一、周大生的用戶分析？
可靠
周大生的黃金在前幾年被爆出摻假之后讓很多人都不太放心，但其實近幾年周大生經過整改之后整體品質還是不錯的，黃金性價比很高，大家可以前去挑選一番。
周大生黃金飾品運用頗具古典氣質的黃金材質也能打造出潮流前衛的現代感珠寶，細長款的黃金飾品表達出溫文婉約的氣質，而頗有分量的短款又時刻昭示著不羈氣勢。所以大家不用擔心周大生黃金的質量，這絕對是大家所公認的。
二、用戶畫像分析都有哪些維度的數據？
追燦數據認為用戶畫像有用處的維度是以需求為基礎的，比如用戶偏好價格分布、顏色分布、購買渠道分布、關注點分布等，這些維度更能幫助企業了解用戶需求。
三、跨境電商用戶分析數據包括？
數據一、產品市場表現
先分析產品的市場表現，市場容量，溢價空間，同質化等，另外，商家在選品時，要學會在產品的圖片和標題關鍵詞，產品描述，價格，庫存等上面做差異化，要多花費一些心思，不要還怕麻煩。除此之外，產品競爭力也是考核的重要方面，其中價格是重要的分析點。
數據二、產品流量
產品流量來源主要有置頂推廣t功能，粉絲，上新，站外引流等，流量拓展渠道中有免費的，也有付費的。
a、置頂推廣：免費的，賣家可以手動在前臺首頁置頂自己的產品。
b、粉絲：需要慢慢的去積累，從而獲得更多的關注度。
c、上新：這也是流量來源的渠道之一，所以賣家每天要保持一定的節奏的上新速度。
數據三、產品點擊率
主圖，價格，產品差異化這些都會影響點擊率，做電商的賣家基本上應該都知道，圖片的重要性。另外，圖片沒有問題了，但客戶看后依然不下單的話，這時就可以能是價格的問題，若價格沒有在競爭力，賣家就需要通過打折和優惠券的方式來吸引客戶下單。針對那些同質化比較嚴重的產品，建議賣家對有銷量的產品做主圖差異化，防止競爭對手跟賣。
數據四、產品轉化率
當轉化率不樂觀時，賣家需反思自己的產品描述是否有誤導性語言，描述中產品材質、產品選項是否足夠明確，產品在同行中的性價比是否有競爭力，需不需要設置優惠券刺激客戶購買。
四、如何分析用戶流失的原因及數據？
可以做好官網，手機站和app，
現在，app的用戶有很大一部分已經分流到了小程序。建議可以買做一個電商版的小程序，線上結合線下，配合多種活動，銷量飛升
五、B 站的用戶觀看時長數據如何分析？
B站用戶觀看時長數據分析可以從整體統計分析、用戶群體分析、視頻內容分析、用戶畫像分析以及趨勢分析這五個方面開展。
1. 整體統計分析
可以統計全部用戶的總觀看時長、平均觀看時長、中位數觀看時長等,分析用戶整體的觀看特征。這可以了解用戶整體的粘性和平臺的視頻吸引力。
2. 用戶群體分析
可以根據用戶的年齡、性別、地區等屬性切分用戶群體,分析不同用戶群體的觀看時長分布差異。這可以更精準地了解不同用戶群體的偏好和需求。例如青年用戶的平均觀看時長可能更長。
3. 視頻內容分析
可以根據視頻類型、頻道類型等切分視頻,分析不同視頻內容的觀看時長分布。這可以知道什么類型和主題的視頻更能吸引用戶的觀看。例如電影電視劇類視頻的觀看時長可能更長。
4. 用戶畫像分析
可以根據用戶的其他屬性比如瀏覽習慣、關注內容等,劃分不同的用戶類型,然后分析不同用戶類型的觀看時長特征。這可以獲得更全面和深入的用戶理解,為后續的個性化推薦提供參考。
5. 趨勢分析
可以分析觀看時長隨日期的變化趨勢,例如工作日與周末的差異,以及某些重要日期前后是否存在變化。這可以發現用戶行為的規律,為運營活動的策劃提供幫助。
六、用戶行為分析數據
用戶行為分析數據的重要性
隨著互聯網的普及，用戶行為數據在各行各業的應用越來越廣泛。這些數據包含了用戶在網站或應用程序上的瀏覽、點擊、購買、搜索等行為，是了解用戶需求、優化產品和服務的重要依據。用戶行為數據不僅可以幫助企業了解用戶偏好，預測市場趨勢，還可以通過數據分析來優化產品設計和用戶體驗。如何獲取用戶行為分析數據
獲取用戶行為分析數據的方法有很多種，最常見的方式是通過網站分析工具或第三方數據提供商。這些工具可以通過跟蹤代碼、API或其他技術來收集和分析數據。此外，一些應用程序也會自動收集用戶行為數據，例如社交媒體平臺和購物網站。這些數據可以通過API或直接訪問來獲取。獲取用戶行為數據后，如何分析和解讀這些數據至關重要。通過使用專業的數據分析工具和方法，可以深入挖掘數據中的趨勢和模式，從而為企業提供有價值的洞察。此外，還需要考慮如何保護用戶隱私和數據安全，確保數據的合法合規。
用戶行為分析數據的用途
用戶行為分析數據在許多領域都有廣泛的應用，包括但不限于市場營銷、產品設計和開發、客戶服務等。通過分析用戶行為數據，企業可以制定更有效的營銷策略，優化產品和服務，提高客戶滿意度和忠誠度。此外，用戶行為數據還可以用于預測市場趨勢和競爭格局，幫助企業做出更明智的決策。總之，用戶行為分析數據是了解用戶需求、優化產品和服務的重要手段。通過合理的獲取、分析和利用用戶行為數據，企業可以不斷提高自身的競爭力和市場占有率。
未來趨勢
隨著大數據和人工智能技術的發展，用戶行為分析數據的獲取和分析將更加便捷和準確。未來，我們可能會看到更多的自動化分析和預測工具的出現，以及更智能的產品設計和營銷策略的制定。同時，我們也需要關注數據安全和隱私保護的問題，確保數據的合法合規和安全使用。七、用戶思維分析五大維度？
1. 基礎屬性
基礎屬性，顧名思義，就是用戶最基本的信息。它包括用戶的性別、年齡、身高/體重、民族、教育、職業、地理位置、所在的城市規模、氣候狀況、所在城市的人口密度以及渠道來源等等。了解用戶的基本信息，可以對用戶的基本消費水平做個初步估算。
2. 社會關系
用戶的社會關系，主要包括家庭子女、社區社群、興趣部落、校友同事等等。通過用戶的社會關系，可以了解給用戶所推送的產品。比如，一個用戶有子女，子女在3-5歲左右，既可以推送教育方面的產品，也可以推送兒童食品、兒童玩具等相關的產品。
3. 消費能力
除了用戶的基礎屬性以及社會關系的分析，最主要的還是要分析用戶的消費能力。因為如果一個用戶不喜歡買東西，不消費，那么推送任何產品都是徒勞的。
4. 行為特征
在分析用戶的行為特征時，崎霖科技認為，企業可以從用戶的行為介質、行為偏好、行為頻率、行為時長、行為周期這幾個方面入手。如果一個用戶喜歡蘋果手機，并經常使用，同時喜歡用蘋果手機購買國外的產品，經常在跨境電商平臺團購，那么，企業可以多推送國外的產品。
5. 心理特征
用戶的心理特征，也是企業在做用戶細分、產品推廣的一個重要分析內容。在分析用戶的心理特征時，企業可以從用戶的性格特征、生活方式、消費態度、利益追求、風險特征這五個方面入手，然后推送相關的產品。
八、盒馬鮮生用戶年齡數據分析？
基本都是年輕人為主，20-40這個年齡段更喜歡盒馬
九、用戶運營涉及的數據分析具體指的什么以及怎么分析？
剛寫完周報苦逼大廠運營一枚，就結合我個人日常工作會涉及到的說下：
運營數據分析3個基本要素
有效的數據分析需求一定離不開這3要素：分析目的、取數的口徑、取數的維度和字段。
分析目的就是通過數據想要達到什么結論，比如賬號粉絲給業務線帶來了多少訂單、GMV和收益，占總用戶的多少，對比其他渠道轉化的用戶效率如何等等，從而制定賬號的運營策略和產品設計。
取數的口徑是需要明確，去取什么時間段的什么樣的數據才作為合理和科學。
維度和字段，有些字段可能是通用的，比如用戶總量，但是有些字段可能是業務特有的（比如視頻完播率）如果需要和數據分析師溝通，就要需要明確地告知，想要什么維度的什么樣的分析。比如想要賬號粉絲在最近半年業務線的消費情況：包含訂單、收入和收益，在這過程中，就需要明確消費情況到底是什么，需要去取哪些字段。
這就要求提出需求前就要想好你的預期是啥，想要通過數據得出什么結論，自己提出的維度能不能滿足下結論的依據要求，以免溝通的時候有遺漏。
但據我了解，80%以上1-5年經驗的運營、新媒體、營銷、產品等都不具備這個前提，要么是根本都不具備數據的系統認知，要么則是自己的相關能力還很薄弱，無法用數據做業務決策，工作上困難重重。
所以想吃運營這碗飯的新人，數據敏感基本上是立身之本，入行前起碼要有基本的數據邏輯，掌握2-3個常見的分析模型和工具，才能入行開局順利。
我個人是覺得知乎知學堂搞得數據分析小白課就不錯，萌新可以薅下羊毛了解下數據分析的基本方法論再系統學習。
知乎知學堂請的是前IBM數據大佬講課，結合互聯網經典案例，理解起來幾乎沒有門檻，聽完高低能具備相當于阿里P6或P7級別產品/運營專家的數據理解+數據分析+數據應用能力，并熟知+理解互聯網/科技公司內的絕大多數常見“數據賦能業務”的場景、思路和可能性。
在這3點上達成共識后，我再說下自己分析運營數據的邏輯，我自己用AARRR模型比較多，也就是：
獲取（Acquisition）：用戶如何發現（并來到）你的產品？激活（Activation）：用戶的第一次使用體驗如何？留存（Retention）：用戶是否還會回到產品（重復使用）？收入（Revenue）：產品怎樣（通過用戶）賺錢？傳播（Refer）：用戶是否愿意告訴其他用戶？
各部分需要關注的指標如下：
獲取（Acquisition）
日新增用戶數（DNU），能反應的問題：各渠道貢獻的用戶份額，確認投放策略；注冊轉化率，優化流程提升留存。
激活（Activation）
日活躍用戶數（DAU，常用的還有周維度WAU和月維度 MAU的），反應的是活動用戶的數量以及用戶使用頻次、停留時間等，以此推算核心用戶規模和活躍度，產品生命周期。這也是評估用戶粘性的一個比較重要的指標。DAU/MAU的值越高，產品粘性越強。
一般來說，但在不同領域的App或產品參考標準不同，例如：移動游戲會以20%為準，而工具類App會以40%為準。以及產品屬性比如定期理財/求職/買房/租房的App，可能天然屬性DAU會相對低。此外，周期（工作日/周末）、版本更新和活動都會在短期內影響DAU和MAU，所以通常要采用長期的均值作參考，例如一個月、兩個大版本之間。
日均使用時長(DAOT)，渠道質量衡量標準之一，主要用來分析產品的質量問題，觀察不同時間維度的平均使用時長，了解不同用戶群的習慣來分析用戶留存和流失。
留存（retention）
一般就看次日，3天，7天的新用戶在老用戶里的占比。計算留存率時，新增當日是不被計入天數的。
除了留存，流失也要關注。留存反應的是各個渠道來的用戶質量，以此反推渠道投放的策略是否合理。流失就是研究用戶會啥會離開，這里就需要分析流失用戶與非流失用戶在離開前的行為差距。
假設我發現70%的流失用戶在流失前做了行為A，但我并不能下：行為A導致大量用戶流失的原因這個結論。因為可能非流失用戶在當天離開前也大量做了行為A，但這并不妨礙這批用戶第二天繼續關注。
這個過程需要將用戶最后幾步的行為進行歸類，然后從中得出結論，比如：我會把具體時間節點，賬號發布內容選題，用戶需求變化，流量承接部門的動作等因素考慮進來，并逐個分析該動作下的流失率變化。
過程較為耗時。這個過程不僅需要有強大的歸納能力，要去將零散的行為不斷的歸為若干個大類。而在你得到了一些用戶流失前的關鍵行為后，就需要在這些行為發生時人工介入，利用實時推送工具等對于發生指定的行為后用相應的策略進行承接。
流失是產品進入穩定期需要重點關注的指標，是在產品中期和后期關心產品的用戶穩定性，收益能力轉化。尤其是對付費用戶流失的分析，更需要重點關心。
收入（revenue）
收入的來源有很多種，主要包括：應用付費、應用內功能付費、廣告收入、流量變現等，主要關注：
活躍付費用戶數(APA)，在某個時間段內付費成功的用戶數，一般按月計。用來衡量產品的付費用戶規模和付費用戶的構成。但這個數據容易受到用戶付費數額的影響，從而造成對用戶消費能力和梯度的誤判。此外如果是初創產品，平均每用戶收入（ARPU）需要重點關注，也是生命周期價值(LTV)的重要參考依據。
付費率(PR或者PUR)，也就是付費用戶數占活躍用戶的比例。能反應產品的收益能力，付費的關鍵點和轉化周期以及付費后續轉化，比如退貨率，續購等。
生命周期價值(LTV)是用戶在生命周期內為創造的收入總和，這里的生命周期是即一個用戶從第一次使用產品到最后一次的時間，一般在實際計算的時候我們是跟蹤某日或者某周的新增用戶，計算該批用戶在隨后的7日、14日、30日的累計收入，然后除以該批新增用戶數，計算該批新增用戶在不同生命周期階段的粗略生命周期價值。注意的是，LTV不區分付費與非付費用戶，看待整體的價值。
傳播（refer）
產品上線后為了更多曝光，大多都會采用各種營銷手段進行推廣，比如app store競價排名，KOL投放等等，以及本身自帶的傳播推廣功能，像很多手游就會有分享游戲截圖給獎勵的機制。在衡量傳播效果的過程中，一般會預設傳播效果計算模型，即：
傳播效果＝發出轉化路徑的數量/曝光 × 接收到路徑鏈接的人轉化新用戶的轉化率
以邀請裂變為例，假設平均每個用戶會向20個朋友發出邀請，而平均的轉化率為10%，則轉化效果＝20×10%＝2。當這個等式的值＞1時，用戶群就會顯示出增長的趨勢。當＜1時，那估計增長的時間和體量就很有限甚至跌回原形。
總之，從最基本來說，一家公司的數據，也包含了用戶行為數據、用戶基礎數據、業務指標數據3大類，而類似上面提到的用戶數、留存、活躍、收入等等，都只是用戶基礎數據或業務指標數據中的一小部分。
只有你清晰的理解了一家公司內的“數據”都有哪些+理解了它們之間的關系，你才有機會使用好它們，也才能站在“數據”的角度跟不同協作方進行對話。
但是吧，大部分1-5年經驗的運營、產品、營銷、新媒體等從業者，在工作中都會遇到如下這些有關于“數據應用+數據分析”的困境：
- 自己零散看了一堆關于數據分析的資料、學了python sql等各種工具，但真正到自己業務中仍然還是不知道看什么數據，該怎么用好數據，以及仍然無法腦海中形成一個清晰的關于“數據分析”的方法論；
- 面對具體業務問題，比如某個產品功能/活動上線后怎么評估效果，仍然不知道如何進行拆解、評估和驗證，不清楚數據分析在工作中完整的應用流程是什么，完全不知道如何針對具體的業務問題搭建數據指標監測體系或進行效果評估；
- 經常被說“數據敏感度低”，但完全不知道什么叫“數據敏感度”，也根本不知道如何訓練自己的數據思維+提升數據敏感度；
- 可能知道自己“現在需要看什么數據”，但不會根據現有數據預測未來可能走向，提前做好計劃；
- 想再往上走，但不知道高級運營到底需要具備怎樣的數據應用能力，以及自己當前的數據能力水平到底如何。
這里建議系統學習下數據分析的思維+工具，前者幫你搞定邏輯上，后者幫你提升效率。我個人推薦知乎知學堂的數據分析入門課程，老師曾是IBM的數據分析師，并和阿里、谷歌、滴滴等公司的資深數據專家合作，課程從基礎講起，針對性引入了多達數十個數據應用+實踐案例，用案例講知識點，結合大廠一線業務案例，能夠深入淺出的講明白那些數據分析理論是如何運用在業務里，而且還有實操大廠項目的指導，幫助運營新人更好提升數據應用+實戰能力，成為名副其實的“業務數據專家”：
總之，數據分析絕不是說會用個python，sql跑個數就完了，就像會用筆不代表能寫文章一樣，如何從海量數據中找出規律，得出結論歸根結底還是得看數據思維。技能、到方法論再到戰略思維的轉變升華，就是一個小白到高手的轉變過程，也是必經之路。有人只用了2年，而有的人卻用了5年甚至更久，這中間差的不是天賦，而是持續學習+輸入。
要擺脫80%的打雜現狀，成為行業內20%的高手，修煉好自身內功心法，才是最有效的，共勉。
十、數據分析的用戶
博客文章：數據分析的用戶
隨著大數據時代的到來，數據分析的重要性日益凸顯。而在這個領域中，用戶扮演著不可或缺的角色。本篇文章將探討數據分析的用戶，從不同角度分析其重要性、角色定位以及如何提升用戶技能。
一、數據分析用戶的重要性
數據分析用戶是數據海洋中的舵手，他們通過分析數據來洞察市場趨勢、優化運營策略、提升用戶體驗。在數字化時代，用戶的需求和行為數據無處不在，如何從這些海量數據中提煉出有價值的信息，離不開數據分析用戶的努力。
二、數據分析用戶的角色定位
數據分析用戶通常分為數據采集、數據處理、數據分析和數據呈現四個角色。數據采集員負責收集用戶行為數據，數據處理員則負責對數據進行清洗、轉換和整合。數據分析員則根據業務需求，運用各種分析方法對數據進行深入挖掘，得出有價值的結論。最后，數據呈現員通過圖表、報表等形式將數據分析結果呈現給決策者，為業務決策提供有力支持。
三、如何提升數據分析用戶的技能
為了提升數據分析用戶的技能，企業可以采取以下措施：首先，提供定期的培訓課程，幫助用戶了解最新的數據分析方法和工具。其次，鼓勵用戶參與項目實踐，通過實際案例提升技能。此外，建立良好的溝通機制，確保用戶與決策者之間的信息暢通，以便及時調整策略。最后，關注用戶體驗，根據用戶反饋不斷優化數據分析結果，提升用戶滿意度。
結語
數據分析用戶是數據時代的寶貴財富，他們以數據為媒介，助力企業實現精細化運營、提升用戶體驗、促進業務增長。為了更好地發揮數據分析用戶的作用，企業應關注用戶需求，提供有針對性的培訓和支持，幫助他們不斷提升技能和信心。同時，建立健全的溝通機制，確保信息暢通，以便及時調整策略，應對市場變化。
