漏斗

比如，之前在知乎上看到有人问： 1、漏斗，统计的是人数？还是次数？ 2、如何构建漏斗模型？要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗？ 3、有哪些分析场景？ 今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型，同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型，简单来讲，就是抽象产品中的某一流程，观察流程中每一步的转化与流失。 比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。 这里回答文章开始的第一个问题，通常来讲，漏斗分析都以人数来统计，为什么不按照次数来统计呢？我们看一个例子。 假设某漏斗模型是A→B→C→D，如果用户从A→B再→B再→B（假设A是用户进入课程详情页的次数，B是点击购买的次数，也就是这个人重复添加到支付页面）那漏斗的第二步统计的次数可能会大于第一步统计的次数，这也违背了漏斗分析模型的意义。 以人数来统计，就是次数去重以后基于时间序列的统计。一个用户只要做过从A到B，无论做了多少次，都是一个A到B的转化，当然，这里边有个非常关键的限定，就是转化周期限定，1天，2天，一个会话······也就是用户从A→B发生的时间周期

原文: 9.【Redis系列】Redis的高级应用-漏斗限流 漏斗限流是最常用的限流方法之一，顾名思义，这个算法的灵感源于漏斗（funnel）的结构。 image.png 漏斗的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也装不进去。如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满。如果漏嘴流水速率小于灌水的速率，那么一旦漏斗满了，灌水就需要暂停并等待漏斗腾空。 所以，漏斗的剩余空间就代表着当前行为可以持续进行的数量，漏嘴的流水速率代表着系统允许该行为的最大频率。下面我们使用代码来描述单机漏斗算法。 public class FunnelRateLimiter { static class Funnel { int capacity; float leakingRate; int leftQuota; long leakingTs; public Funnel(int capacity, float leakingRate) { this.capacity = capacity; this.leakingRate = leakingRate; this.leftQuota = capacity; this.leakingTs = System.currentTimeMillis();

数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。 1.柱状图 适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。 优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。 劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 2.折线图 适用场景: 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。 优势：容易反应出数据变化的趋势。 3.饼图 适用场景：适用简单的占比图，在不要求数据精细的情况下可以适用。 劣势：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。 4.漏斗图 适用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。 优势:能够直观地发现和说明问题所在。在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。 劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。 5.地图 适用场景：适用于有空间位置的数据集。 优劣势：特殊状况下使用。 6.雷达图 适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别

写在前面 我们似乎见惯了业务人员使用漏斗分析模型来对流程进行分析，甚至形成条件反射，遇到业务流程转化，先建个漏斗再说，而这个 漏斗究竟真正代表什么，是什么，能够给业务人员带来何种落地的建议 ，很少有人去进行深度的思考。 有人会说，谁还不知道漏斗是什么，不就是业务流程中 ABC 各步骤的转化率嘛，漏斗转化率低了，就说明这段时间这个流程出现问题了。这些话本质上都没有错，但是，不知道有多少人想过如下的问题： （1）漏斗究竟该如何建立，是将一个大流程事无巨细的拆分为一个一个的子流程，还是选择关键的几步流程作为漏斗？ （2）建立漏斗时应该对漏斗执行者（每一个用户）执行的每一步流程附带什么样的属性？ （3）建立的漏斗究竟该怎样分析？不同类型的流程漏斗究竟是否是一样的分析思维？ （4）漏斗中涉及的每一步的流失人群究竟是真正流失还是漏斗意义上的流失？ 在下文中，将围绕这四个问题，结合 C 端产品下的用户行为对漏斗进行深度探讨，并试图给出自己的见解。主要 从用户的行为轨迹角度，深入分析如何将漏斗分析模型的价值更大化释放，详细剖析主动性触发行为与被动性触发行为的异同，以及两种触发机制下的漏斗流程的核心关注点，最终总结出这两种不同触发机制下的漏斗构建思路及相应的附带属性 。 在漏斗分析思路方面，本文给出了自己的看法： 主动性触发 机制下，漏斗分析应利用分组查看功能，通过对事件的相关属性如商品的种类、价格

企业在选择用户行为分析工具时，大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟，公司是做电商行业的，最近公司提出要精细化运营，用数据驱动业务增长，因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司：数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。 我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理，从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台，希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。 一、 团队背景及产品定位 数极客团队：来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师)，CEO 是产品、运营、营销背景，曾联合创业并融资近千万美元，CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。 产品定位：用户行为智能分析平台 根据数极客官网介绍，数极客是领先的第三代互联网数据分析平台，基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品，采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据，提供全面开放的数据API，支持所有行业互联网平台在营销、运营、A

常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考： 1、行为事件分析 行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。 行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。 2、漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> > 这里是Z哥的个人公众号 > > 每周五11：45 按时送达 > > 当然了，也会时不时加个餐～ > > 我的第「120」篇原创敬上 大家好，我是Z哥。 今天我们聊的话题对大多数人来说应该都算是一个“痛点”，就是怎么提高自己解决问题的能力。 我们的工作中，每天会遇到大大小小的很多问题。其中有些是之前从未遇到过的问题，这对很多人来说就会很棘手，不知道该怎么解决，可能吭呲吭呲折腾好几天都不一定能搞定。 但是身边往往也一定会存在这么一小部分人，好像无论什么问题，到他们那就能够顺利地解决。 难道他们真的只是“看得多，懂得更多”而已吗？ 我根据我身边所接触的人群来看，还真不是。 根本原因我认为是他们有自己的一套成体系的思考策略。表现出来的“懂得更多”而是基于这些策略经过时间的打磨后产生的结果，而不是原因。 之前看过一个淘宝技术团队里的故事。 当时某个小组遇到一个问题，组内的几位成员搞了好几天没搞定。没办法，不得不跨部门去请教多隆大神，多隆5分钟后回复了一个解决方案，他们试了下果真把问题解决了。 所以你看， 解决问题的能力高低可以差距那么大，远远超过所谓的10倍程序员的概念 。而这其中能不能掌握正确的思路至关重要，但是我们很多人往往是“脚踩西瓜皮”，滑到哪算哪。 很多人平时遇到问题，最习以为常的就是四连招，「打开百度

随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变的越来越重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。下面就给大家分享数据分析师常用的十种数据分析思路。 道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。 层次分别为： “器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术； “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”； “道”是指方向，是指导思想，是战略。 在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天咱们来讲讲十大数据分析的方法。 01 细分分析 细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。 细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。 02 对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。 常见的对比方法包括

28 日，在 2017 易观 A10 大数据应用峰会上，针对“有序漏斗”难题进行行业攻坚的“2017 易观 OLAP 算法大赛”公布了最终结果。PingCAP 参赛组以超过原始基准测试近 30 倍的成绩，获得了商业组的冠军，并作为优秀案例在大会进行了解题思路分享。 PingCAP 作为本次算法大赛商业组参赛队，借助 TiDB 的算法引擎，展现了强大的复杂 OLAP 处理能力。 作为 PingCAP 的核心产品 TiDB 受 Google/F1 启发，具备强大的水平扩展，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP 等特性。依托这些特性，TiDB 彻底改变以往数据库弹性扩容与事务处理不可兼具的境况，将在线事务处理和在线分析处理融为一体，完美适配大数据背景下各行业的数据存储、计算需求。 作为 TiDB 项目中针对解决用户复杂 OLAP 需求的重要组件，TiSpark 将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储层上，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，并融入大数据社区生态。至此，TiDB 可以通过一套系统，同时支持 OLTP 与 OLAP，免除用户数据同步烦恼。 本次 2017 易观 OLAP 算法大赛以攻坚“有序漏斗”为考题，TiDB 的算法引擎在处理时将性能作为首要目标，运用多种存储布局和索引手段，对数据进行快速扫描和有效过滤，大量使用 SIMD 技术的向量化计算

在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的，那就是漏斗模型和路径分析的应用 漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一些关键节点的转化程度所进行的描述，比如从浏览到实际购买产品都需要经历三个步骤：浏览商品、将商品加入到购物车、将购物车的东西提交到订单，直到订单完成在线支付，上面的三个步骤走下来，买家人数越来越少，这个过程就是漏斗模型，漏斗模型的主要分析目的是针对网站运营过程中的各个关键环节进行分析，然后针对转换率低的环节进行纠正 路径分析通常是指对用户的每一个网络行为进行精细跟踪和记录，并在此基础上通过分析、挖掘得到用户的详细网络行为路径特点、每一步的转化特点、每一步的来源和去向，从而帮助互联网企业分析用户的网络行为等 C: 产品优化 D: 网站运营和产品运营的过程监控关于管理 最朴素的遍历方法，因为最直观、最直接、最容易让人理解，把某个页面的所有来源以及相应的流量大小整理出来，同时把浏览该页面的下一个页面的所有去向和相应的流量整理出来 文章来源: 漏斗模型和路径分析