1700502403
3.付费用户使用产品路径分析——Link Analysis算法
1700502404
1700502405
Link Analysis算法主要用于分析两两直接顺序，即浏览当前页面和转换至下一个页面的规律。
1700502406
1700502407
行业主流分析通常会把两两直接相连的主要节点人为地串起来，从而形成一个网络产品（或网站）详细的主流路径。但是值得注意的是，这种人为串联的主流路径最多能反映路径的繁忙程度，并不代表一个用户或一群用户是沿着此路径一路走来的。虽然这种分析方法有少许漏洞，但它仍然是目前互联网行业主流的路径分析思路。关于该分析方法，具体内容如表13-3所示。
1700502408
1700502409
1700502410
1700502411
1700502412
1700502413
1700502414
1700502415
1700502416
1700502417
1700502418
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497697]
1700502419
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.6.5 主要分析结论的落地应用跟踪
1700502420
1700502421
商业产品的优化和升级，要考虑的因素很多，这其中既要有客观的数据分析支持做参考，又要有企业管理层和产品设计师的主观考虑，故而本案例所发现的这些数据分析结论并不能立刻推动产品的优化和改版。在案例中，得到了一系列核心发现、结论之后，产品的设计师综合考虑了其他因素，最终对产品进行了一系列的优化和升级。可以这样说，路径分析为产品的设计优化和改版提供了一个重要的分析工具和许多参考意见。
1700502422
1700502423
本案例的具体发现如下：
1700502424
1700502425
1）从分析报告的多个表格及多个规则中，比如“PM钩子”是最重要的X产品功能结点，“PM钩子”是X产品的重要使用入口，“记录询盘里在线洽谈”后有52%的可能性会下一次返回“PM详情页面”等，得到了一个共同支持的猜想，即X的付费用户中有相当数量是因为其为PM核心用户而成为X产品的付费用户的，如果没有PM产品，X产品的用户数量以及使用率会大打折扣。根据随后提取的专题数据分析验证，2010年8月27日在服务期内的X产品付费用户共有***个，其中当前也是全功能的PM用户有***个，即42%的X产品付费用户在同时享受全功能的PM产品功能（基本上可以理解为PM付费用户），其中主动订购PM的用户***人，至少35%的X付费用户同时也是主动订购PM产品的用户。这个比例基本上可以支持上述的设想。这个结论对于产品运营和PD、UED来说比较有现实意义。从运营来说，PM的订购用户，甚至是PM的高质量用户很有可能会转化成X的预付费用户，这是X转付费运营的一个新思路新来源。另外，产品交叉使用的普遍性可以为下一步（适当时机）的交叉用户分析提供新的思路和方向。在后期的产品运营中，该建议得到运营方的贯彻和落实，并逐渐成为X产品的一个重要的售卖思路和运营主线。
1700502426
1700502427
2）从分析报告中的“用户登录后台的入口分析”相关结论来看，“从**助手这个正规入口进入”的比例目前已经达到28%，这个比例不算低，而且从这个入口进入的用户是否有可能是主动用户、高质量用户、成熟用户的一个重要的、新的辅助判断指标呢？这个需要进一步的数据抽取来验证；如果果真如此，对于今后的产品预付费运营和用户粘连度和成熟度划分，将会是一个新的有意义的指标和维度。在后期观察中，该入口的使用情况的确反映了用户的网站使用成熟度，使用该入口用户的活跃度和付费转化率都明显大于其他用户群体。基于相关分析和认证，目前该入口已经改版成为一个更加重要的用户自我教育平台，主要强调的是有关SAAS产品的用户自我了解、自我学习、自我提升和自我应用。
1700502428
1700502429
3）在Link Analysis算法所罗列的重要规则中：从“雷达浮起”到“7天动态筛选”这个直接路径所反映出的不正常高百分比，揭示了其开发环节的逻辑错误，提醒设计师要进行修改。
1700502430
1700502431
4）对于产品设计师和运营人员来说，Link Analysis算法所罗列的一些典型且重要的当前页面和下一页面之间的支持度和置信度的关系，可以有重点地提醒他们思考并了解用户的路径行为特征，进而在后期的迭代和运营中扬长避短，提升产品价值和运营效率。个中的事例太多太琐碎，就不一一列举了。
1700502432
1700502433
1700502434
1700502435
1700502436
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497698]
1700502437
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第14章 数据分析师对业务团队数据分析能力的培养
1700502438
1700502439
是故学然后知不足，教然后知困。
1700502440
1700502441
知不足然后能自反也，知困然后能自强也。故曰教学相长也。
1700502442
1700502443
——《礼记·学记》
1700502444
1700502445
14.1 培养业务团队数据分析意识与能力的重要性
1700502446
1700502447
14.2 数据分析师在业务团队数据分析意识能力培养中的作用
1700502448
1700502449
14.3 数据分析师如何培养业务团队的数据分析意识和能力
1700502450
1700502451
14.4 数据分析师培养业务团队数据分析意识能力的案例分享
1700502452