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数据分析中经常需要针对指标异动定位问题根源，第一反应当然是做拆分，总体出了问题就去查到底是哪个子模块除了问题。如果指标是表示一个具有可加性的总量，如总人数、总销量、总点击量，这时拆分到各个子模块上是没有问题的，因为总指标等于各个子模块的指标之和。但是当指标是一个均值或比例时，子模块的指标变化可能和总体的变化不一致，比如子模块的指标上升了，总体的指标却下降了！这就是辛普森悖论。举个例子，某APP的每日人均发帖量 = 每日总贴数 / 总人数。现在发现这个指标下降了，我们按用户群体的手机类型做个拆分：安卓客

作者：DataHunter链接：https://www.zhihu.com/question/39373532/answer/566222481 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。文章目录一、 为什么要撰写数据分析报告二、数据分析报告是什么？三、数据分析报告的写作原则四、数据分析报告的种类1、专题分析报告2、综合分析报告3、日常数据通报五、数据分析报告的结构1、标题页2、目录3、前言4、正文5、结论与建议6、附录六、注意事项很多人在写数据分析报告的时候.

数据分析的五个关键环节界定问题：将原本简单的业务需求背后的原因挖掘出来收集数据：根据业务问题确定所需要的数据维度数据清洗：检查数据中存在的问题并进行处理数据可视化：通过可视化图表呈现数据的结构和关系数据建模：建立数据分析模型，对业务的发展进行评估与预测数据报告...

刷题有感。。。总表缩写解释AARRR描述用户生命周期的模型，用于用户增长：Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（变现）、Refer（传播）ACUAverage Concurrent Users，平均同时在线玩家人数。ARPUAverage Revenue Per User，即每用户平均收入...

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什么是好的数据指标比较性的简单易懂的比率可改变、指导行为的找到正确的指标定性指标和量化指标虚荣指标和可付诸实践的指标需要提防的8个虚荣指标：点击量、PV、访问量、独立访客数、粉丝数、网站停留时间/浏览页数、收到的用户邮箱数、下载量探索性指标与报告性指标先见性指标和后见性指标相关性指标和因果性指标...

转载自：输出ING一、幸存者偏差描述关注于眼前那些经历了某些过程而幸存下来的人或物，却忽视了不在视线范围内的未幸存下来的人或物。举例二战中美国军方想加强飞机的防护，从而降低被敌军击落的几率。根据返航回来的飞机，可以看到弹孔主要分布于机翼和飞机尾部，而驾驶舱、发动机和油箱的弹孔则非常稀少。因为机翼和飞机尾部弹孔更多，军方认为应该加强这两个部位的防护。但给美国海军提供智囊顾问服务的沃德教授却提出了加强机身防护的建议，他认为：此次统计的样本，仅包含没有因敌火射击而坠毁并安全返航的轰炸机。

在大多数软件公司或基于网络的公司，提高网站或App访客的激活和留存数量并不是由市场人员负责，而是由产品和工程团队负责，他们致力于开发能让用户爱上产品的功能。而这两个群体之间几乎不存在任何合作，他们各自专注于各自的重点工作，几乎没有什么互动。移动应用开发完成之后，市场团队制定了一个发布方案，像往常一样，这个方案包含了一系列传统的营销活动，并且重点放在了社交媒体、公关和付费获客推广上。App本身做得很好，营销方案也不错，但是用户增长仍然非常缓慢。最有可能成功的增长策略不是只关注用户群的扩大，也要最大限度.