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一個精準的留存分析功能能夠評判出產品對用戶的價值高低，到底這個產品有沒有能力留住用戶 。我們最理想的是說讓用戶的生命周期（使用產品的）跟隨產品的生命周期保持一致，這樣產品才能良性健康發展下去 。
6、分群分析
即用戶分群是指用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析 。
在日常的數據工作中，經常會有這樣的需求：想關注符合某些條件的一部分用戶，不僅想知道這些人的整體行為（訪問次數，訪問時長等），還希望知道具體是哪些人符合這些條件 。然后查看這些人的數據導出用戶名單，針對性的發送tips消息 。有時還想進一步查看某些人在使用某功能上的具體操作行為 。用戶分群，就是用來滿足這類需求的工具方法，它能幫助我們對差異較大的群體分別進行深入分析，從而探究指標數字背后的原因，探索實現用戶增長的途徑 。
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常見的用戶分群主要有兩種分法：
● 戶畫像分群，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，畫像建設的焦點是為用戶群打“標簽”，一個標簽通常是人為規定的高度精煉的特征標識，最后將用戶分群的標簽綜合，即可勾勒出該用戶群的立體“畫像” 。畫像分群讓我們真正了解了用戶的某些特征，對業務推廣幫助很大 。
● 用戶行為分群，根據用戶的注冊渠道和活躍習慣，制定不同的營銷推廣策略，有針對性地進行優化 。
7、交叉分析
交叉分析法又稱立體分析法，是在縱向分析法和橫向分析法的基礎上，從交叉、立體的角度出發，由淺入深、由低級到高級的一種分析方法 。當我們需要找到變量之間的關系，從而發現數據特征、找到異常數據時會用到它 。
簡單來說交叉分析，就是多條件分析數據 。對數據對象，在不同的時間、空間下，會有不同的數據展現，我們想要理清楚一個對象的具體情況，不能僅僅只考慮一個條件，而是要綜合多個條件進行分析 。
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例如，分析商品在不同城市的市場容量時，將商品銷量作為橫向變量，城市作為縱向變量，兩者組合建立交叉表，從而確定不同城市的商品市場規模 。然而在實際案例中，數據項目往往有多項，此時分析者同樣可以使用交叉分析的思路來厘清數據間的關系 。
8、分布分析
分布分析是在特定維度下針對不同指標來對用戶進行歸類展現 。它可以展現出用戶對產品的依賴程度 。
分布分析主要作用：
（1）找到用戶分布規律
對同一指標下有關數據的統計和分析，挖掘用戶使用產品的規律，進一步修正和制定產品策略 。
（2）增加客戶回訪率
分布分析從多角度分析幫助公司判斷用戶對產品的依賴程度 。
（3）快速識別核心用戶群體
核心用戶群體是對公司貢獻最大的用戶群體，是公司最大的利潤來源 。分布分析通過不同的維度篩選出核心用戶群體，做好資源配置，以最小的成本實現公司利潤最大化 。
應用場景：
（1）用戶在一個月內的購買產品的支付次數分布 。
（2）按照省份查看用戶在一個月內的購買產品的支付次數分布 。
（3）用戶在一個月內實際支付訂單金額總和分布 。
比如我們想知道用戶在每個月內的支付訂單次數是怎樣的，那么這里的維度就是月份，指標就是支付訂單次數，那簡單如下圖所示：
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這里顯示的就是按照月份來看用戶的支付訂單次數的情況，我們也可以將維度進行更換，比如按照省份，也可以按照節日等來進行查看，如下圖所示：
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同理，指標也可以換，比如是登錄次數，或者是使用時長等 。
9、矩陣分析
矩陣分析利用數學上矩陣的形式表示因素間的相互關系，從中探索問題所在并得出解決問題的設想 。它是進行多元思考，分析問題的方法 。矩陣圖可以讓數據分析變得簡單 。
矩陣圖是由兩個或多個數據維度組成 。兩個維度就可以確定一個點的相對位置 。橫軸和縱軸的兩個維度可以把矩陣分成四個象限，每個象限可以針對不同的策略，所以可以根據點的相對位置所在的象限直接得出決策 。靈活是因為矩陣圖的維度沒有固定的維度，不同的兩種維度的組合可以分出不同的象限，不同的象限可以對應不同的決策 。
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