大家好！在大数据时代，数据分析师成为了不可或缺的热门行业，数据的处理分析能力也成为计算机人才的全面能力要求，所以，小远想与大家一起学习进步掌握洞察数据的能力，希望喜欢和选择这个行业的我们都可以潜下心来专心学习！
2. 流量分析分析角度：
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背景
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渠道分析
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转化波动逻辑性分析
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流量波动逻辑性分析
2.1 背景
这里指所有的流量，包括用户从哪来，经过什么过程，产生什么价值等等
2.2 渠道分析
常见渠道：内部渠道（免费），外部渠道（社交媒体，APP广告）
指标：看用户的次日，七日，30日留存，后期看ROI（投资回报率）
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结构分析：按照渠道环节一层一层拆解
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趋势分析：看每个渠道的变化趋势（留存和量级）
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对比分析：不同渠道间的趋势对比
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作弊分析：包含用户行为分析和机器学习
分析渠道的质量和量级，力求渠道的变现能力提高。
2.3 转化波动逻辑性分析
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功能渗透率=功能用户数/大盘用户数
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功能的功能留存率：第一天使用该功能同时第二天也使用该功能的用户数/第一天使用该功能的用户数
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功能大盘留存率：第一天使用该功能同时第二天是大盘用户的用户数/第一天使用该功能的用户数
2.4 流量波动逻辑性分析
老用户和新用户留存
分析A，B，C三个原因，分析其对留存波动的影响大小。
2.5 路径分析
路径分析定义
路径分析：随着各类APP的功能模块，坑位越来越多，用户的行为越来越分散化，比如很多App不止有一个核心功能，可能有若干个核心功能要在用户的所有操作行为中发现产品设计之初可能不知道，但是非常有意思的用户前后行为。
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漏斗分析：先假设在用数据验证
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路径分析：先有在验证假设
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日志分析：用户的详细行为信息
分析角度：
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为什么做竞品分析
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竞品分析的步骤
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爱奇艺与优酷的竞品分析
1. 为什么竞品分析
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竞品的选择：根据竞品分析的目的
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分析什么方面：分析背景有针对性切入
2. 竞品分析的步骤
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评估可行性
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评估竞品的功能，玩法和数据优点。揣摩竞品的策略计划。
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挑选1～2两家竞品
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给出初步分析结论
3. 案例背景
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查看公司内部数据
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两公司的产品对比
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购买动力，传播效力
希望一起学习的小伙伴可以点赞互关哦～
