线下定位数据对用户画像补充以及助力app运营的应用
用户分析
1.活跃用户
功能目的:统计APP的活跃用户数;
点击菜单栏【用户分析】-【活跃用户】进入到活跃用户功能页面,如下图:
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
指标展示:活跃用户数、周活跃用户数、月活跃用户数、累计活跃用户数;
图形展示:以折线图的形式展示数据指标趋势情况;
表格展示:以表格的形式展示数据指标详细数据;
数据指标说明及计算方法参考文档《数据指标定义及计算方法V1.3.docx》。
2.新增用户
功能目的:统计APP的新增用户;
点击菜单栏【用户分析】-【新增用户】进入到新增用户功能页面,如下图:
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
指标展示:新用户数、新用户占比、老用户数、老用户赞比、活跃用户数;
图形展示:以折线图的形式展示数据指标趋势情况;
表格展示:以表格的形式展示数据指标详细数据;
数据指标说明及计算方法参考文档《数据指标定义及计算方法V1.3.docx》。
3.用户留存
功能目的:统计APP的用户留存;
点击菜单栏【用户分析】-【用户留存】进入到用户留存功能页面,如下图:
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
表格展示:以表格的形式展示用户留存数据;
日/周/月:点击“日/周/月”查看日留存、周留存、月留存数据;
值/%:点击“值/%”可以按数值和百分比展示用户留存数据;
数据指标说明及计算方法参考文档《数据指标定义及计算方法V1.3.docx》。
4.用户画像
功能目的:统计用户行为轨迹分析出用户群体画像;
点击菜单栏【用户分析】-【用户画像】进入到用户画像功能页面,如下图:
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
性别比例:以饼图形式展示用户男女性别比例;
年龄段分布:以条形图形式展示用户18-24岁、25-34岁、35-44岁、45岁以上分布;
到访场景TOP10:以柱状图形式展示到访TOP10的场景占比和成功定位数;
人群特色:以词云形式展示用户群体特色标签;
购物偏好:以柱状图的形式展示用户购物类型偏好占比;
购物品牌TOP10:以条形图展示用户购物品牌数据;
饮食偏好:以环形图展示一二线城市用户消费水平分布;
菜系偏好TOP10:以条形图展示用户菜系偏好数据;
工作行业分布:以柱状图的形式展示用户工作行业分布;
休闲娱乐偏好:以条形图的形式展示用户休闲娱乐占比;
出行偏好:以柱状图形式,同整体市场进行对比展示用户出行人数占比及出行天数;
酒店档次偏好:以饼图的形式展示酒店档次分布;
地域分布TOP10:以中国地图形式展示TOP10省份用户占比数据;
行为特征:以气泡图的形式展示用户安装APP的一级二级分类偏好数据;
5.设备分析
功能目的:统计APP用户的设备信息;
点击菜单栏【用户分析】-【设备分析】进入到设备分析功能页面,如下图:
品牌
品牌:统计APP用户设备的品牌信息;
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
指标展示:活跃用户数、活跃用户分布、新用户数、新用户分布;
图形展示:以柱状图的形式展示数据指标趋势情况;
表格展示:以表格的形式展示数据指标详细数据;
数据指标说明及计算方法参考文档《数据指标定义及计算方法V1.3.docx》。
联网方式
联网方式:统计APP用户设备的联网方式信息;
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
指标展示:活跃用户数、活跃用户分布、新用户数、新用户分布;
图形展示:以柱状图的形式展示数据指标趋势情况;
表格展示:以表格的形式展示数据指标详细数据;
数据指标说明及计算方法参考文档《数据指标定义及计算方法V1.3.docx》。
运营商
运营商:统计APP用户设备的运营商信息;
日期筛选,可以根据日期筛选查看对应时间段的数据;
指标展示:活跃用户数、活跃用户分布、新用户数、新用户分布;
图形展示:以柱状图的形式展示数据指标趋势情况;
表格展示:以表格的形式展示数据指标详细数据;
一键接入位置服务开发者平台https://cloud.papakaka.com/flash/#/dashboard
以更高效的方式获取领先的精准室内位置识别能力,不用重复造轮子
- 点赞
- 收藏
- 分享
- 文章举报
- #数据挖掘与数据化运营实战#2.3数据挖掘技术以及在数据化运营中的应用
- 《海量日志数据分析与应用》之数据加工:用户画像
- Web 应用中用户录入数据错误检查在分层设计中的定位
- 【重磅】腾讯移动分析MTA首推可视化埋点,助力移动APP数据运营
- 友盟让用户数据动起来——给app增加运营
- 《海量日志数据分析与应用》之数据加工:用户画像
- 电商大数据应用之用户画像
- APP精细化运营之道:基于数据的“用户+推送”
- 《海量日志数据分析与应用》之数据加工:用户画像
- 《海量日志数据分析与应用》之数据加工:用户画像
- 【业界实战】小米大数据总监司马云瑞详解小米用户画像的演进及应用解读
- 大数据在京东的典型应用:京东用户画像技术曝光
- 背水一战 Windows 10 (101) - 应用间通信: 通过协议打开指定的 app 并传递数据以及获取返回数据, 将本 app 沙盒内的文件共享给其他 app 使用
- 旅游APP用户画像及产品运营指导手册
- 数据运营实战(一):细分目标人群,结合用户画像的实践
- 2017云栖大会·杭州峰会:《在线用户行为分析:基于流式计算的数据处理及应用》之《数据可视化:构建实时动态运营数据分析大屏》篇
- 大数据的应用——用户画像
- 数据预测之BP神经网络具体应用以及matlab代码