作者：vivo 互联网大数据团队- Wu Yonggang 在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求，我们在实现中将路径数据进行枚举后分为两次进行合并。 本次带来的是系列文章的第2篇，本文详
Python “多类型 多环节”场景下 漏斗分析的方式 项目场景：问题描述：解决方案： 项目场景： 利用python，对于多个类别的数据，每个类别具有相同的流程，计算其各自转换率并绘图的问题 问题描述： 难点： 1、多个类别需要计算 2、每个类别中有多个流程需要进行计算 3、需要生成一张表 关
关于漏斗模型，本质是分解和量化；营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。 一、 漏斗模型案例 1. 电商购物流 1. Excel比如以上图电商的转化漏斗为例 注：进度条展示
一、pyecharts绘制漏斗图方法简介 funnel.add()方法简介add(name, attr, value, funnel_sort="ascending", funnel_gap=0, **kwargs) name str 图例名称 attr list 属性名称 value list 属性对应的值 funnel_sort str、func 数据排序，可以取ascending，descendi
关注微信公共号：小程在线 关注CSDN博客：程志伟的博客 数据集链接见微信公共号底端 1、漏斗图的简介 漏斗图是一种形如漏斗状图形，用以明晰的展示事件和项目环节，整个图形呈现一种倒梯形的状态。图形一般由竖形条状或横行条状拼接而成，按照一定的顺序组成阶段层级，每一层都用于表示不
复合饼图： 瀑布图： 旭日图： 树状图： 漏斗图： 组合框控件实现动态图标：
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。举个简单的例子，当你打开电商APP想买东西
[原创]总结常见的几种需求漏斗分析模型 1、广告点击漏斗 广告展示 广告点击 落地页加载成功 落地页点击 2、商品购买漏斗 商品详情页 点击购买按钮 点击支付按钮 支付成功 3 登录转化漏斗 登录注册页面 点击登录 发送验证码 短信验证码验成功 登录成功
01、写在前面 为什么要写【数据分析思维】这个系列文章？还是回到一个最根本的问题上：数据分析师到底是干什么的？ 我相信不仅是想入门的小伙伴，已经入行很久的数据分析师可能多多少少还是会有些不清楚。数据分析师是每天被各个业务方呼来唤去的提数工具人么？还是被各种不靠谱的可视
你知道他们怎么说：内容为王。这也是接触当今消费者的绝佳方式。好的内容策略是多种多样的；今天的营销人员通常在任何给定时间向三个受众群体进行营销。 1. 了解你的观众 虽然您会对您的目标受众有所了解，但重要的是要了解（无论哪个行业）他们以独特的方式吸收和响应内容。例如，虽然书面
来源 | Facebook 大多数中国出海广告主的营销活动仍然专注于特定的数字营销漏斗,而不是全漏斗营销。这并不是经过优化和可持续的业务策略方案。本白皮书分析了最新的洞察,并分享了消费科技、金融科技和旅游行业使用全漏斗营销策略的成功案例。我们希望这份白皮书能帮助客户利用
我一直认为，每一种思维模式就像是数据分析的每一根骨头，当每一根骨头组合成一副完整骨架的时候，数据思维才真正搭建完成，有了‘骨架’此次的分析才能真正的立足落地，这时再去给它填上血肉，找到自己所需的算法、模块、方法，最终顺利完成一整个数据分析。 作为新手数据分析师或数据运
您是否遇到过这种情况，企业已经导入CRM系统一段时间，各个部门都用了起来，工作效率肉眼所见地上升。但是，离预期的业绩突飞猛进，仿佛、好像、总觉得差了些什么。哪里出了问题？如何改善？ 其实，您的CRM系统应用程度停留在浅表，可能是应用效果欠缺的重要原因。深度应用CRM系统，会促进企业更好
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我们在高速增长的关键：建立并优化增长模型中介绍了 AARRR 漏斗，其首字母分别为 Acquisition、Activation、Retention、Referral、Revenue 的缩写字母。如果企业尝试了第一个方法回归增长源头，建立并优化增长模型没有取得高速增长的效果，那么是时候去处理一些难理解的数字了！ 如果
如果企业通过 A/B 测试发现可以实现 10% 以上的提升，但是在实施后并没达到获得 10% 提升的效果。这就是一个令人愤怒的体验，但是，你做了一个可以实现 10% 提升的实验，并根据实验调整了渠道，那么你的收入、下载量、注册量等指标中的任何一个真的能如预期提升 10% 吗？ 事实上，不可否认
如果企业通过 A/B 测试发现可以实现 10% 以上的提升，但是在实施后并没达到获得 10% 提升的效果。这就是一个令人愤怒的体验，但是，你做了一个可以实现 10% 提升的实验，并根据实验调整了渠道，那么你的收入、下载量、注册量等指标中的任何一个真的能如预期提升 10% 吗？ 事实上，不可否
在很多场景我们需要限制用户操作频次，比如发验证码、访问接口... ...使用redis可以有多种方式实现频次限制。 1.持续时间限流 laravel路由限流中间件用的就是这种方法，根据用户访问接口、用户id等生成唯一key，并设置有效期限，在有效期限内，每接到一个访问就把key的value + 1，并返回在
| 写在前面我们似乎见惯了业务人员使用漏斗分析模型来对流程进行分析，甚至形成条件反射，遇到业务流程转化，先建个漏斗再说，而这个漏斗究竟真正代表什么，是什么，能够给业务人员带来何种落地的建议，很少有人去进行深度的思考。有人会说，谁还不知道漏斗是什么，不就是业务流程中 ABC 各步骤的转
作为新手数据分析师或数据运营，在面对数据异常的时候，好多小伙伴都会出现： “好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。 面对数据报表，也不知道应该从产品维度、时间维度、地域维度还是渠道维度去拆分。 很显然，这样的思维是乱的，所以做数据
本文给大家介绍了五个经典的漏斗模型，看如何通过漏斗思维去穿透流程化的本质。 日常工作中，我们会发现不同行业或者不同岗位上，大致会遵循着一些相同的流程，或长或短，或复杂或简单，而所有的流程基本都会为自身的终极目标负责，比如招聘工作中要为最终员工入职负责，销售工作要为客户买
# coding: utf8 import time class Funnel(object): def __init__(self, capacity, leaking_rate): self.capacity = capacity # 漏斗容量 self.leaking_rate = leaking_rate # 漏嘴流水速率 self.left_quota = capacity # 漏斗剩余空间
01 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。 细分方法可以分为两类， 一类逐步分析， 比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区； 另一类是维度交叉， 如：来自付费SEM的新访客。 细分用于解决所有问题。 比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按
Tableau绘图展示 多维地图展示 甘特图展示 瀑布图展示 漏斗图展示
