原文:tableau用戶留存分析

數據源 這是個母嬰產品的購買流水數據 數據處理 字段拆分 創建購買點會員生命周期 分析不同省份的留存率情況 根據第 個月的留存率對省市進行分組 實際業務中也可以通過類似的方法對用戶年齡組 不同渠道進行高中低留存率的分組 對品類的細分分析 通過儀表板可以看出不同品類的留存率情況,比如童車床可能首月購買了,后面就不會再購買,符合事實。 在實際中,可以進一步根據數據情況細分來獲取更多用戶信息。 ...

2020-04-28 15:23 0 584 推薦指數:

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客戶主題分析tableau)—客戶留存

客戶留存分析(客戶漏斗分析),關鍵在於找到影響客戶留存的因素,設計場景測試,驗證關鍵因素。即可以通過關鍵因素影響留存,從而重塑客戶漏斗到更有價值的形狀。 案例:母嬰產品客戶留存分析 數據結構: 1)構建用戶注冊日期對用戶購買時間的條形圖 新增計算字段:購買點會員生命期 ...

Thu Sep 12 19:57:00 CST 2019 0 747
3個模型搞清楚用戶留存分析

什么是用戶留存? 進入互聯網下半場后,互聯網流量競爭愈發激烈,獲客成本不斷提升,企業不可能無限制的投入成本拉取新用戶,那么最大限度的保證用戶留存就變得異常重要。 怎么理解留存呢?想必大家小學一定做過“蓄水池”的題目。 一個游泳池,有一個進水管,灌滿水需要X小時。有一個出水管,放完一池子水 ...

Tue Apr 28 07:30:00 CST 2020 0 730
用戶留存率算法

玩家在某段時間內注冊開始游戲,經過一段時間后,仍然繼續游戲的被認作是留存;這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率,會按照每隔1單位時間(例日、周、月)來進行統計。顧名思義,留存指的就是“有多少玩家留下來了”。留存用戶留存率體現了應用的質量和保留用戶的能力 ...

Fri Apr 11 00:47:00 CST 2014 0 6085
用戶留存

搜索用戶留存曲線,偶然在知乎上發現了比較好看的圖,原地址 圖1:留存並不好 圖2:正常的留存圖 我利用公司數據自己做出來的圖,當然還可以在其基礎上進行優化: 其中 newData2為: start_time month count 1 O_2017_06 1 612 ...

Fri Sep 07 03:21:00 CST 2018 0 781
用戶行為分析(Python+Tableau)項目實戰

一,課題研究和背景介紹 1,課題研究:淘寶用戶行為分析 2,背景介紹:   隨着移動互聯網的不斷發展,電商行業也從以前的粗獷式發展進入到了精准的精細化時代,就淘寶而言,現在依據大數據的發展,實現了千人千面的購物,每一個人都是獨立的,但是又不都是獨立的,背后都有一整套完整的用戶畫像和營銷體系 ...

Sat May 16 08:09:00 CST 2020 1 1084
【hive】關於用戶留存率的計算

首先用戶留存率一般是面向新增用戶的概念,是指某一天注冊后的幾天還是否活躍,是以每天為單位進行計算的.一般收到的需求都是一個時間段內的新增用戶的幾天留存 (1)找到這個時間段內的新增用戶(也可能含有地區啊的各種附加條件),一般在日活表中有記錄是否是新增狀態.  注意,需要以天為單位進行分組找出用戶 ...

Thu Nov 01 02:17:00 CST 2018 0 5063
[比賽] (愛奇藝)2022WSDM用戶留存預測挑戰賽 數據分析

簡要記錄一下比賽情況,下周繼續努力。 賽題描述:基於愛奇藝所提供的視頻數據、用戶畫像數據、用戶啟動日志、用戶觀影和互動行為日志等等數據集,對於測試集用戶預測其“7日留存分”。 比賽報告:(對數據的分析) 首先,我們對於提供的數據集進行了閱讀與分析。 在user_portrait中,共有 ...

Mon Dec 20 06:44:00 CST 2021 0 900
 
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