大盤的情況，比如GMV、ARPU值等）。

使用這些指標的注意和坑

假如你是一名分析師嗎，可能你會遇到這樣的場景，”同一個指標“不同的人可能也得到不一樣的結果：

比如產品經理A說的本月的留存率是20%，產品經理B說本月的留存是24%，那到底誰是對的，為什么他們計算的結果會不一樣？

其實沒有絕對的對錯，只是A和B對這些數(shù)據(jù)指標背后的定義和口徑是不一致的。但后續(xù)分析過程中一定要注意形成統(tǒng)一明確的數(shù)據(jù)指標定義，這樣才能去做后續(xù)的分析，不然后續(xù)的對比結果可能也是錯的。

留存率的案例

某高質量用戶產品在2020年國慶節(jié)那一天（10月1日）開始試運營，那天通過拉新來了5位用戶，國慶節(jié)過完來，老板想知道10月1日這波拉新用戶的7日留存率。

Fake數(shù)據(jù)表

CREATE?TABLE?ods_study_1.ods_study_retain_1
(
userid?int,
min_date?DATE,
active_date?DATE
);

INSERT?INTO?ods_study_1.ods_study_retain_2(userid,min_date,active_date)?VALUES(1,'2020-10-01','2020-10-02'),(2,'2020-10-01','2020-10-02'),(3,'2020-10-01','2020-10-02'),(4,'2020-10-01','2020-10-03'),(5,'2020-10-01','2020-10-03')

查看下數(shù)據(jù)

?SELECT?userid,min_date,active_date,active_date-min_date?FROM?ods_study_1.ods_study_retain_2

國慶后，產品經理A匯報說，“老板，我們這次7日留存下來的用戶是0，7日留存率0，效果非常不好，不可以繼續(xù)投放拉新了

SELECT?
??min_date,
??COUNT(CASE?WHEN?(active_date-min_date)?=?6?THEN?userid?ELSE?NULL?END?)?restay_num,
??COUNT(DISTINCT?userid)?all_num?
FROM
??ods_study_1.ods_study_retain_2?
GROUP?BY?
??min_date;

國慶后，產品經理B匯報說，“老板，我們這次7日留存下來的用戶是5，7日留存率是100%，效果非常好，可以繼續(xù)投放拉新”。

SELECT?
??min_date,
??COUNT(CASE?WHEN?(active_date-min_date)?<=?6?THEN?userid?ELSE?NULL?END?)?restay_num,
??COUNT(DISTINCT?userid)?all_num?
FROM
??ods_study_1.ods_study_retain_2?
GROUP?BY?
??min_date;