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本篇文章來自騰訊云 作者：孤獨的明月
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1.簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解產品使用情況，便于產品迅速迭代，訪問用戶量、訪問來源、訪問用戶行為三大指標對于趨勢分析具有重要意義，
2.多維分解
資料分析師可以根據分析需要，從多維度對指標進行分解，例如瀏覽器型別、作業系統型別、訪問來源、廣告來源、地區、網站/手機應用、設備品牌、APP版本等等維度，
3.轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，借助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況，常見的轉化情境有注冊轉化分析、購買轉化分析等，
4.用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的用戶群組進行分析和比對；資料分析師需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化產品，提升用戶體驗，
5.細查路徑
資料分析師可以觀察用戶的行為軌跡，探索用戶與產品的互動程序；進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設，
6.留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯，一般我們講的留存率，是指“新增用戶”在一段時間內“回訪網站/app”的比例， 資料分析師通過分析不同用戶群組的留存差異、使用過不同功能用戶的留存差異來找到產品的增長點，
7.A/B測驗
A/B測驗就是同時進行多個方案并行測驗，但是每個方案僅有一個變數不同；然后以某種規則（例如用戶體驗、資料指標等）優勝略汰選擇最優的方案，資料分析師需要在這個程序中選擇合理的分組樣本、監測資料指標、事后資料分析和不同方案評估，
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標籤：Python