摘要：
偏工程的问题； 为什么要做数据采集： 缺乏事件埋点，无法用漏斗分析； 埋点缺乏属性，无法分析； 》》遇到业务问题，也作出假设，但是缺乏数据；缺乏属性；无法做出进一步的分析； 巧妇难为无米之炊 【数据埋点】 向百度发日志,click行为 用户做了某件事情 向服务器发送一条日志； 【案例】支付页面：支付 阅读全文
摘要：
解约用户的特征是什么呢，尤其是首小时解约的用户，年龄特征？渠道？给谁投保？身份证信息？地域信息？ 刷量？ 设备信息，地理位置等等信息会暴露出是否刷量 行为路径分析 阅读全文
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辅助产品设计决策 1 谁 用户画像； 2 在什么情况下 亲自去尝试产品，发现问题 阅读全文
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路径挖掘的局限：一群人的整体流转的趋势，掩盖用户的特征； 阅读全文
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漏斗分析的路径相对明确 GA有这个功能； 倒推 阅读全文
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BMI高的 减肥瘦身 BMI中等的 增肌塑形 推送：关键都不会看啊，像我这种人 文案的编辑 阅读全文
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【末次归因】 转化路径短，事件之间关联性强 【递减归因】 【首次归因】 比如卖保险，依赖市场和运营 【游戏充值：递减归因】 【首次归因：小额贷款】 市场渠道流量 阅读全文
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拉新：流量吃紧； 年龄，性别，城市，渠道 阅读全文
摘要：
1、目标明确的：续费率，付费率 业务流程》》漏斗分析 【案例：漫画付费转化】 时间窗口设置太长影响有效性>>借助用户分群 【案例：主播的价值评估】 精准留存：主播直播间的留存 【案例：社交APP上线好友推荐功能】 用过各好友数量的用户数分布来评估； 阅读全文
摘要：
不同订单月 M2M3续费率 【精准留存】 红包对照组和策略组，续费率区别 阅读全文