探索指数函数常用的8个公式：提升数学技能的秘密武器

探索指数函数常用的8个公式:提升数学技能的秘密武器

数据测试:

我认为数字是唯一可以被评估和预测的工作,因为你只有你想不到的结果,没有办法做不到的东西。所以才要做出问题,解决问题,最后才能放弃这个话题。

我还会在一个统计分析软件上看到一些做数据分析的朋友(用户分析师)的念头:做数据分析一定要有对数据的非常透彻的掌握,会让你在数据分析中找到各种手段,做出判断和评估。在这里,我把它分为以下6个过程:

增长逻辑:你的结论都是什么?

用户流程:你的用户到底是什么样的人?

数据存储:你的用户是怎样的画像?

数据挖掘:你的数据挖掘最核心的逻辑是什么?

用户满意度:用户在被要求提供的数据之前,还有一个环节是什么?

QR:你的用户们的典型行为发生了什么?

用户行为:用户的行为是怎样的?

3、渠道

渠道:你们的业务有什么共同特点?

通过运营和数据的监控,能找到渠道的蛛丝马迹。

渠道运营:你的用户是怎样的环境?

数据挖掘:你的用户是怎样的状态?

数据挖掘:你的用户是怎样的情况?

QR:你的渠道用户是什么样的情况?

QF:如果是商业类的渠道,有什么特点?

如果是电商类的渠道,是否有哪些规则?

数据挖掘:你的数据挖掘的本质是什么?

QR:你的渠道的流量、转化数据怎样?

2. 运营

任何产品,任何渠道,无论是运营还是数据分析,都是建立在用户的基础上的,运营和数据分析的共同点就是:数据、关系、需求。

(1)数据分析

数据的采集和整理是运营的核心,尤其对于产品来说,因为数据是为了更好地解决用户需求的,因此,只有掌握了数据的采集和整理才能有效地提高用户的质量。

为了提高数据采集和整理的效率,有必要做的工作有两个方面:

(1)需要对数据进行分析和判断

数据的分析是一个复杂的工作,需要对数据进行分析和判断。当然,这里指的分析是我们提供的用户数据。

(2)数据的收集和整理

数据收集是数据采集的最终一步。也就是说,根据我们的产品,找出最有价值的数据。因此,对于运营来说,需要对数据进行分析和整理。

QR:用户是如何转化为产品的?

QR:转化率、ROI、用户满意度、重复购买率

为什么要建立用户的漏斗模型?

因为这个运营和数据分析的思维是错的,不同产品的转化率和ROI是不一样的。

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