基本介紹
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內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
圖書目錄
5.4 用戶留存的3 個階段 117
5.5 用戶留存分析的常見方法——挖掘Aha 時刻 119
5.5.1 用戶留存分析的業務背景和分析思路 120
5.5.2 分析過程 123
第6 章 用戶特徵分析 131
6.1 用戶特徵分析適用的業務場景 131
6.1.1 尋找目標用戶 132
6.1.2 尋找運營抓手 134
6.1.3 精細化運營（用戶分層） 135
6.2 用戶特徵分析的方法 136
6.2.1 用戶畫像分析 136
6.2.2 聚類分析 137
6.2.3 監督模型 140
6.2.4 RFM 用戶分群 141
6.3 用戶特徵分析和用戶預測模型的區別與聯繫 142
6.4 評估用戶特徵 143
第7 章 用戶流失分析 146
7.1 什麼是用戶流失 146
7.2 用戶流失分析常見錯誤 147
7.3 生命周期和流失 148
7.3.1 產品的生命周期 148
7.3.2 用戶的生命周期 151
7.4 流失用戶的確定方法 153
7.5 用戶流失分析和預測 153
7.6 如何召回流失用戶 155
7.7 總結 157
第8 章 從零開始完成數據分析項目 159
8.1 項目背景 159
8.2 制訂需求分析框架和分析計畫 161
8.3 數據的提取和摸底 166
8.4 特徵工程 171
8.4.1 什麼是特徵工程 171
8.4.2 特徵工程的重要性 172
8.4.3 特徵分布變換 173
8.4.4 生成衍生變數 174
8.4.5 分箱轉換 175
8.4.6 特徵篩選 176
8.5 初步搭建挖掘模型 177
8.6 完成分析報告和落地套用建議 178
8.7 制定具體的落地方案和評估方案 180
8.8 業務落地實驗方案和效果評估 181
8.9 項目總結 181
第9 章 關於數據分析師常見的困惑和問題 183
9.1 為什麼數據分析師找工作這么難 183
9.1.1 競爭大 184
9.1.2 不懂業務 184
9.1.3 簡歷和面試 185
9.2 數據分析師的專業選擇 185
9.3 數據分析師面試流程 187
9.4 數據分析師最重要的能力 192
9.4.1 講故事 193
9.4.2 判斷項目ROI 194
9.4.3 業務深度 194
9.4.4 信念 195
9.4.5 熱情 196
9.4.6 換位思考 197
9.5 常見的數據分析師的困境 197
9.5.1 陷入取數困境 198
9.5.2 陷入報表困境 199
9.5.3 陷入落地難困境 201
9.5.4 陷入成長困境 203
