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1.简易发展趋势
根据即时访问发展趋势掌握商品应用状况，便于商品快速迭代更新 。访问用户量 、访问来源于、访问用户个人行为三大指标值针对发展趋势分析具备关键实际意义 。
2.多维溶解
数据分析师能够依据分析必须，从多层次对指标值开展溶解。比如电脑浏览器种类、电脑操作系统种类 、访问来源于 、广告宣传来源于、地域 、网址/手机应用程序 、机器设备知名品牌、APP版本号这些层面。
3.转化布氏漏斗
依照已经知道的转化途径 ，依靠漏斗模型分析整体和每一步的转化状况 。普遍的转化情景有申请注册转化分析 、选购转化分析等 。
4.用户分
在精细化管理分析中 ，经常必须对有某一特殊个人行为的用户组开展分析和核对；数据分析师必须将多层次和多指标值做为分标准，有目的性地提升商品 ，提高用户感受。
5.深查途径
数据分析师能够观查用户的个人行为运动轨迹 ，探寻用户与商品的互动全过程；从而从这当中发现问题 、激起设计灵感亦或是认证假定 。
6.留存分析
留存分析是探寻用户个人行为与电话回访中间的关系 。一般大家讲的留存率，就是指“增加用户 ”在一段时间内“电话回访网址/app ”的占比。 数据分析师根据分析不一样用户组的留存差别、应用过不一样作用用户的留存差别来寻找商品的突破点 。
7.A/B检测
A/B检测便是另外开展好几个计划方案并行处理检测 ，可是每一个计划方案仅有一个自变量不一样；随后以某类标准（比如用户感受 、数据信息指标值等）优异略汰挑选最优化的计划方案 。数据分析师必须在这个全过程中挑选有效的排序样版 、数据监测指标值、过后数据信息分析和不一样计划方案评定。
