数据分析师课|新公布的4个数据分析指标的构成，这些内容你一定要了解

更新时间：2020-04-08 16:54:39 来源：环球网校

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摘要在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲数据分析的指标构成。

1、数据分析指标的构成——基础指标

基础指标体系参考了AARRR模型的五个阶段，

拉新：新用户注册数

活跃：用户登录数(日、周、月)

留存：流失用户数(日、周、月)

转化：付费用户数

传播：分享用户数(微信分享、微博分享等，具体参考产品分享功能设计)

2、数据分析指标的构成——用户属性

用户画像，依据用户属性和用户行为构建的用户画像，用户画像的目的是分析用户行为特征，对用户进行分类，精细化运营用户。对于社区产品可以有针对性的运营KOL用户，对于电商产品可以对用户做精准化推荐。

终端画像，这里的终端特指移动智能终端即智能手机，通过对用户群终端分析，了解用户群构成，如操作系统、手机型号等，更利用发现用户行为偏好。

3、数据分析指标的构成——用户来源

渠道分布，用户通过哪个渠道下载了APP，登录并注册APP。

渠道效果，每个渠道的获取用户数，转化成为注册用户的数量，判断渠道获取新用户质量好坏。

版本分布，用户使用APP不同版本的用户占比，通过分析可以判断产品版本更新后是否出现造成用户体验过差的问题。

4、数据分析指标的构成——用户行为

用户参与度，用户访问页面时间，频率等。

行为路径，即用户完成某一个任务时经过了哪几个页面，做了哪些操作。

自定义事件，根据产品需求，对某一个特定的用户事件进行数据统计分析用户行为。

基于业务的漏斗分析，常见于电商用户行为分析，从用户登录到最终支付的用户流失情况，判断在哪个环节出现问题以及时优化。

以上就是有关于数据分析指标的构成的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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