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【干货】数据化运营中的数据分析方法(2.1)-方差分析

2023-07-23 03:53:34
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meira

推断分析---通过分析少量数据的特征,推断整体数据特征。

方差分析

样本检验

趋势预测

1.方差分析----通过数据复盘衡量运营策略在产品运营中,我们会遇到各种需要评估运营效果的场景,包括促活的活动是否起到作用、A/B 测试的策略有无成效等等。

具体例如,产品升级前的平均 DAU 是 155 万,产品升级后的平均 DAU 是 157 万,那么如何判断 DAU 提升的 2 万是正常的波动,还是升级带来的效果呢?

本质都是在对比不同分组数据间的数据变化,或是对比同一组数据在实施某些策略前后的数据变化,及其变化背后的原因。也就说,判断数据波动是否是某一因素(活动/策略)导致的,便是方差分析。

我们把分组叫作样本,把变化叫作差异,差异的大小程度叫作显著性。

对比不同分组数据间的数据变化,叫分析不同样本间的差异显著性;

对比同一组数据实施某些策略前后的数据变化,叫分析同一样本在策略前后的差异显著性。

而分析以上差异显著性是否明显的方法,就叫作方差分析。

应用:

某用户运营工作重点之一,就是搞清楚在优惠金额对用户的购买转化率是否能起到有效作用。

抽取了过去半年产品上投放的所有促销活动,并把活动中的优惠金额分成了以下三个组,最后按照不同区间分组去分别计算用户的购买率。

用户行为是随机的,不管有没有促销活动,用户的购买转化率本身就会发生一定的波动,可能某天某组的某个用户心情大好,或者发了年终奖了就会在产品上剁手。而这些随机因素都与优惠金额无关,所以我们不能说某组的转化率高,是这个区间的优惠金额效果好导致的。那么应该如何正确认识用户数量与购买率之间的关系呢?这就需要用到正态分布图了。

(1)正态分布图

绝大部分用户的购买率都集中在某个值附近,这个值我们叫作整体购买率的平均值。如果每个客群分组自身的购买率均值与这个整体购买率平均值不一致,就会出现以下两种情况。

第一种情况

蓝色分组的购买率平均值(蓝色线)比整体平均值(黑色线)要高,有可能是最右边那个很高的购买率把分组的均值抬升的,同时蓝色分组的数据分布很散(方差大),此时不能有十足把握说明该组用户的购买转化率很高。

第二种情况

绿色分组购买率平均值(绿色线)比整体平均值(黑色线)高,但是绿色分组的数据非常集中,都集中在分组的平均值(绿色线)附近,此时我们可以认为该组的转化率平均值与整体有明显区别。

“组内方差”,即描述每个分组内部数据分布的离散情况。

对于上面蓝色和绿色分组的“组内方差”,显然蓝色的组内方差更大,绿色的组内方差更小。

所以,如果上面三个分组的用户购买率平均值不在中线(整体购买率)左右,而是有明显的偏高或偏低,且该组内的每个转化率都紧紧围绕在该组购买率平均值的附近(即组内方差很小)。那么我们就可以断定:该组购买率与整体不一致,是该组对应优惠金额的影响造成的。

(2)方差分析之定性、定量分析

将上表中三个组的转化率放进了这个图中,尝试通过分析工具在转化率数据中得到结论。

定性分析

这三组的购买率数据的分布都很相似,即虽然各组的均值不尽相同,但各组的数据分布的都比较散(方差大),总有很大或很小的购买率来提升或降低了组内的平均值,所以不能仅从各组的购买率均值本身来断言该组的购买率与众不同。

因此,可以看到,这三组数据并无区别,用户的购买率与优惠金额之间没有明显的关系,当然这是一个定性的分析过程。

定量分析

F 检验值用来精确表达这几组差异大小的,F crit临界值是一个判断基线

当 F > F crit,这几组之间的差异超过判断基准了,认为不同优惠金额的分组间的购买率是不一样的,优惠金额这个因素会对购买率产生影响,也就是说通过运营优惠金额这个抓手,是可以提升用户购买转化率的;

反之,当 F < F crit,则认为不同优惠金额的分组间的购买率是一样的,优惠金额这个因素不会对购买率产生影响,也就是说需要继续寻找其他与购买转化率有关的抓手。

A、B、C 三组的方差分析结果。如图所示 F (1.5555556) &amp;lt; F crit (3.8852938),所以从定量分析角度,我们也能判定优惠金额不会对购买率产生影响。

方差分析也叫 Analysis of Variance,简称 ANOVA,也叫“F 检验”,用于两个及两个以上分组样本的差异性检验。

方差分析标准路径

第一步,判断样本是否满足“方差分析”的前提条件

(1)第一个条件:每个分组中的每个值都必须来自同一个总体样本

比如,同一家店铺中男性顾客和女性顾客(即样本),都来自这个店铺的成交客户(即总体),所以是同一个总体,可以用方差分析来分析不同性别客单价的差异;但如果想分析这个店铺中口红品类的用户购买率和其他店铺口红品类的用户购买率的差异,就不能用方差分析,因为这两个用户群体不是来自同一个总体。

判断样本是不是都来自同一个总体,其实就是看这些样本是不是同一个功能的用户、是不是同一种类型的用户、是不是同一个业务流程的用户。

以下就是来自同一总体的用户:

高留存的注册用户和低留存的注册用户;

DAU 里面的新增用户和唤醒用户;

从同一个入口进来的成功购买用户和流失用户。

以下这些就不是来自同一总体的用户,不能用方差分析来分析他们之间是否有差异:

产品的注册用户和游客,因为不是同一类型用户;

沉默用户和活跃用户,因为不是同一类型用户;

使用过功能 A 和未使用功能 A 的用户,因为不是同一功能的用户;

从活动落地页进来然后完成购买的用户,和从首页 Banner 进来完成购买的用户,因为不是同一业务流程的用户。

(2)第二个条件:方差分析只能分析满足正态分布的指标

在产品运营中大部分指标都是正态分布。

几乎所有转化率都满足正态分布:购买率、点击率、转化率、活跃率、留存率、复购率等。

几乎所有的业务量都满足正态分布:客单价、每日新增用户数、渠道引流的流量等。

几乎所有的用户画像指标都满足正态分布:年龄、城市、登录次数、使用时长等。

但是,以下这些就不是正态分布的指标,不能用方差分析。

注册用户中男性和女性的数量,它们并不会集中在某个区间,所以不能用方差分析去分析不同客群的男性数量和女性数量的差异;但男女的比例是正态分布的指标,根据产品客群不同始终集中在某个占比区间。??

不同客群的累计消费金额,不是正态分布指标,因为累计类指标只会增长,并不会集中在某个区间;但是每日消费金额是正态分布的指标,因为每日的消费金额虽然有波动,但产品的客群是稳定的,消费金额也是集中在某个区间。

(3)第三个条件:分析的样本必须是随机抽样

每个用户的购买率就是随机抽样来的。最简单的随机抽样就是均匀抽样,例如 10 万用户,我就按照顺序,每隔 5000 人抽一个出来,就能随机抽样出来 20 人。

第二步,计算 F 检验值和 F crit 临界值

若 F > F crit,则各个分组的指标值有显著差异;

若 F < F crit,则各个分组的指标值无显著差异;

第三步,如果有差异,需要评估差异大小

当 F > F crit,则各个分组的指标值有差异,但是差异有多大呢?用一个新的指标来表示:

R2=SSA/SST,其中 R2 表示差异大小,SSA 是组间误差平方和,SST 是总误差平方和。

可把 R2 看成相关系数,所以可以用相关系数的判断标准来给出差异的大小:

当 R2>0.5,认为各个分组间的差异非常显著;

当 R2 在 [0.1,0.5] 之间时,认为各个分组间的差异一般显著;

当 R2<0.1 时,认为各个分组间的差异微弱显著。

应用:

1.产品升级前后,使用时长有了一定提升,可以说升级有效果吗?

升级后的平均使用时长为 1分 34 秒,升级前为 1 分 26 秒。升级后使用时长提升了不到 10 秒钟,能说产品升级有效果吗?

1)判断样本是否满足“方差分析”的前提条件

使用时长来自同一群用户,就是产品的使用用户,是同一总体;并且使用时长满足正态分布,所以要分析升级前和升级后有无效果,就是分析升级前的使用时长和升级后的使用时长是否有差异,也就是可以用方差分析来判断。

2)计算 F 检验值和 F crit 临界值

F 检验值是 5.97,F crit 临界值是 4.1959,所以 F &amp;gt; F crit,所以这两组数据有差异,也就是说升级后使用时长的提升是有效的。

3)评估差异大小

结果是 0.1757,属于一般显著。

结论:此次产品升级对使用时长是有效果的,平均使用时长提升了 8 秒,但提升效果一般。

2.最近做了一次活动,活动后的 DAU 有所提升,可以说活动有效果吗?

为了提升 DAU,做了一个促活的活动,把活动前后的 DAU 抽样 15 天的数据对比,发现活动后 DAU 均值是 55567,比活动前的 DAU 均值 54198 有所提升,可以说活动有效果吗?

我们不能单纯地看 DAU 均值提升就认为有效果,也有可能是正常的波动,所以我们需要准确对比这两个分组间的差异。

1)判断样本是否满足“方差分析”的前提条件

因为两组的 DAU 都来自产品的 DAU,所以认为是来自同一总体,同时 DAU 满足正态分布,所以可以用方差分析来进行分析。

2)计算 F 检验值和 F crit 临界值

因为 F(0.022) &amp;lt; F crit(4.1959),所以这两组数据无差异,也就是说这两组 DAU 没有任何区别,均值的变化是正常波动,促活活动并没有带来效果,所以不需要进行第三步,不需要评估差异大小。

上面的案例都是针对一种策略来分析效果。我们把这种形式的方差分析叫作单因素方差分析,因为只评估一种策略在不同客群、或不同渠道、或不同场景中的效果。下面我们看看一个更复杂的场景——多因素方差分析。

3.如何分析注册率是拉新活动带来的?还是渠道本身特性带来的?

渠道运营,涉及的渠道很多,同时在每个渠道上也会投放大量的运营活动,目的都是尽可能地将渠道的流量引导到产品上完成注册,才能进行后续更为深入的运营。

(1)渠道

刚开始我们对接渠道,由于资源有限,运营活动还是全渠道投放。想分析针对单一一个运营活动,各个渠道间的用户注册率是否有差别。

F(1.96) &amp;lt; F crit(3.55),所以各个渠道的注册率没有差异。

面对这样的问题,你自然会说可能是拉新活动的没有做出差异化的原因,所以你把拉新活动精细化,拆为权益类活动、品牌类活动和通用类活动。通过这三类细分活动再次投放到各个渠道上,再次评估各个渠道的注册转化率。

(2)活动

于是,除了渠道,还有活动来影响注册率。此时有两个因素来影响注册率,分别是渠道因素(有三组)和活动类型因素(有三组),所以我们用无重复双因素方差分析来做,

这里是两个因素,所以要从行和列分别去分析:

行的 F(8.46) > F crit(6.94),所以注册率在不同行(不同活动)上差异显著,并且 R2 为 0.796,属于非常显著;

列的 F(0.16) < F crit(6.94),所以注册率在不同列(不同渠道)上无差异。

所以,当我们给各个渠道投放多种类型的活动时,我们发现注册率和活动类型强关联。

(3)客群

把活动细分为三类只是精细化运营的开始,接下来你自然会想把这三类活动投放给每个渠道的不同客群,再看看对注册率的影响。

于是,除了渠道和活动,还增加了渠道中的客群(这里仅按照性别这个维度来分析)。此时每种类型的活动又针对男性客群和女性客群分别进行了投放,我们把这种情况叫作有重复因素。

有重复因素,即每个因素(活动类型)中都有两个重复值(男性和女性)。

样本是每个行中的男性客群和女性客群;

列是渠道;

交互是男性客群或女性客群,是否与渠道一起共同对注册率产生了影响。

从结果中我们可以看到:

样本的 F(10.57) > F crit (4.25) ,所以不同性别的客群和注册率差异显著,再考察样本的 R2 为 0.64,为很强的显著关系;

列的 F(0.47) < F crit (4.25),所以不同渠道的客群和注册率差异不显著;

交互的 F (0.49) > F crit (3.63),所以不同性别的客群与渠道共同对注册率差异不显著。

此时我们可以下结论:不同渠道本身对注册率影响不大,可以排除渠道自身特征的影响;但是不同性别客群的拉新活动对注册率的影响非常大,后续可以针对渠道中的不同性别投入更多的拉新资源以提升注册率。

提醒:在本文的讲解过程中,对方差分析的原理和要求做了很多业务上的适应性的假设。而实际业务的情况非常复杂,在使用方差分析前应查阅统计学的资料后,确认业务情况符合方差分析的几个条件才能使用。如果硬套方差分析的方法来分析只会产生严重误导和偏差。

总结

方差分析适用场景:

第一类:同一客群在实施某个策略前后的指标对比,以评估策略效果。

第二类:两个或多个客群对比同一指标,以评估不同客群在这个指标上的差异,以评估不同客群的指标运营效果。

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2023-07-22 16:35:441

互联网产品的常用缩写(uv、pv、dau...):

PM---产品 RD---开发 QA---测试 BD---Business Development, 销售 PR---Public Relation, 公共关系---公关 GR---government relation,政府关系 PGC---Professionally-generated Content,专业生产内容 UGC---User-generated Content,用户生产内容 OGC---Occupationally-generated Content,职业生产内容 QPS---Queries Per Second意思是“每秒查询率”,服务器每秒请求数量 UV---Unique Visitor,访客数,是指在一个统计周期内,访问网站的人数之和。 PV---Page View,浏览量,是指在一个统计周期内,浏览页面的数之和。 VV---Video View,播放数,是指在一个统计周期内,视频被打开的次数之和。 BR---Bounce Rate,跳出率,短时间内浏览了页面马上就离开的用户数占所有页面访问数的比重 CV---Content Views,内容播放数,是指在一个统计周期内,视频被打开,且视频正片内容(除广告)被成功播放的次数之和。 DAU---Daily Active User ,日活跃用户数 DNU---Daily New User,日新增用户数 DPU---Daily Pay Users,日付费用户数 CR---Churn Ratio, 流失率 RR---Retention Ratio, 留存率 UG---User Growth, 用户增长 CP...:每...的成本(Cost Per...) U:用户(User[账号或角色]) RU:注册用户(Registered User) N:新增(New) L:登录(Login) E:参与(Engagement) D:设备 (Device) A:活跃(Active) P:付费(Pay) K:核心(Kernel) F:首次(First) RR:留存率(Retention Ratio) CR:流失率(Churn Ratio) 排头A:平均(Average) 排尾R:比率(Ratio) T:时长(Time) C:次数(Count) V:价值(Value)
2023-07-22 16:35:521

日活跃用户的优缺点

优点:保持了产品热度。缺点:日活跃用户不一定就是真正客户。现在大家经常会用到所谓的「日活」(日活跃用户量,DAU)、「周活」(周活跃用户量,WAU)来监测我们的网站,有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的,以为是非常好的现象,但是如果没有做留存分析的话,这个结果很可能是一个错误。比如某公司做了很多拉新活动,人是带来了很多,活跃用户数在不断上升,但是就代表客户在不断增长吗?也许这只是拉新人数太多掩盖了流失率居高不下的问题,实际上客户的留存是在逐渐降低的。拓展资料DAU(DailyActiveUser),日活跃用户数量。一般用于反映网站、互联网应用等运营情况。结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。日均活跃用户数量(DailyActiveUser,DAU)是用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标。日活跃用户数量通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户)。受统计方式限制,互联网行业使用的日均活跃用户数指在统计周期(周/月)内,该App的每日活跃用户数的平均值。通常DAU会结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。日均活跃用户数用于比较APP端或小程序端活跃用户规模,多应用于衡量中国移动互联网垂直行业发展中关注时间段内APP或小程序日均活跃用户数变化,或观察电商6.18,双十一等节假日期间用户规模变化。
2023-07-22 16:36:001

美国国防采办大学(DAU)在哪个州?

很多州都有分校!Regional Campuses and Satellite Locations Capital and Northeast Region DAU Ft. Belvoir, Virginia DAU Ft. Monmouth DAU Hanscom AFB, Boston DSMC-School of Program Managers, Fort Belvoir, VA Mid-Atlantic Region California, MD Chester, VA Kaiserslautern, Germany Norfolk, VAMidwest Region Main Campus, DAU Midwest, Kettering, OH DAU (DSCC) Columbus, OH DAU Rock Island, IL DAU Sterling Heights, MISouth Region Huntsville Alabama DAU MacDill AFB DAU Eglin AFB - Eglin, FL. Warner Robins AFBWest Region DAU San Diego, California - Campus DAU Port Hueneme, California DAU Los Angeles, California Hawaii
2023-07-22 16:36:082

游戏DAU,MAU是什么意思?

玩家在玩游戏的时候就能自动完成更新,不需要停服维护,也不需要和各种渠道对接,数据有几个重要指标,分别是活跃用户,日(dau),周(wau),月(mau)平均停留时长。
2023-07-22 16:36:151

DAU与日UV的区别具体是什么?

UV是独立访客。通过用户IP排重统计数据。从统计来源查看,这个数据的最终结果,就会存在差异,即使数据总数有时候会看起来差不多。但是还是要区分一下。
2023-07-22 16:36:242

「眼观」拼多多DAU首超淘宝,意味着什么?

DAU首超淘宝,但拼多多的未来仍需谨慎乐观 尽管仍有很多人对拼多多充满“歧视”和不满,但这丝毫不影响拼多多继续突飞猛进,收割一波又一波流量,攀上一个又一个高峰。 凭借拼多多2100多亿美元的市值,如今的黄峥身价已达586亿美元,“脚踩”马化腾,“追平”马云,跻身福布斯富豪榜中国区前三。 因员工猝死事件,深陷舆论漩涡,以致“被迫终止”春晚合作的拼多多,市场上的表现也并没有一片黯淡。相反,除夕和大年初一两天的DAU(用户日活)竟然还首次超过了多年“霸主”淘宝。 尽管随后迅速滑落“冠军”宝座,但这一具有里程碑意义的事件,无疑透露出了几点信息: 这主要基于拼多多的用户多为二三线城市开外及广大农村地区为主的判断。 随着互联网和智能手机的普及,低线市场入网人数不断增加,而这些人的文化水平和收入通常不高。 据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第 47 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,90%网民为专科及以下学历,70%网民月收入低于5000元。 他们对价格更为敏感,对人情世故更为看重,故以“低价”和“拼团”为核心玩法的拼多多显然更具诱惑力。 统计数据还显示,我国农村地区互联网普及率为55.9%。这便意味着,在广大农村地区,拼多多未来还有很大的增长空间。 尽管未来可期,但短期看,拼多多仍面临较大的增长压力。 高位过后便迅速滑落,表明拼多多并没有和淘宝拉开距离,“方盛方休”显示出拼多多的“后劲不足”。 从消费者反馈看,拼多多DAU的反超其实跟过年期间砍单和拼团不无关系。 如果说春节期间更高频次的亲情互动才是DAU暴涨的幕后推手,那么其实很难说,拼多多已经具备了超越淘宝的条件。 鉴于我国互联网整体普及率已达70.0%,而手机网民已接近100%,这也意味着,未来增量市场不会很大,存量竞争将越发激烈。 数据显示,淘宝1月的DAU稳定在3.19亿,而拼多多则稳定在2.74 亿,两者相差仅有4000多万。 随着淘宝增长见顶,用户甚至开始不断流向拼多多,开拓新市场成为淘宝的必选项。于是聚划算、淘宝特价版等主攻下沉市场的产品被阿里放到重要位置。一方面对标拼多多,一方面也旨在拉拢低线用户,避免涌入竞争对手的怀抱。 京东那边,虽然DAU远不及淘宝和拼多多,但也通过推出京东极速版等举措,企图在保证产品质量和物流效率的同时,进军下沉市场,同时切入拼多多的腹地。 线下方面,淘宝也通过开设天猫小店、京东通过布局京东便利店等早早地进军了广大低线市场。只是虽有规模,但成效似乎并不显著。 从某些方面看,拼多多的崛起似乎也验证了马云的12字箴言:“看不见,看不懂,看不起,来不及”。 尽管阿里、京东等电商巨头对拼多多反应的还算及时,并且也采取了严酷的绞杀和多方封锁的策略,但仍旧挡不住拼多多“如履平地”般的飞速生长和壮大。 面对如今的局面,不知道马云和刘强东有没有一些后悔和遗憾的地方。 然而,尽管气势正盛,但拼多多面临的问题和挑战也越来越大,无论是市场竞争、用户规模,还是产品服务和用户口碑。 企业之间的竞争最终落脚点还是“用户心智”之争,而在消费者满意度和信赖度方面,拼多多显然还有很长的路要走。
2023-07-22 16:36:491

流量价值

第一,产品特征决定了流量的价值 首先,我们需要理解流量是怎么回事,以及什么才是有价值的流量。通常,谈到流量就会谈到DAU(日活跃用户数量MAU(月活跃用户数量),但这些数据真的代表流量吗?还有一个问题引发了我的思考,为什么同样是1000万日活量的产品,价值却完全不同呢? 我们可以看几个例子。第一个是有关天气的应用,比如MJ天气的日活量几千万,量很大,但如果想把这么大的流量变现并分发出去,其实很难做到。这不是营销问题,而是产品本身的问题。因为用户虽然每天都需要关注天气,但是他只需要花0.5秒,不会做更多停留。 第二个是有关查违章的应用。这是刚需,切中了用户痛点。谁都关心自己有没有违章、扣不扣分、需不需要缴费,但是为什么查违章的流量也没有价值呢?后来我们发现一个很微妙的心理,在查违章这件事情上,用户绝对不会主动打开,他巴不得这个应用一年不出现。所以这个使用场景是完全被动的。比如给你推一条消息,告诉你昨天在哪儿出现一个违章,肯定会让你沮丧,你心中非常不期望它出现。这就是说用户不会主动打开它,更不会停留。 第三个例子是MT,其全网用户的渗透率也非常高,但为什么MT的流量价值不大呢?因为大家还是把它当作一个工具。一个女孩,花半小时修一张图,弄完后肯定是立即退出。尽管MT会鼓励你“直接分享更清晰”,但几乎没有人会直接分享,谁会愿意分享一张一看就是修过的图呢?用户的动作一般都是保存,关掉App,再打开微信,调取相册。所以它再好,也只是具备工具属性,这就导致它的商业价值很有限。 因此,判断一个产品的流量是否有价值,我们先看以下几个要素:一是用户数,即DAU;二是时长,看用户黏性;三是交易属性。后来我自己有一个用来判断的公式: 流量价值=DAU×时长×交易系数 按照这个公式,我们可以反过来看一下,为什么微信那么成功?它的流量为什么那么有价值?微信有10亿用户,平均一个用户一天使用90分钟,这是多么可怕的数据。为什么今日头条好?今日头条累计有5亿多用户,一个用户每天阅读时间60~70分钟,这也很可怕,所以用户使用时长很重要。 最后一点就是交易属性,这个很容易理解。一个有交易属性、可以直接产生交易的产品,流量自然更有价值。比如淘宝,尽管从全网总量看,淘宝的流量不如微信,也不如百度,但它产生的每个流量都带有交易属性,所以淘宝的流量非常值钱。对任何一个产品来说都是一样,流量本身就很宝贵,如果有一定的时长,再加上交易属性,那简直是“核武器”。
2023-07-22 16:36:581

上线新的活动DAU上深,收入下架的原因

上线新的活动DAU上深,收入下架的原因如下:1、数据验证:如果DAU上升或者下降,且非日常波动,需先确认指标逻辑计算和数据提取是否存在问题;数据提取无误后,如果DAU是骤降,则需向相关技术同学确认数据采集、传输、存储过程是否问题,是否有丢数据或者正在更新数据的情况。2、产品是否发了新版,发布新版本往往是导致数据波动原因之一,具体需结合第四点用户详细数据进行分析。如果DAU上升,可以查看用户产品新功能参与率、新道具使用率、以及关卡通关率等数据是否有所上升;如果DAU下降,可以查看是否是因为调整关卡难度导致某些关卡的通关率下降、由于礼包调整导致礼包购买率减少等(具体根据版本更新内容进行分析),从而造成了用户流失。
2023-07-22 16:37:131

《王者荣耀》的DAU达到1亿了么?

2018年的时候,开心消消乐的月活用户数超过王者荣耀位列国内市场第一,2019年仅次于王者荣耀位居第二名,且欢乐斗地主位居第四位的时候...感觉中老年人(没有说玩家都是中老年人的意思,天眼妹也玩)作为我国手游强大后备军,将齐力置顶我国游戏产业天花板。
2023-07-22 16:37:2314

各位单位mAU什么意思?

Agilent HPLC系统中以A乘1000作为信号单位,因此称为mAu, 毫吸光度单位的意思(Au=Absorbance unit). 注意也就是仪器这样表达的,并不是什么规范的标准单位
2023-07-22 16:38:314

用户活跃度一般怎么定义

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比,根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。但产品不同,活跃用户的定义也可能不同。有的APP打开就算活跃,而有的APP必须登录才算活跃......比如:现有一份网站总体运营报表,想分析最近一周的用户活跃情况,该如何操作呢?1、确定维度本例中为“最后一次登录时间(以日为单位)”2、选取数值(1)选取的数值为:登录日的用户数量—“用户ID(计数)”(2)另外添加一个次轴:计算活跃用户的环比增长情况3、拖拽制图这样即可得到一张展示用户活跃度的可视化图表。从中可以很清楚的看出用户活跃度在逐步提高,说明产品现阶段运营良好,可以继续保持。所涉及工具为:BDP个人版
2023-07-22 16:38:511

沐浴露~洗发水的越南语

洗发水:dau goi dau 沐浴露:dau tam 越语中把“洗发水”习惯称为“洗发油”, “沐浴露”却译为“洗澡油”。
2023-07-22 16:39:091

如何获取app的新增用户,活跃用户,启动次数,使用时长等数据?

这些是运营商能抓取出来的,恰好我有和做,脑袋
2023-07-22 16:39:183

百度小程序DAU达到10以上才可以参与小程序质量评估,如何快速提升DAU?

需要手机,爹要有打的话,十以上之后能可以参加小程序的质量评估,如何快速提升的地优优的优的方法可以的
2023-07-22 16:39:323

DAU是什么意思

DAU全称DailyActiveUser,指的是日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。通常DAU会结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡,也可以这么说,MAU更像战略层面的表征,DAU更像战术层面的表征。通过这些宏观和细微的趋势变化,可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。
2023-07-22 16:40:051

dau是什么意思 dau应该是什么意思

1、DAU全称Daily Active User,指的是日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。 2、通常DAU会结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡,也可以这么说,MAU更像战略层面的表征,DAU更像战术层面的表征。通过这些宏观和细微的趋势变化,可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。
2023-07-22 16:40:121

dau是什么意思?

DAU(Daily Active User),日活跃用户数量。一般用于反映网站、互联网应用等运营情况。结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。相关信息:日均活跃用户数用于比较APP端或小程序端活跃用户规模,多应用于衡量中国移动互联网垂直行业发展中关注时间段内APP或小程序日均活跃用户数变化,或观察电商6.18,双十一等节假日期间用户规模变化。
2023-07-22 16:40:191

dau和uv的区别

DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。UV是unique visitor的简写,访问网站的一台电脑客户端为一个访客。独立IP:是指独立用户/独立访客。PV(浏览):即Page View, 即页面浏览量,用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问,访问量累计。EVENT(事件):常见如点击事件等。DAU与UV区别UV根据设备号,DAU根据用户pin。多个设备号可以同时登录一个用户pin,也可以所有设备号都不登录用户pin。PS:其实在实际生产情况下,实时计算里,根据设备号去重计算得结果一般称为UV;而离线计算里,根据设备号去重计算结果一般称为DAU。UV与独立IP区别如果你是同一个电脑(客户端),通过更换ip的方式,重复访问同一个网站,统计的时候,统计到的数据是1 UV,多个IP。如果在同一个IP下面有多台电脑(局域网客户端),这些电脑都访问同一个网站,统计的时候,统计到的数据是多个UV,1个IP。
2023-07-22 16:40:521

日活是什么意思

搜索词条竟日[jìng rì]竟日jìng rì[all day long] 终日;从早到晚竟日默默在此。——明·归有光《项脊轩志》明 冯梦龙 《东周列国志》第五十一回:“庄王一见,与语竟日。大悦曰:‘楚国诸臣,无卿之比!"即日拜为令尹。”阖户启箧取书,读之竟日。——《宋史·赵普传》
2023-07-22 16:41:015

大dau游戏是什么意思

大DAU全称DailyActiveUser,指的是日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。
2023-07-22 16:41:311

直播的dau是什么意思

我是做传媒直播行业的。直播的dau是日活跃数量,包括主播,游客在内的,除去重复登陆的。经常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。
2023-07-22 16:41:481

dau越语是什么意思

哇!这个问题就有排猜了。DAU 这个字因为调号音标不同会有很多个意思。如: 哪里、痛、油、草莓、媳妇、头部 等等等等!
2023-07-22 16:42:091

QPS、RT、PV、UV、SLA、DAU 介绍

[TOC] 每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。 响应时间是指系统对请求作出响应的时间 访问量即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次单台服务器每天 独立访客即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客,在一段时间内。 PageRank,即网页的级别技术,或网站权重或受欢迎度。表示一个网页的重要程度。级别从1到10级,10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。 Service-Level Agreement,是关于网络服务供应商和客户间的一份合同,其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语。传统上,SLA包含了对服务有效性的保障,譬如对故障解决时间、服务超时等的保证。但是随着更多的商业应用在Internet的广泛开展,越来越需要SLA对性能(如响应时间)作出保障。 Daily Active User日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。MAU 是月活数。 并发数:并发用户数是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量 吞吐量:吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量 QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 一般使用 http_load 进行统计 QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 峰值QPS: 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV: 访问量即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 UV: 独立访客即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次服务器数量:机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器机器:ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) 例子: 每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS?答:( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)如果一台机器的QPS是58,需要几台机器来支持?答:139 / 58 = 3
2023-07-22 16:42:181

射频分布系统中的DAU/DRU/WFDS具体指什么?

DRU是数字射频拉远单元。WFDS是无线光分布系统的简称。
2023-07-22 16:42:271

阴阳师手游DAU强势突破1000W

阴阳师网易v1.7.34类型:角色扮演大小:2018.64MB评分:8.8平台:标签:网易游戏唯美战斗仙侠在《阴阳师手游》官方今日宣布,游戏的日活跃用户已经突破了1000W大关,值得大家欢呼。【霸榜刷屏《阴阳师》手游DAU突破千万】日活跃用户(DAU)数据是衡量一款移动游戏的重要指标,百万级的DAU手游产品已属精品,千万级的DAU手游产品屈指可数。《阴阳师》手游上市不足两个月,实现的千万级别DAU成绩备受瞩目。《阴阳师》手游上线以来在App Store畅销榜上的排名不断攀升,上线不久就闯入iPhone畅销榜、iPad畅销榜前十,10月以来更占据iPhone畅销榜榜首,但更加值得注意的是,《阴阳师》手游在App Store超过25万5星好评更是少之又少的惊艳数据。作为网易战略级手游产品,《阴阳师》还在不断创造新的话题点,有望保持持续的震撼级成绩。【匠心独具,游戏内所有元素精雕细琢】随着中国移动游戏市场不断发展,二次元、卡牌、RPG等品类的游戏数量越来越多,《阴阳师》在竞争中成功突围,不仅实现了行业、市场与玩家的多重认可,更在一定程度上也推动了整体市场游戏品质的提高。作为一款网易自主研发手游,《阴阳师》贯彻匠心精品,唯美和风的画面让玩家如痴如醉、上百种式神完美诠释平安志异、剧情上的层层深入更是让很多玩家欲罢不能,对于二次元用户来说,《阴阳师》声优阵容更是印象深刻,拥有一众大牌豪华声优品质加盟。可以说《阴阳师》匠心打磨品质,才能最终赢得玩家的认可。【新资料片即将上线,精彩不容错过】《阴阳师》手游上线以来注册用户数、DAU、五星好评等成绩都颠覆了业界的认知,一款游戏只有用心打磨、极致品质才会拥有众多玩家的喜爱与支持。尽管《阴阳师》创造了一个又一个惊艳的成绩,但对于优化用户体验、持续保持品质,《阴阳师》团队丝毫未松弛。10月16日,《阴阳师》手游官方携玩家日本行,在唯美和风之旅中,官方透露11月即将有《阴阳师》全新资料片上线,更多全新玩法、更多精彩内容将会很快与玩家见面。
2023-07-22 16:42:341

业绩快报|快手Q3营收205亿,DAU增长17.9%至3.2亿

品牌广告,品牌电商。11月23日港股盘后,快手科技发布2021年第三季度业绩。财报显示,本季度快手实现营收人民币205亿元,市场预期201亿元,同比增长33.4%。经调整EBITDA亏损33.8亿,与上个季度相当。用户数据方面,快手三季度DAU达3.204亿,同比增长17.9%,环比增长9.3%,季度环比增速也创下去年二季度以来的新高,也是今年上市以来的新高。另外,快手MAU达5.729亿,单季度增加6670万月活用户,也为2020年二季度以来最大季度净增。截至三季度末,平台累计的互相关注用户达140亿对以上,较去年同期增长59%。快手DAU和MAU的同比增速由2021年第二季度的11.9%及6.7%,加速提升至17.9%及19.5%。另一个关键数据时长方面,快手本季度DAU日均使用时长达到近120分钟,同比增长35.0%。快手仍然在调整自己的收入结构,具体表现为广告收入占比持续上升,直播收入占比仍在下降。快手Q3收入结构本季度快手线上营销服务收入109亿元,为第一大收入来源,同比增长76.5%,增速有所放缓,品牌广告仍然是目前的战略重点之一。直播收入77亿元,环比增长7.4%,同比下降3%,直播DAU渗透率增至78%。直播平均月付费用户增长至4610万,环比增长3.6%,每月直播付费用户平均收入增长至人民币55.9元,同比增长8.8%,环比增长3.7%。电商业务方面,本季度电商交易总额达1758亿元,同比增长86.1%。截至9月30日的九个月,快手电商GMV共达到4397亿元,同比增长115.5%。2021年9月,快手电商复购率进一步提升至70%以上。闭环电商快手小店对GMV的贡献率从2020年第三季度的71.4%增至2121年同期的90.0%。此外,快手在品牌营销方面也取得了初步成效,本季度品牌商品GMV增至超过了整体GMV的增长。
2023-07-22 16:42:411

用户活跃度一般怎么定义

这取决于网站的用户定位和业务定位。首先是用户行为的分析,用户在网站上能产生什么行为?其次是用户属性的分析,用户在网站上拥有什么样的属性?以微博为例,用户可以发微博、评论、转发、收藏、关注、私信,用户有发布的微博数、转发数、评论数、被关注数、关注数、收藏数。两个维度结合到一起就可以定义出活跃用户特征。还是以微博为例,活跃用户的定义可能是:每天发布微博3条以上、评论5条以上、关注新用户5个以上、微博总数超过50条、被关注数超过30人……等等。
2023-07-22 16:43:224

用户活跃度如何计算

用户活跃度=日活跃用户/月活跃用户,计算公式:DAU/MAU(理论值不低于0.2,0.2*30天=6天,即用户登陆次数不少于6天)
2023-07-22 16:43:464

评估体系包括哪些维度

包括以下:1、系统性原则。各指标之问要有一定的逻辑关系,它们不但要从不同的侧面反映出生态、经济、社会子系统的主要特征和状态。2、典型性原则。务必确保评价指标具有一定的典型代表性,尽可能准确反映出特定区域——高西沟的环境、经济、社会变化的综合特征。3、动态性原则。生态一经济一社会效益的互动发展需要通过一定时间尺度的指标才能反映出来。4、简明科学性原则。各指标体系的设计及评价指标的选择必须以科学性为原则,能客观真实地反映高西沟环境、经济、社会发展的特点和状况。评估体系的建立衡量一个产品的好坏,我们常常会用一些业务指标去衡量,这些指标很多直接反映的是KPI,例如DAU、用户规模、时长、留存等。但这些指标并不能真实反应一个产品的好与坏,例如对于DAU来说,DAU并非越高越好,通过给用户高强度的push和高激励的运营,能快速地带来DAU的增长,但却是以打扰用户,引入低质流量为代价的,这是有损产品长期发展的。
2023-07-22 16:43:551