用户行为数据分析

编辑导语：通过数据分析用户行为是一个很重要的环节，不仅可以提升体验服务价值，还能帮助设计师们更深入地了解用户需求，本篇文章作者分享了如何通过数据分析行为来提升体验服务价值，希望对你有帮助。数据担任了『设计』和『业务』的链接桥梁，在内部决策中，可以帮助设计师建立对用户的同理心与心声。当不断的运用数据后，设计师会更加清晰用

编辑导读：本文是一份关于淘宝用户行为数据的分析报告，作者主要对淘宝用户行为和商品特性进行数据分析，并根据分析结果提出了一些想法与建议，与大家分享。01 项目背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商

本文共约4600余字，阅读所需15分钟原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/zjoxGshM2opB3qFVi5W6Qw 用户行为数据分析篇章终于开始续写了，前两篇由于一些特殊原因中断，但没关系，这篇文章将会是满满的干货篇，我将会在我所认知范围内最为实用的几种有效手

全文4624字，预计阅读所需15分钟原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/xxgpzXf11BiC7AU_SPp25g 前景提要上一篇文章我介绍了数据埋点的相关定义、使用场景等，然后就有一些朋友就跟我说文章过于学术，不易观览、不易消化、甚至看不懂等等，总之是批评语多

在用户行为数据分析当中，我们常用的采集数据方式有两种，一种是埋点数据，另一种是无埋点技术，我们今天主要来分析一下埋点技术与无埋点技术的优劣势，他们的之间的特点及其使用场景。在这篇文章里面，我会对数据采集的一些基本概念进行阐述，本人 已 对于这些技术的理解和认识。

一. 为什么你需要这本书？很多读者使用过不少数据统计和分析工具，比如 Google Analytics、百度统计、友盟等。这些工具虽然功能很强大，但是总感觉少了点什么。我们看到了 PV、UV、DAU 这样的概览性指标，但是没法指导自己做的更好。在通过这些粗糙的数据得知用户做了什么后，还要看到他们是怎么做的，明白他们为什

对于运营来说，需要掌握用户行为来制定不同的运营策略。而用户行为是通过数据分析得出的，那么，具体的数据分析是哪些数据，不同的数据又有什么区别？本篇文章中，笔者对用户留存和用户行为两个指标进行梳理分析，对相关数据进行了总结，与大家分享。通过本文能够学到什么？快速了解一款APP。行业趋势，市场空间。APP的生存现状，所处阶段