你會(huì)不會(huì)正在做無意義的數(shù)據(jù)分析？

并沒有符合你的預(yù)期，活躍度？

會(huì)不會(huì)指標(biāo)的邏輯有問題？

假設(shè)活躍度的口徑，是用戶當(dāng)天用過登錄app的記錄

問題1、登錄app的用戶真的就算是活躍了嗎？

問題2、后臺(tái)記錄的登錄條件上是否有限制？push頁進(jìn)來的也算登錄嗎，還是一定要首頁進(jìn)來的？

問題3、統(tǒng)計(jì)量下的活躍用戶真的是有價(jià)值的客戶，可以為后續(xù)的轉(zhuǎn)化提供基礎(chǔ)，沒有噪聲用戶的嗎？

一、關(guān)于指標(biāo)初認(rèn)識(shí)

1、常用的用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)有哪些？

理解“日活/月活度數(shù)據(jù)指標(biāo)”-使用場(chǎng)景

到底活躍對(duì)我們意味著什么？

活躍用戶，是相對(duì)于“流失用戶”的一個(gè)概念，是指那些會(huì)時(shí)不時(shí)地光顧下app，并為app業(yè)務(wù)帶來一些價(jià)值的用戶。

活躍用戶是一個(gè)公司講故事的資本。針對(duì)的是小型的，有融資需求的公司，如果一個(gè)公司有百萬以上的日活用戶，即使沒有盈利，依然會(huì)受到投資人的青睞，變現(xiàn)是小事，有沒有用戶使用才是大事?，F(xiàn)在產(chǎn)品的變現(xiàn)方式已經(jīng)很成熟，有百萬用戶的產(chǎn)品通過接入廣告，也可以獲得一些收益。

在用戶活躍分析的時(shí)候，不是為了逼用戶天天來戳一下，而是為付費(fèi)、或者其他轉(zhuǎn)化提供穩(wěn)定的支持，那么選擇活躍度指標(biāo)時(shí)需要考量公司的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

理解“日活/月活度數(shù)據(jù)指標(biāo)”-日和月的定義

日：一般我們指一個(gè)自然日，即0:00–24:00

月：上個(gè)月的1號(hào)0點(diǎn)-當(dāng)月最后一天的23點(diǎn)59分

月活躍用戶的計(jì)算邏輯是什么？

A、每一天的活躍用戶的累加（或者取平均值）

B、這個(gè)月所有活躍用戶去重的總數(shù)

理解“日活/月活度數(shù)據(jù)指標(biāo)”--活躍的定義

活躍度的幾種口徑

A、檢測(cè)到用戶的登錄信息（一些強(qiáng)登錄的app，例如網(wǎng)銀、網(wǎng)游）

B、指定多個(gè)頁面的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)上報(bào)

C、通過后臺(tái)帶用戶信息或者用戶ip的請(qǐng)求信息（無賬號(hào)APP）

D、停留指定頁面超過一定時(shí)長

理解“用戶日活/月活度數(shù)據(jù)指標(biāo)”--活躍的定義

理解“增量數(shù)據(jù)指標(biāo)”--新增用戶的使用場(chǎng)景

對(duì)“新增用戶”的定義實(shí)際上是通過用戶新增的后續(xù)行為進(jìn)行一個(gè)簡單的用戶分層，滿足當(dāng)前運(yùn)營階段的“關(guān)鍵指標(biāo)”的用戶作為有效新增用戶，也是后續(xù)運(yùn)營的重點(diǎn)用戶。

在定義好“新增用戶”的指標(biāo)后，拉新行為也就并不是只看重下載和打開，而是圍繞核心指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，例如以注冊(cè)為指標(biāo)，需要通過觀察用戶的注冊(cè)行為路徑優(yōu)化注冊(cè)流程體驗(yàn)。

理解“留存率”--留存率的含義

留存指的是：一批新增用戶中，在指定的時(shí)間段內(nèi)，沒有卸載的用戶（app場(chǎng)景）。

1.新增賬號(hào)第X日：某日新增的賬號(hào)中，在新增日后第X日有登錄行為記為留存

2.新增賬號(hào)X日內(nèi)：某日新增的賬號(hào)中，在新增日后的X日內(nèi)有登錄行為記為留存

3.活躍賬號(hào)第X日：某日活躍的賬號(hào)中，在新增日后第X日有登錄行為記為留存

4.活躍賬號(hào)X日內(nèi)：某日活躍的賬號(hào)中，在新增日后的X日內(nèi)有登錄行為記為留存

其他的基礎(chǔ)指標(biāo)的定義

其他的基礎(chǔ)指標(biāo)的定義

2、哪些指標(biāo)需要做指標(biāo)預(yù)警

A.指標(biāo)跟業(yè)務(wù)掛鉤?？梢宰鲋笜?biāo)的變量很多，但是可以拿來做預(yù)警的卻不多，選擇直接跟指標(biāo)掛鉤的。例如電商，直接就是銷售量，接口就是調(diào)用次數(shù)，產(chǎn)品就是環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化，運(yùn)營就是用戶增長量

B.避免預(yù)警指標(biāo)過剩，造成指標(biāo)預(yù)警不重視，你設(shè)定報(bào)警的指標(biāo)，一定是要真的很嚴(yán)重，你才能推送的那種，不要設(shè)置不嚴(yán)重的，但是造成郵件泛濫，沒人理會(huì)預(yù)警就得不償失了。

C.預(yù)警指標(biāo)需要做重要性排序，先實(shí)現(xiàn)會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)異常導(dǎo)致你經(jīng)常加班分析的指標(biāo)，先實(shí)現(xiàn)在業(yè)務(wù)層面的重要指標(biāo)，預(yù)警指標(biāo)推送時(shí)間不要擠在一起，不然你同時(shí)接受多個(gè)預(yù)警，你不會(huì)仔細(xì)去看，而且要是都是異常的話，一下子那么多異常出來，你會(huì)心慌，那么分析思路就不那么清晰了。

3、指標(biāo)預(yù)警的大類

（1）接口類的數(shù)據(jù)指標(biāo)預(yù)警（主要用于it部門監(jiān)控接口或者平臺(tái)功能穩(wěn)定），模型準(zhǔn)確率

（2）產(chǎn)品類指標(biāo)的數(shù)據(jù)指標(biāo)預(yù)警（主要是產(chǎn)品部門用于監(jiān)控產(chǎn)品功能的轉(zhuǎn)化，產(chǎn)品的訪問之類的）

（3）運(yùn)營類指標(biāo)的數(shù)據(jù)預(yù)警（主要是運(yùn)營部門用于監(jiān)控用戶的信息，例如用戶的激增，或者用戶的大幅度訪問下降。）

二、指標(biāo)構(gòu)建方法

1、比率占比法

其實(shí)就是看各個(gè)區(qū)間的占比是否跟之前的比較接近，但是這里需要注意的是，不要把“之前”拉的太長，一般是最近7天或者最近3天就可以了。那么這個(gè)時(shí)段之前的占比（或數(shù)據(jù)量），這個(gè)占比有以下幾種方法可以參考：

A.就是計(jì)算過去幾天的每個(gè)時(shí)段的平均占比（或數(shù)據(jù)量）。

B.過去7天，按照距離的時(shí)間越長，那么權(quán)重變少，例如最近往前推一天是0.5，最近往前推二天是0.3，這樣子的權(quán)重計(jì)算。

C.就是只用過去一天的數(shù)據(jù)做對(duì)比，但是這個(gè)不太實(shí)際，不過也要看你的業(yè)務(wù)是怎樣的。

2、統(tǒng)計(jì)方法

A.時(shí)間序列分析。數(shù)據(jù)量在時(shí)間序列上是可以有規(guī)律可以遵循的，所以可以利用時(shí)間序列分析的方法，預(yù)測(cè)當(dāng)天的數(shù)據(jù)量，若實(shí)際與預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)量作差值，相差太多則觸發(fā)指標(biāo)預(yù)警推送。（這種方法不推薦，在理論上可以過得去，但是實(shí)際的運(yùn)用其實(shí)相對(duì)復(fù)雜并且效果也不一定好）

B.相關(guān)系數(shù)計(jì)算。第一點(diǎn)的占比法中，需要每個(gè)時(shí)段都去計(jì)算差別，產(chǎn)生的指標(biāo)就會(huì)多，一旦這種數(shù)據(jù)量的類型多起來，就會(huì)很復(fù)雜，所以可以將這些占比列成一個(gè)向量，計(jì)算今天與之前的數(shù)據(jù)量組成的向量的相關(guān)系數(shù)的大小，當(dāng)太小的時(shí)候，主動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。

3、差值&定值法

這個(gè)方法是最簡單的，這個(gè)在模型監(jiān)控中常用到，其實(shí)就是將原先的模型效果與現(xiàn)在的模型效果做比較，或者直接計(jì)算模型KS后者auc值看是否低于某值，則預(yù)警，但是這里注意的是，這種模型的預(yù)警一般沒辦法以天為周期計(jì)算，因?yàn)槟Ｐ偷膟值往往是有滯后性的。

4、孤立點(diǎn)檢測(cè)

對(duì)比以上幾個(gè)在單一維度上的方法，孤立點(diǎn)檢測(cè)是基于多維度建立的向量來觀察異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的方法。

三、指標(biāo)預(yù)警的方式

指標(biāo)預(yù)警的方式-釘釘機(jī)器人&企業(yè)微信機(jī)器人通知

釘釘機(jī)器人還有企業(yè)微信機(jī)器人都設(shè)置了群機(jī)器人的功能，大部分的開發(fā)會(huì)拿來檢測(cè)任務(wù)是否正常運(yùn)行，或者定時(shí)任務(wù)是否完成運(yùn)行的提醒，所以你也可以拿來作為你的指標(biāo)預(yù)警推送，網(wǎng)上都有響應(yīng)的教程可以作為參考，寫python即可實(shí)現(xiàn)。

指標(biāo)預(yù)警的方式-郵件通知

當(dāng)公司沒有第一點(diǎn)的軟件，或者機(jī)器不能鏈接外網(wǎng)的時(shí)候，可以借助郵件推送的方式，利用python中的smtplib包實(shí)現(xiàn)。

指標(biāo)預(yù)警的方式-平臺(tái)推送

到了特地為每個(gè)分析師都開發(fā)了這個(gè)預(yù)警平臺(tái)或者自研的bi平臺(tái)可以滿足預(yù)警推送的功能化，也可以通過平臺(tái)推送，這個(gè)話可能涉及的東西相對(duì)多一些，如果你會(huì)寫接口，借助django框架寫接口之后吐給前端去幫你展示也是可以的。

四、指標(biāo)預(yù)警平臺(tái)