
數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測
一、實時分析需要關注的三大指標
數(shù)據(jù)化運營需要關注的指標非常多,如PV、UV、轉化率、留存率等等。忽略留存、轉化等結果型指標,在分鐘級的實時監(jiān)測中,運營主要關注網(wǎng)站平臺的三大類數(shù)據(jù)指標:
訪問用戶量
訪問來源
訪問行為
用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網(wǎng)站平臺的運營具有重要意義:
分鐘級的訪問量可以幫助我們了解流量的趨勢,方便及時發(fā)現(xiàn)流量的異常;
訪問來源的監(jiān)測方便我們了解實時訪問來源和權重,為渠道優(yōu)化做準備;
訪問行為的實時監(jiān)測幫助我們了解用戶的訪問偏好,方便后期進行網(wǎng)站內容優(yōu)化。現(xiàn)有的SaaS (軟件即服務)產品中,將上述實時指標模塊統(tǒng)一于一個后臺頁面中,這樣的設計便于運營者對實時的情況一目了然、運籌帷幄。
二、通過三個案例講透實時分析
從異常的流量峰值中發(fā)現(xiàn)問題
運營者一般都比較關注網(wǎng)站平臺的PV、UV及其走勢,這也是網(wǎng)站流量分析的基礎指標。以天或者小時為顆粒度的流量分析較為粗糙,會掩蓋很多時間節(jié)點上的流量波動細節(jié)。如果我們用分鐘級的粒度來觀察流量,又會有什么發(fā)現(xiàn)呢?某內容社區(qū)7月16日16:30-16:35 用戶訪問量激增,是平時的4倍左右(如上圖圓圈所示)。社區(qū)的運營人員馬上就發(fā)現(xiàn)了這個異常值,借助[訪問來源]發(fā)現(xiàn)該節(jié)點訪問來源排第一位的是微信(mp.weixinbridge.com),然而當時并不知具體原因。在稍后的朋友圈分享的文章中發(fā)現(xiàn),當時某運營大咖在一個微信群分享中推薦了該社區(qū)平臺,貢獻了16:30-16:35社區(qū)激增的訪問量。該社區(qū)的PR果斷抓住這次機會,邀請該運營大咖來該社區(qū)做知識分享,起到了非常好的傳播效果。
這是通過激增流量發(fā)現(xiàn)合作渠道的典型案例,值得所有企業(yè)思考。反之,如果流量暴跌,甚至降為零,那么這個時候就馬上檢查網(wǎng)站/APP是否正常,以便及時修復問題。
精準投放:渠道優(yōu)化與反作弊
作為一個運營人員,如果產品在各大渠道上投放了廣告,則可以通過[訪問來源]來時刻監(jiān)測渠道的廣告效果,進而確定渠道帶來的訪問用戶量和質量。
某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)近期做了系列的渠道投放測試。他們通過[訪問來源]發(fā)現(xiàn)其中兩個渠道帶來的量非常少,而且價格不菲,于是短暫上線就立即撤掉了該投放。同時實時分析還可以用于反作弊,短時間、單一渠道流量暴增很可能就是刷單或者流量作弊的表現(xiàn)。某日上午該網(wǎng)站訪問量連續(xù)出現(xiàn)兩個異常高峰,且該期間絕大部分流量來自一個渠道。運營人員對此非常警覺,經排查是代理商作弊,用機器人刷量;事后該企業(yè)果斷放棄該代理渠道。上述兩個行為為該企業(yè)挽回了大量損失。
實時監(jiān)測,讓產品運營更加高效
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)產品迭代的速度越來越快,產品運營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤,評估產品的效果或者市場反饋?;ヂ?lián)網(wǎng)金融領域存在組團詐騙進件(進件,即購買金融產品)的情況。以某互聯(lián)網(wǎng)金融公司為例,因為風險控制的原因會控制對外宣傳的力度,每天的訪問用戶數(shù)基本比較穩(wěn)定。某日,該互金公司上線了一個新的金融產品,公司的運營人員通過[訪問用戶實時走勢]發(fā)現(xiàn)訪問用戶陡然增加,再通過[活躍網(wǎng)頁]發(fā)現(xiàn)該產品中的某個頁面的訪問量特別高,經過排查確定這是該產品的漏洞,會導致公司流失大量資金,他們果斷采取修復措施再重新上線。如果還是用傳統(tǒng)的流量監(jiān)測方法,可能等到兩三天才能發(fā)現(xiàn)這個漏洞,到時候流失資金可能達幾百萬之巨。
三、數(shù)據(jù)驅動的精細化運營
一個產品或者運營手段從最初的“idea”到最后成型上線,運營人員需要通過數(shù)據(jù)來衡量它的表現(xiàn)及市場反饋。同時,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題,提出假設,不斷升級迭代;從而形成“idea — product – data”的良性循環(huán),驅動業(yè)務和客戶的增長。在運營的過程中,數(shù)據(jù)反饋越及時,我們迭代的速度就越快,運營的效率就越高。1.01的365次方約等于38;換言之,通過實時分析可以實現(xiàn)不斷的、快速的小幅迭代,而這積累起來就是運營、是企業(yè)巨大的進步。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到決策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10