用户分析

无 论是出售食品杂货、金融服务还是健身会籍， 只有当新客户完成了再次购买时，才能称作是成功获客 ，而用来反映上述行为的指标被称为 客户留存率 。这是影响营收的关键指标之一，因为每当客户留存率较低时，企业就需要花费更多钱到市场营销上去获取新客户。 作为营销分析人员，如果你对SQL和数据库有足够了解，就可以很容易地在大量客户数据中得出与客户留存相关的数据，并提出留存率提升方面的建议。在这篇文章中，我们将—— 逐步向你展示如何借助SQL语言开展基本的客户留存分析， 如何建立客户留存机制， 如何绘制新客户与现有客户的留存曲线， 以及如何进行同期群组的客户留存分析。 客户留存曲线 对于任何想要了解其客户的企业而言，客户留存曲线都是必不可少的分析形式，并在之后解释诸如销售数据或营销计划带来的影响等方面都能起到很大的辅助。 客户留存曲线同时也是一种通过可视化手段可以快速分析客户与企业之间关键交互的简单易行的方法 ，可以识别出客户是否发生了回访，以及发生了第一次访问后，再之后的回访率表现如何。 绘制客户留存曲线的第一步是识别出一定时期内有访问记录的客户，可称之为P1。该阶段内，应注意所选的时间跨度是合理的，并且能反映出预期的访问频率。 不同类型的企业对客户回访频次的期望是不同的：例如一家咖啡馆可能偏向选择每周一次的回访频率；而一家超市则可能会选择更长的时间跨度，可能是两周或一个月。 在以下示例中

比如，之前在知乎上看到有人问： 1、漏斗，统计的是人数？还是次数？ 2、如何构建漏斗模型？要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗？ 3、有哪些分析场景？ 今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型，同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型，简单来讲，就是抽象产品中的某一流程，观察流程中每一步的转化与流失。 比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。 这里回答文章开始的第一个问题，通常来讲，漏斗分析都以人数来统计，为什么不按照次数来统计呢？我们看一个例子。 假设某漏斗模型是A→B→C→D，如果用户从A→B再→B再→B（假设A是用户进入课程详情页的次数，B是点击购买的次数，也就是这个人重复添加到支付页面）那漏斗的第二步统计的次数可能会大于第一步统计的次数，这也违背了漏斗分析模型的意义。 以人数来统计，就是次数去重以后基于时间序列的统计。一个用户只要做过从A到B，无论做了多少次，都是一个A到B的转化，当然，这里边有个非常关键的限定，就是转化周期限定，1天，2天，一个会话······也就是用户从A→B发生的时间周期

“信息是用来消除不确定性的东西。”——香农《信息论》 “大数据的本质，就是通过信息消除不确定性。”——吴军《硅谷之谜》 桑文锋非常认同这两点，引入更多的信息，可以消除更多的不确定性，这就是为什么信息是重要的。显然大数据是更多的信息，在数据处理上可以在业务中起到更多作用。 数据到底能做什么？一点是数据驱动决策，另一点是数据驱动人工智能。 数据驱动决策主要是 BI 方面，不论是做产品改进、营销、运营监控、商业决策，都是通过收集更多的数据，让决策变得更加有效，而非拍脑袋凭感觉。 数据驱动产品智能方面更多体现数据价值，驱动决策只能发挥 20% 的价值。基于数据改进产品，数据的价值远远大于几张报表。驱动产品智能更多称为 AI 人工智能，智能就是在数据的基础上，通过一些策略算法，例如深度学习，得出结果，把结果回归到产品里，产品本身具有学习能力就是一种智能。 数据处理的第一步是数据采集；第二步是数据建模，整合数据模型；第三步是通过数据模型做数据分析；最后一步是做指标。 第一步 数据采集 数据采集原则 数据采集离不开数据源，这是桑文锋八年百度构建数据平台的经验之谈。数据分析出问题，往往是数据本身收集不够好，基于如此的基础上建高台，肯定是不稳定的。基于随心所欲的需求出业务报表，就会发现日后的想法没有数据支撑。如何把数据源整好？原则就是大、全、细、时。 大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。

作者：网易云 链接： https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 什么是大数据 近几年，市场上出现了很多和大数据相关的岗位，不管是数据分析、数据挖掘，或者是数据研发，都是围绕着大数据来做事情，那么，到底什么是大数据，就是我们每一个要学习大数据技术的朋友要了解的事情了，根据百度百科的介绍 大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 [2] 思维导图 大数据方面核心技术有哪些？ 大数据的概念比较抽象，而大数据技术栈的庞大程度将让你叹为观止。 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算

BIM从提出至今，已经从概念普及进入到应用发展阶段，其最早应用在建筑行业，不同国家、政府和企业结合各自的文化和管理机制开展实验研究和应用实践。房地产行业作为重要的民生产业，与银行、公积金、税收、物业等多个行业具有密切的关系，与百姓生活和经济利益息息相关。 GIS数据是空间信息的基础，然而GIS一直致力于相关地理环境分析，通过三维建模技术来展示建筑物的外观，而建筑物内部信息无法进一步获得，使得三维GIS仅停留在查看建筑物的空间信息。BIM建立的三维模型虽然有着丰富的建筑信息，但是BIM着重于管理单体建筑，对于解决大范围建筑群体空间信息管理却存在不足。从GIS和BIM各自特点来看，GIS注重外部宏观环境，BIM注重内部微观信息，因此将BIM和GIS进行融合，既可以发挥各自优势，又可以拓展新的应用领域。该项研究通过探讨BIM和GIS技术的数据共享与交互集成，充分发挥2种技术优势，以解决房屋出售三维建模问题，极大地降低建筑内部空间信息的获取成本，实现协同管理。 1系统设计 基于 3DGIS+BIM 的房屋出售信息管理系统主要从用户角度出发，针对现有购房过程中存在的一些问题提出了更好的解决方案。用户在对房屋的总体框架不太了解的情况下需要到现场去对房屋进行参观考察，以往提供给用户做决策的主导因素是房屋的平面图以及相应的图像

1. 整体需求不变，具体细节变化。我们说需求是分层次的，整体框架、功能模块、每个操作的细节。如果用户变更到了将整个框架都推翻了，这个项目就别做了。所以整体框架是必须在需求分析阶段完成的，是日后不可能改变的。功能模块可能要变，但通常是某个部分在变，而更多的是那些具体操作的细节在变。 2. 界面风格与操作易用性是最容易发生变更的。我们说用户看到软件以后不满意，其实主要是对界面风格与操作性不满意，而不是软件功能。界面不够美观，操作不方便，不符合用户的操作习惯，都是造成用户不满意的地方。 3. 增加其它功能。软件是对现实的模拟，而现实也是复杂多变的。我们与用户在进行业务流程分析时，也许一些流程没有考虑到，或者还有特殊情况需要处理。这些是客户要求增加功能的主要动因。 经过以上分析，需求分析阶段要做到什么程度就可以清楚了：整体框架与功能模块必须确定下来，至于各个功能模块下的具体操作，尽量做，能到什么程度先到什么程度。至于界面风格与操作性，我们可以在日后迭代开发的每个迭代期，拿出样品以后再与用户确认。 OK，万事俱备只欠东风，当所有工作都完备以后，我们的需求分析工作开始进入最后收尾的阶段。我们说，需求分析阶段的产出物是需求列表与需求规格说明书，而最终结束的里程碑无疑就是需求评审会了，或者说与用户的签字确认会。 来源： https://www.cnblogs.com/shyshy/p

明智决策，创造价值 　　随着企业各种信息系统的建设和完善，企业所拥有的数据越来越多。决策者面对的问题已经不再是缺少信息，而是如何得到正确的信息以帮助制定决策。典型的公司拥有数十乃至上百个应用，但是却难于从中提取、综合、使用这些系统的数据，继而从数据中提取有用的信息，发掘并提升数据的价值。 　　商业智能 (Business Intelligence ，简称 BI) 提供了提取数据、处理加工、信息访问的技术手段。经过多年发展，其运用范围逐渐由支撑特定业务过程的战术性决策发展到在企业范围内系统化地创造价值。因此，越来越多的企业已将其视为战略性的企业应用。 　　商业智能通过将分散在企业各系统中的数据进行整合，使得繁琐的信息获取过程变得简便易行。而微软商业智能解决方案则进一步提升了企业创造价值的能力：任何用户都能够容易的运用这些技术进行决策，业务执行、业务管理、企业管理各个层次上的用户都能够使用不同的工具和技术做出明智的决策，全方位的提高企业的竞争力。 　　商业智能系统建设的范畴包括： 　　 •BI 基础平台 : 包括数据抽取、转化加载工具 (ETL) 、数据仓库、在线分析 (OLAP) 引擎、数据挖掘 (Data Mining) 引擎 　　 •BI 用户工具 : 提供用户对 BI 数据进行分析的手段 　　 •BI 门户 : 提供用户对大量 BI 信息的统一访问入口 　　 •BI 应用

对商业用户来说，他们后面是成百上千个供应商，前面是成千上万个消费顾客。怎样利用软件管理错综复杂的供应商和消费顾客，如何做好精细到一个小小调料包的进、销、调、存的商品流通工作，这些都是商业企业需要信息管理系统的理由。软件开发的意义也就在于此。而弄清商业用户如此复杂需求的真面目，正是软件开发成功的关键所在。 ---　　经理：“我们要建立一套完整的商业管理软件系统，包括商品的进、销、调、存管理，是总部-门店的连锁经营模式。通过通信手段门店自动订货，供应商自动结算，卖场通过扫条码实现销售，管理人员能够随时查询门店商品销售和库存情况。另外，我们也得为政府部门提供关于商品营运的报告。” --　　-分析员：“我已经明白这个项目的大体结构框架，这非常重要，但在制定计划之前，我们必须收集一些需求。” --　　-经理觉得奇怪：“我不是刚告诉你我的需求了吗？” --　　-分析员：“实际上，您只说明了整个项目的概念和目标。这些高层次的业务需求不足以提供开发的内容和时间。我需要与实际将要使用系统的业务人员进行讨论，然后才能真正明白达到业务目标所需功能和用户要求，了解清楚后，才可以发现哪些是现有组件即可实现的，哪些是需要开发的，这样可节省很多时间。” --　　-经理：“业务人员都在招商。他们非常忙，没有时间与你们详细讨论各种细节。你能不能说明一下你们现有的系统？” ---　

对商业用户来说，他们后面是成百上千个供应商，前面是成千上万个消费顾客。怎样利用软件管理错综复杂的供应商和消费顾客，如何做好精细到一个小小调料包的进、销、调、存的商品流通工作，这些都是商业企业需要信息管理系统的理由。软件开发的意义也就在于此。而弄清商业用户如此复杂需求的真面目，正是软件开发成功的关键所在。 ---　　经理：“我们要建立一套完整的商业管理软件系统，包括商品的进、销、调、存管理，是总部-门店的连锁经营模式。通过通信手段门店自动订货，供应商自动结算，卖场通过扫条码实现销售，管理人员能够随时查询门店商品销售和库存情况。另外，我们也得为政府部门提供关于商品营运的报告。” --　　-分析员：“我已经明白这个项目的大体结构框架，这非常重要，但在制定计划之前，我们必须收集一些需求。” --　　-经理觉得奇怪：“我不是刚告诉你我的需求了吗？” --　　-分析员：“实际上，您只说明了整个项目的概念和目标。这些高层次的业务需求不足以提供开发的内容和时间。我需要与实际将要使用系统的业务人员进行讨论，然后才能真正明白达到业务目标所需功能和用户要求，了解清楚后，才可以发现哪些是现有组件即可实现的，哪些是需要开发的，这样可节省很多时间。” --　　-经理：“业务人员都在招商。他们非常忙，没有时间与你们详细讨论各种细节。你能不能说明一下你们现有的系统？” ---　

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 一直以来，如何能够更快速地构建高性能，高扩展的移动应用一直是移动行业的热点。在传统模式下，开发者通过手动集成所需的各种移动服务，和后台紧密配合去打造精品移动应用。传统模式会造成一些问题：不同的集成和初始化方式，导致代码的散乱以及维护成本的提升，对后台服务的强依赖降低了移动开发者的单兵作战能力，让整个开发体验不闭环。 腾讯云，腾讯移动分析，腾讯移动推送信鸽，崩溃监控bugly，腾讯计费米大师联手推出移动开发平台，打造移动开发新模式： 移动开发即服务（mobile as a service），首创零代码集成，基于配置的云端一体化闭环开发体验。 然而，虽然很多开发童鞋也都接触过腾讯云的这些服务，但是对如何利用这些服务，在腾讯云平台上打造新的移动开发模式，更简单、高效、高质量的进行移动开发仍然不是特别清楚。 为此，5月28日，腾讯云举办云+社区沙龙，邀请到了五位腾讯云的技术大咖，为开发者详细讲解了在全新的腾讯云移动开发模式下，如何基于腾讯云为移动开发者提供众多基于云的移动服务，帮助开发者简单、高效、高质的完成移动开发工作。 移动开发即服务 传统模式下，移动开发者所能得到的服务通常会以单个产品或者能力的方式提供，比如推送就是提供推送的服务，分析提供的就是分析的服务。这种模式，也许在单个产品下，能做到极致，也能提供良好和方便的接入