如何做数据分析,如何自学数据分析并找到工作？( 二 ) _知识经验

陈文：8年经验数据分析师，资深业务顾问
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在建立一个分析模型之前要先有指标，因为如果你不能衡量它，你就无法增长它。正所谓模型未动，指标先行，指标是一个分析框架的基石，下面就进行业务分析指标的学习总结。
指标的一种表现形式是将一个一个标签换到另一个维度去思考，将一些不相关的过程进行连接。
图1
指标在一个体系里面应该起到承上启下的作用：
图2
核心指标好的指标应该是比率好的指标应该能带来显著效果好的指标不应该虚荣好的指标不应该复杂几种经典业务分析指标市场营销指标
客户/用户生命周期：企业／产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。不同业务划分的阶段不同。传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/ 熟客户，流失客户。
几种市场营销指标所用到的名词：
用户贡献 = 产出量／投入量*100% 用户价值 = （贡献1 贡献2 ……）RFM模型：R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次用户分群，营销矩阵
产品运营指标AARRR模型：即acquisition用户获取，activation 用户活跃，retention 用户留存，revenue 营收，refer 传播
acquisition用户获取：
渠道到达量（俗称曝光量）渠道转化率（CPM,CPC,CPS,CPD,CPT）渠道ROI（KPI,投资回报率）日应用下载量日新增用户数获客成本一次会话用户数占比付费用户数付费用户数占比ARPU：某段时间内每位用户的平均收入ARPPU（排除未付费）：某段时间内付费用户的平均收入activation 用户活跃：
日，周，月活跃用户应用下载量活跃用户数占比（软件是否健康的衡量标准）用户会话session次数用户访问时长用户平均访问次数retention 用户留存：
次日留存率七日留存率revenue 营收：
付费用户数付费用户数占比客单价（销售总额/顾客总数）LTV=ARPU*1/流失率（用户生命周期价值）refer 传播：
K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率（每位用户能够带来几个新用户）用户分享率活动邀请曝光量用户行为指标功能使用：功能使用率/渗透率（点赞，评论，收藏，关注，搜索，添加好友）用户会话：一连串的请求用户路径：通过路径图进行分析电子商务指标购物篮分析：笔单价，件单价，成交率，购物篮系数复购率（反应消费欲望）：一段时间内多次消费的用户占总消费用户数之比回购率（留存率）：一段时间内消费过的用户，在下一个时间段内仍旧消费的占比流量指标浏览量和访客量：PV指浏览次数，UV指独立访客数（一定时间内访问网页的人数，技术上通过cookie或IP衡量）访客行为：新老访客占比（衡量网站生命力），访客时间（衡量网站内容质量），访客平均访问页数（衡量网站访问深度），访客通过SEM,SEO,外链等来源进行访问，用户行为转化率，首页访客占比退出率：从该页面退出的页面访问数/进入该页面的访问量（偏产品，任何页面都有退出率）跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数（用来衡量各个落地页，营销页）生成指标好的指标是可以组合和生成的，如：访客访问时长 UV=重度访问用户占比，用户会话次数成交率=有效消费会话占比

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