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数据分析特训 - Coggle Diagram

- - - - 1.通过用户行为数据挖掘深度用户
        2.筛选有分享意愿预测模型
        3.精准触达爱分享的用户
    - - 1.引入传播模型，提升种子用户投放【RP值】
        2.引入圈子划分
    - - 1.直接投放
        2.间接投放【A值模型】
    - - 1.异常检测模型，识别流失用户
  - - - 逻辑树分析案例
    - - AHA moment
      - 相关性分析
    - - 新的最终指标
  - - - 要点
        
        同质性
        
        找圈子
        
        传播力
        
        看粘性
        
        影响力
        
        是否有权重传播结点
      - 方法
        
        Step1:还有多少增长空间
        
        Step2:可增长的人群在哪里
        
        Step3:传播内容分析
  - - - ab test
      - 观察因果推断
    - - 潜在结果模型
        
        变量
        
        潜在结果Y0 和 Y1
        
        观察结果T
        
        混淆变量X
        
        处理变量 Y
        
        因果效应定义
        
        ATE=E[Y1-Y0] 对整个人群的平均效果
        
        ATT=E[Y1-Y0|T=1]
      - 方法
        
        有点难
- - - - 留存分析
      - 魔法点：到达稳定期的零界点（比如linkedin 加5个好友的留存用户留存率最高）
      - AB test
      - 矩阵分析&四象限分析法
    - - 结构分析：发现不同组成部分变化
      - 逻辑树分析：拆解综合值（例如 gmv=活跃用户下单比客单价）
      - 漏斗分析：寻找流程的薄弱缓解
    - - 聚类
        
        人群挖掘
        
        精细营销素材建议
        
        品牌定位
        
        ......
      - 场景和行为分析（其实是对聚类对应用）
      - 时间预测方法
        
        年同比
        
        自回归：根据过往趋势
        
        算法预测
  - - - 多位分析
      - 结构分析
      - 逻辑树分析
    - - 漏斗分析
      - 行为路径分析
      - 留存分析
    - - 用户分层
      - 用户流动模型
      - 用户画像
    - - AB test
      - AHa时刻
      - 相关性分析