摘要: 阅读全文
posted @ 2017-06-28 11:37 积水成渊数据分析 阅读(270) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 基础操作 查询语句 阅读全文
posted @ 2017-06-28 11:35 积水成渊数据分析 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 例子:根据已有数据预测2006年的对应数据 图形描述数据,根据年度折叠图可判断存在季节影响因素 将数据进行处理,添加时间编号 将获得比值整理至如下表格中求平均比值,检查平均比值均值不为1则进行处理使之均值为1(处理方式:原平均比值/各季度原平均比值的均值),可获得季节指数 将原始数据/季节指数将原始 阅读全文
posted @ 2017-06-28 11:20 积水成渊数据分析 阅读(674) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 计算方法说明: 留存客户:2015年1月首投客户在2月份的留存=首投发生在1月的所用用户中二月份复投金额大于0的人数 留存率:1月首投用户在2月分的留存率=1月首投客户在2月发生复投的人数/1月首投总人数 平均留存率:对留存率做平均 总结: 7月留存率明显偏低,有必要进行进一步分析。 阅读全文
posted @ 2017-06-27 17:07 积水成渊数据分析 阅读(859) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、分析背景 评估不同渠道,为差异化运营做支持,拉动复投 二、选择数据源维度说明(维度根据目的可选择不同维度,本例侧重拉动复投) 截止上月新客人数:对应渠道在统计截止时间转换的客户人数 截止上月新客金额:客户转换当月首投金额 平均复投人数比:根据客户留存得出复投平均人数,例如对一月份用户在后续每个月 阅读全文
posted @ 2017-06-27 16:38 积水成渊数据分析 阅读(1004) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据说明:由真实数据处理后的结果作为数据源,不涉及隐私,亦保留真实场景中的某些特性 一、分析背景 活动时间:假设为6月 活动规则: 所需要的数据:统计月份的投资金额、回款数据、回款复投情况、回款流向投资情况 二、数据截至时间:活动当月底 三、分析思路(框架) 1、流量:活跃用户拉升 2、投资人数:老 阅读全文
posted @ 2017-06-27 14:41 积水成渊数据分析 阅读(661) 评论(0) 推荐(0) 编辑