1樓：匿名使用者
自然可以，我們可以通過資料分析來查詢問題原因。
原因
所謂有因才有果，首先我們要了解形成問題的原因，才能對症下藥。造成使用者流失常見的原因有四點，如下圖所示：
其實症結就是使用者分析不到位，沒有把握住使用者的心裡需求，從而造成**頁面佈局不合理，進而影響使用者體驗。
減少使用者流失率的方法：
如何分析呢？
第一：使用者群體特徵
做使用者分析，首先要了解明確的使用者特徵，比如說年齡、性別、地域分佈等情況。如圖所示：
從上述三個圖中可以看出，掌握了這些資訊，可以對商品進行一個定位，或根據這些資訊策劃相應的活動。
第二：使用者關注度
主要對使用者的瀏覽行為進行分析，比如使用者關注哪些產品，哪些頁面關注度高等，如下圖所示：
通過掌握使用者的瀏覽行為，對**頁面進行優化，提升搜尋功能，實現頁面合理佈局，提升使用者對活動的關注。
第三：使用率
對使用者的點選率、註冊率、訪問量等資訊進行統計與檢測。通過系統可以瞭解在點選、註冊中使用者是如何流失的。
上圖可以看出通過分析流程資料變化（流失、流入等），對瀏覽流程進行優化通過。舉個例子, 我們設定100個使用者來到某**，分別進行了產品瀏覽，我們期望這100個人都能夠註冊成功，但是實際上僅有50%的使用者完成了註冊，這就需要我們進行分析，是什麼原因導致的，在哪個環節出的問題？如下圖所示，關於註冊頁面的案例分析，可以直觀的看到因頁面註冊設計不合理導致使用者流失。
綜上所述，使用者流失率減少固然有多方面因素的影響，但是使用者行為分析是其中的關鍵環節，通過對使用者行為分析，為產品的後續發展、優化或者營銷等活動提供有力的資料支撐，進而減少使用者流失率，提升銷售額。
2樓：匿名使用者
做流失分析最重要的是瞭解客戶以及**流失
為了能夠儘早的鑑別潛在的使用者流失傾向，首先需要對你使用者的行為進行分析並有一個全面的瞭解。需要了解客戶是怎樣使用ni的服務的，這些歷史資料能夠讓運營人員較早的瞭解到一些預警訊號，比如交易量減少了，自動支付中止了，或者其他什麼對於使用者的負面體驗，根據這些預警採取具體的措施進行補救來減少流失的發生。在這推薦一個私有化部署的使用者行為分析工具c4j，它能助力企業洞察使用者，提升使用者體驗，提高使用者滿意度，實現資料驅動運營
建立**流失模型
360度的客戶畫像，對於**潛在流失的客戶是否足夠呢？要想全面利用好使用者的資訊，需要建立一個可行的**流失的模型。有效的客戶流失模型的高**值幫助識別具有高流失風險的客戶且能夠過濾「羊毛黨」，並且對每個流失模型能夠構造出效果提升曲線，視覺化的展示出相比於不使用模型，使用流失模型所起到的提升作用。
另外，如果你不能針對單個客戶給出有針對性的營銷方案，那麼即使能夠準確的**流失客戶也是不夠的。那些通用的基於大範圍客戶分類的營銷方案會導致挽回率下降。我們需要更加精細化、有明確目的、並且有針對性的制定不同的營銷方案，來挽回高流失風險使用者，降低流失率。
例如使用協同過濾這樣的機器學習演算法可以有效的提供個性化的解決方案。
簡單來說，基於業務流程的使用者智慧管理，結合大資料技術和成熟的機器學習技術，會讓運營人員在**以及阻止使用者流失，推行個性化推薦和提高使用者忠誠度上取得一個全新的、更有競爭力的進步。
網際網路公司的資料分析專員主要是什麼工作內容？
3樓：匿名使用者
1、根據資料分析
方案進行資料分析，在既定時間內提交給市場研究人員；
2、能進行較高階的資料統計分析；
3、公司錄入人員的管理和業績考核；以及對編碼人員的行業知識和問卷結構的培訓；
4、錄入資料庫的設立，資料的校驗，資料庫的邏輯查錯，對部分問卷的核對.
4樓：王新研
工作內容主要有這樣幾項：
**統計工具配置
為業務部門提供資料包表
對**進行分析
統計工具配置包括：
為網頁部署統計**，對於資料統計工具進行設定，配置儀表盤，資料系統賬號管理等
為業務部門提供資料包表包括：
按照業務部門需求，提供業務部門所需要的資料包表對**進行分析包括：
獲取**資料，對資料進行分析，將分析出來的意見給業務部門
5樓：匿名使用者
1.市場營銷僅能
2 溝通技能
3 圖示技能
4 心理學技能
5 能夠解讀資料反映的內容，並且製成圖表
6樓：b2b電子商務
1.市場營銷技能
2 溝通技能
3 作圖技能
4 心理學技能
5 能夠解讀資料反映出來的使用者需求，並且製成圖表。
專業資料分析師是長期的積累經驗的。
網際網路運營人需要掌握哪些資料分析方法？
7樓：鑷子你好嗎
網際網路運營需要掌握的資料分析方法有：細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析、ab測試、埋點分析、**分析、使用者分析、表單分析等。
細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區；另一類是維度交叉，如：來自付費sem的新訪客。
對比分析主要是指將兩個相互聯絡的指標資料進行比較，從數量上展示和說明研究物件的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生洩漏，如果有洩漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個洩漏點;在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主程序收到損害。
同期群（cohort）分析在資料運營領域十分重要，網際網路運營特別需要仔細洞察留存情況。通過對性質完全一樣的可對比群體的留存情況的比較，來分析哪些因素影響使用者的留存。
8樓：思維致富
資料是網際網路運營的一個重要環節，可以參考下資料運營，對資料有一個更深層次的理解。
怎樣理解網際網路行業「資料分析」的意義
網際網路企業都有資料分析師嗎
9樓：致富老司機
都有肯定不是bai.
就這個崗位du，一般的公司或者zhi創業者dao也具備不了。
常規的 就是版廣告，金權融，房產 之類的 資料分析師比較常見。
但是話又說回來，做網際網路的 每個從業者其實都是一個 或大或小的 資料分析師。
怎麼說？
打個比方
1 如果你是一家公司的老闆，剛開始創業之前，你肯定會去分析這個行業怎麼樣，怎麼賺錢 ，同行是否有在做 是否有成功案例或者失敗案例
2 如果你是普通人，你也會去分析你要做什麼工作工資高，去一家公司應聘你也會去分析一下這家公司是否正規，氛圍是否好 等
這些 也就是資料分析
10樓：匿名使用者
資料分析師主要工作抄就是通過資料去解決企業實際遇到的問題，包括根據資料分析的原因和結果推理以及**未來進行制定方案、對調研蒐集到的各種產品資料的整理、對資料進行分類和彙總等等
發展前景很好，畢竟資料分析這一行在國內才剛剛起步，很多企業都需要這方面的人才，是很有潛力的，這一行偏商科，技術輔助。真正的大牛不是資料分析工具技術，而是用資料幫助企業在產品、**、**、顧客、流量、財務、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升的人。像我本人就是自學的資料分析師然後畢業後去了決明工作，現在基本實現了財務自由，但想成為大資料分析師的話，需要日積月累堅持沉澱下去，相信你總有一天也能達到這個層次。
網際網路資料分析工具有哪些
11樓：千鋒互聯it培訓
大資料分析的幾個方面：
1、視覺化分析：視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2、資料探勘演算法：大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法。
3、**性分析：從大資料中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而**未來的資料。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。
5、資料質量和資料管理：能夠保證分析結果的真實性。
如何做好網際網路產品的資料分析
12樓：西線大資料培訓
要想做好資料分析，有以下4個關鍵點：
（1） 業務調研：理解業務是基礎，否則分析是無本之木。
（2） 創新思考：廣闊的知識面和積極的思考力，是分析思路的源泉。
（3） 邏輯推理：對資料指標做出正確的歸因和判斷。
（4） 可行建議：產生對業務切實有效的改進建議和執行方案。
業務調研」是資料分析的起點，也是獲取分析思路的基礎，但需要兼具深度和廣度的「創新思考」，才能獲取更獨到的分析思路。分析思路也可以認為是統計資料的角度，完成資料統計後，需要「邏輯推理」來保證從資料到結論判斷的正確性。最後，用「可行建議」來保證分析結論的落地執行，產生可量化的業績。
這就是資料分析從業務中來，回業務中去的完成過程。
換個角度說，可以把這四個關鍵點分解為資料分析的5個執行步驟：
選擇分析主題、確定方案思路、實現資料統計、產出分析報告、推進業務落地。
業務調研和創新思考決定了「分析主題」的高低和「方案思路」的好壞；邏輯推理決定了從統計資料得出的「分析報告」是否可信；可行建議決定了分析報告的「業務落地」效果。做好這四個關鍵，才能確保資料分析專案的每個步驟都卓有成效，最終產生業務改進。
加入資料技術領域的三步曲
如果有技術背景的朋友想入行，應該做哪些準備呢？通常，首先決策想成為偏重業務的資料分析人員，還是想成為偏重技術的資料建模人員。這兩種人在技術基礎和掌握的領域知識面上均有所差別。
偏重業務的資料分析人員不需要有深入的數學和統計學背景，更需要對業務的深刻理解、靈活的頭腦和清晰的邏輯，在學習時偏重很多與業務分析相關的領域知識，如經濟學、心理學、營銷學，甚至財務和企業管理方面的學科。偏重技術的資料分析人員需要有良好的數學和統計背景，專注於資料探勘和機器學習的演算法原理與應用場景。但無論選擇哪個方向，下面三個項準備均需要做好：
程式設計技術、專案實踐和理論學習。
13樓：匿名使用者
可以通過藉助軟體或者跟資料分析公司合作，我一直合作的是前嗅，你可以去查查，在資料採集和分析方面，他做的非常好。
像是我，是做電商的，我用跟前嗅合作的，讓他們幫我採集和分析一下**和京東的所有商品資訊和商品評價，基本上是全部採集下來，在分析方面他分了很多方面，逐一進行深度挖掘和分析。
很好的解決了我的問題，還省了很多事和時間。
希望對你有幫助。
網際網路行業運營：資料分析是什麼？
14樓：匿名使用者
產品經理
職責描述：
1、產品線需求管理和實施：基於對公司其他部門多種需求的瞭解，對**產品的熟悉，能夠對某一條產品線的需求進行思考或者整合，考慮各方的利益，按照先後順序、節奏，以形成合力的方式去實現需求，有一個稍為長期的規劃，比如可分解為2-3個專案的規劃，這2-3個專案之間的目標互相形成合力；或者具備說服力的拒絕需求或延期需求；
2、單一產品線的發展與規劃：對單一產品有規劃能力，制定季度和年度的工作計劃和目標，達到公司要求的結果，對如何改善產品有自己的思考和見解，並納入計劃，達到目標；
3、產品機會識別與實現：在專案中和日常工作中，能捕捉到競爭對手產品設計的原理，根據公司的方向和客戶需求將這個原理應用開發新的產品或改善產品，能根據自己的經驗和知識發現潛在商業機會，做出商業判斷，進而做出提案並達成結果；
大資料分析一般用什麼工具分析，大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型
這個有很多種分析工回具，答 大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型 我們的dataz具備高效能實時和離線計算能力，豐富的統計 分析 挖掘模型，為行業全流程 全週期的生產運營活動提供商業智慧支援，並能視覺化您的資料，高效挖掘資料深層次資訊。可以應用於金融大資料風控。系統架構圖system archi...
大資料分析工具怎樣選擇，做大資料分析一般用什麼工具呢？
隨著大資料技能與物聯網 雲核算 人工智慧等新技能的相互交融滲透，多技能交融的新使用正在不斷湧現，大資料已廣泛使用於各個領域，那麼大資料分析工具怎樣選擇？其實還是需要依據現實事務進行具體分析，一起來看看吧。做大資料分析一般用什麼工具呢？python 與用於建立自定義演算法的程式設計方法不同，python不是...
資料分析師需要具備的能力，做一名資料分析師要具備什麼能力
總結就是要成為一個資料分析師很容易，要成為一名合格乃至優秀的資料分析師不易。大資料火爆的時代，資料分析人才越來越受企業的青睞。很多同學也想去從事資料分析工作。那麼，對於想轉行或者是零基礎學習資料分析的同學，應該從哪些方面學習呢?就資料分析學習而言，需要的技能主要有以下幾個模組 具體如下 基礎知識 基...