由于用户和登录日期被设置为主键所以不需要再进行去重，下面看看如何快速求七日留存。（阅读原文可以直达CSDN本文链接）
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
所谓留存，就是指某日创建的账号在后续自然日登录的比例，比如3月1日新增账号创建数为100，在3月2日这部分用户登录数为51，那么3月1日新增用户的次日留存率为51/100=51%。
本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容； 本文使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量，视图，关联查询等内容。
Push消息系统是很多APP的基础功能，是触达用户的一个非常重要的手段，对于提高产品活跃度、提高功能使用体验、提升用户粘性、提升用户留存率都会起到重要作用。召回唤醒沉默用户，提高用户的留存率，促进用户活跃，提高产品活跃度。 为什么Push消息推送是APP的基础配置
几乎所有的运营工作都是围绕着“拉新”、“留存”、“促活”、“转化”4个环节来开展的。
无论是产品经理、产品运营还是数据分析师，在评估一个产品的用户使用情况时肯定离不开留存率、忠诚度等观测指标。这些指标可以反映用户对于产品的粘性、产品用户价值质量的高低，及时了解用户留存、流失趋势，有助于帮助产品做更好的功能迭代，也有助于运营及时进程运营策略的调整，比如：当新用户留存率低的时候，是不是需要调整新用户的活动策略，或者当老用户留存率低的时候，是不是某个产品功能的问题，或者活动对老用户不友好而导致流失等等……
“ 产品经理在分析产品时，一般会关注DAU（日活跃用户数）、下载数、注册数、用户留存率等指标。留存率是一款产品无论在产品初期、中期或者长期都应该最关注的指标，它反映一个产品是否满足市场需求的数据。”
功能留存分析矩阵是什么意思？通过这个矩阵，帮你分析出产品中的哪个功能对留存的价值最高。
这套模型是我在运营路况电台 2000 万用户过程中积累出来的，也是我们团队做产品迭代，运营和产品目标设定最基本的方法。这个产品模型从几个相对不同的维度定义一个产品的关键要素，是测量产品好坏最核心的指标，通过这套模型能迅速发现产品的问题，留住用户的能力并预测产品未来的走向。这套模型非常实用，我多次给很多兄弟团队做过分享，但是一直受限于时间，没有整理成文，最近因为一个小手术要住院，时间比较充裕，才有时间把这套模型整理出来，分享给做产品和运营的童鞋们。对于一个产品，大家都知道留存和黏度等基本指标是非常关键的，如何
一个社交APP, 它的新增用户次日留存、7日留存、30日留存分别是52%、25%、14%。
此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率？用户留存率是电商行业经常用到的指标，用户的留存数指“第一天登录，以后几天还继续登录的用户数”，"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。因此先要计算出每日的总的用户数、次日的留存数，然后再计算留存率。
各位托尼和简妮，大家好，变成狗剩儿和翠花儿是不是也挺温馨的？不管叫什么名字，咱们回家是不是都应该好好学习一下？
用户留存分析是互联网时代常用的一种数据分析方法。而很多快速发展的公司并没有相应的方法论沉淀，这就导致了在计算用户留存的时候会出现下面的一些问题：1）用户留存的定义不明确，不同的研发有自己的理解；2）没有保留计算过程的中间表，数据可复用程度低；3）不同研发的开发习惯不同，导致计算过程和表设计不统一。
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
手机中的相机是深受大家喜爱的应用之一，下图是某手机厂商数据库中的用户行为信息表中部分数据的截图。
下面的Excel记录了某款电商产品在1月1日发布，1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表：
来源：李宽wideplum｜作者：李宽wideplum ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 你是否了解2021年 S
软件及移动应用类产品常用指标 新增用户数 New Users 指首次打开应用的用户数量，通常通过设备识别符（如苹果系统的UDID）来识别用户的唯一身份。由于传输统计数据需要联网，因此即便是首次打开应用，若未能联网，也统计不到。此外，卸载再安装通常不会算作新增用户，老用户的版本升级也不会计算在内。当然，如果下载了应用并未安装，或安装之后没有启动过，也无法统计为新增用户。 活跃用户数 Active Users 指统计周期内有过特定使用行为的用户数量。同一用户在一个统计周期内多次使用记作一个活跃用户。这里“使用行
什么是微信数据分析 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、你的下属，进行数据分析呢？ 是像描述天气一样——昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云？还是用其他的方式？ 大多数人所谓的数据分析就像刚才描述天气一样，那不是分析，而是描述数据。 数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。 微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的。这里不考虑单纯的复制粘贴， 那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。 微信数据分析需要从用户入手——新增、活跃、留
在极易同质化的今天，流量竞争着实激烈，提高用户留存的重要性不言而喻，且存量用户的获客成本远远低于拉新成本。
漂亮的平均数并不是数据分析的最优解，只是用数据造出来的虚幻景象，会运营决策造成误导。数据不会说谎，只是做数据的人没有做到精准的分析而导致对数据呈现的错误解读。在用户生命周期各个环节中，用户的转化率和留存率是各不相同的，如果是用各个环节转化率的加权平均来代表整个周期的转化率显然是不正确的；当然如果仅对于留存阶段的留存率来说，新用户进入产品的第一、三、七、十四天的留存率也是各不相同的，显然取平均也是不科学的。
本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析：在缓慢变化中寻找跳变——基于缓慢变化维度的用户分群》，作者日后创建个人公众号，以转载形式发布本文。
之前做过的数据分析项目挺多的，最近有一位朋友，他们公司是一家年销售额勉强破千万的电商企业，因为之前的品牌红利期，加上成本优势、野蛮生长，今年后端成本上涨，前端销量也在下滑，想总结一下之前的数据情况，并为之后发展看看有没有哪些突破点。
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
在SaaS中，NDR是客户留存率的重要指标之一。它可以帮助你了解在特定时期内，你从现有客户那里获得的收入增长情况。
原文地址：Predicting your game’s monetization future: An analysis on how top games developers calculate lifetime value 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：NoName4Me 校对者：mingxing47，hanliuxin5 一个关于顶级游戏开发商如何计算终身价值的分析 我们中的许多人都梦想构建下一
在日常的运营数据分析中，包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据，从这3个维度，增长黑客需要关注以下指标： 1.推广数据更关注转化用户的后续行为 渠道效果包括渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据，但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标，因此被列入虚荣指标，过分关注虚荣指标会带来运营方向的偏差。 在推广数据上，增长黑客更关注以下数据： （1）渠道数据变化曲线：通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下，在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化，发现数据量高或数据量低时对应的影响因素，找到相关特征。 （2）落地页用户行为：通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏洞、行为路径、点击热力图等分析方式，发现用户低转化的流失节点并找到相关原因，提升转化效果； （3）伪新增用户数：伪活跃用户有多种表现特征，例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少，可以判断为伪活跃用户。伪活跃用户一方面可能是渠道的假量，另一方面是对产品需求低的用户，观察伪活跃用户数可以定义渠道的获客效果，同时对真实有效用户量有明确的认知。
今天继续来谈数据分析八大模型系列。今天分享的，是一个原理很简单，但是应用很广泛的模型：同期群模型。在商品分析、用户分析、渠道分析上，都用得着哦。
CPM是评估广告效果指标之一，在移动营销方面，一般是在产品测试或者运营初期选择该方式。在产品稳定运营后，选选择性地进行CPM。
分享九个数据分析的方法。” 一、关联分析 关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。 关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛。 关联分析需要考虑的常见指标： 支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。
行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
在网站分析、电商分析、网游分析中，对于留存率的关注度极高，这一浪潮随着APP应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则，也甚至有了40-20-10准则。对于这个准则不予评价，今天就是简单说说留存率就是是个什么玩意。 留存率顾名思义，就是留下来存在的比率。从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。 次日留存率：新登用户在首登后的次日
作者：陈辉 dau(Daily Active User)毫无疑问是互联网产品里最重要的指标之一（或许‘’之一‘’也可以去掉），每天的dau数据都会牵动着整个产品团队的心。因此，如果能对未来的dau进行
目前该系列的几篇： 用户增长——CLV用户生命周期价值CLTV 笔记（一） 用户增长 - BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV（二） 用户增长——Cohort Analysis 留存分析（三）
前两天有个用户反馈，应用在更新时会自动下载安装某些应用，怀疑与 Bugly 有关。经过分析，原来是 apk 地址被劫持，强制换成应用的下载地址。在这里，腾讯Bugly郑重声明：Bugly 不会监控和拦截任何网络请求，也不会自动下载安装任何应用，我们目前提供的能力只限捕获崩溃、卡顿等异常，帮助产品提升质量。所以，请大家放心使用！ 根据 Bugly 目前提供的能力，统计数据主要包括：崩溃率、卡顿率等，用于衡量产品质量的一些标准。自 Bugly 上线以来，越来越多用户建议：能否提供用户数据的统计，帮助了解产品基本
诸葛君说：在流量越来越贵背景下，留住老用户显得愈发重要，对于用户而言，留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，用户对产品产生强烈的依赖。对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。
许多刚入门数据分析的小伙伴对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。
经常会听到互联网人形容一个产品的体量和知名度用活跃用户来衡量，比如：“微信的日活接近10亿了，真社交巨兽。”
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
互联网的用户是存在一定的生命周期的, 每一个产品都会经历去获取用户, 用户成长, 用户不断成熟, 然后用户衰退的过程。
这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。
LTV是通常被应用于营销领域，用来衡量用户在其生命周期内，为企业贡献了多少收入或利润（根据算法微调可分别计算收入或毛利）。
LTV(Life Time Ⅴalue)指的是某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动游戏应用，到最后一次启动游戏应用之间的周期。 作用：
客户终身价值（Customer Lifetime Value, CLTV或LTV）是表明业务整体健康状况和在客户生命周期中留住客户的能力的最重要指标之一。当客户选择使用公司的产品或服务一段时间后，TA们在这段时间内支付的净额将决定TA们的终身价值。了解和监测客户在整个客户旅程中的价值，可以让公司规划并提高各种活动的生产力和效率。
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
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