如何对数据进行分析和运用？如何利用数据分析问题( 二 ) _数据分析

案例一开始，先同步后台。有一个基于内容的小程序。可以理解为今日头条的小程序版本。你要研究的是默认刷新或手动刷新对进入小程序时用户流失的影响。用户进入小程序后需要手动刷新。如果进入后程序默认刷新，损失会有所缓解。
你会如何回答这个问题？可以直接拆解目标，定义指标进行分析。对不起，我先做的是现状流程图，这样我们可以更清楚地了解正在发生的事情。
让我们从目的开始。什么目的？可以从主题中学习到的关键行为是刷新和丢失两个关键节点。将这两个节点连接起来后，发现中间部分是刷新后的反馈，即刷新有内容，刷新无内容：

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从历史数据中可以看出用户可能的后续行为，包括退出行为、其他产品功能行为、浏览行为、刷新行为：

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根据当前情况绘制流程图：

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小贴士，产品经理画流程图是一个好习惯，这样可以帮助自己和他人理解你要做什么，指出问题。
Tips2，产品经理的工作也不简单。这就像思考和做出决定一样简单。可不是怎么弄清楚问题那么简单，会害死一大批人。
退出行为分为有效退出、无效退出和无退出行为。有效退出可以定义一个有效的退出时间，比如退出时间-进入时间大于10秒。有人说退出的时候只能直接退出。我需要在这里说点什么。有交往的人都分开了，只剩下出口了。怎么还分，因为有可能是用户在认真看这个屏的内容，上次浏览过一个屏，这次新的没兴趣，或者用户上次误登出，这次重新进入仔细观察，依然没有兴趣，然后再次退出，无效退出相反，条件外快速退出的用户被确定为排除分析的用户数据，需要详细的，

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将以上条件穷举结合后，情况见下表：

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12、不多，接下来怎么办，我们要发挥产品经理的另一个特点，分析、标记每个用户行为的原因，过滤掉你关心的和比较的，比如：

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记住第一个问题，手动刷新对默认刷新对用户的影响，我们需要从上面去掉很多你想用的东西，去掉无用的信息进行分析。弄清楚我们想要什么并定义我们想要什么是最难的事情。从交互的角度来看，分为刷新和未刷新。可以理解为将没有刷新的用户转入系统给你刷新，而将自己刷新的原用户作为控制组，无效退出就是结果。一般来说，如果没有刷新，就不会有新的内容。如果有刷新，统一情况，最后估计影响范围。一般来说，在这个业务的情况下，影响范围将包括在线时间，查看的文章数量和重新注册。主要考虑因素是重新进入，因为您担心客户流失。
正常情况下，能做到这一点，基本就可以结束了，娜妮，结束了吗？这么多的伏笔。不，还早。如果按照5W2H来划分，谁、在哪里、做什么、什么时候、为什么做，上面只包括做什么，还有很多事情要做。
先说“谁”吧。通过广义的定义，我们可以区分新用户和老用户。将新用户粗略定义为从未进入小程序的用户。规则是当天生成的open id确定为新用户当天活跃，无论当天再次访问多少次，也确定新用户当天活跃；而老用户是生成了open id的用户。老用户也可以使用主动行为进行分层。按照惯例，可以分为次日活跃、7日活跃、30日活跃、90日活跃。每日活跃，1年内活跃，因为产品上线不到1年，所以选择前几位。