产品的用户分析怎么写？

一、产品的用户分析怎么写？

产品用户分析怎么写：

产品用户分析其实是以定性的方式，去对产品的用户群通过各种维度的标记切割，辨析各种不同的用户，并进行分析。简单来讲就是对产品用户的分析有许多维度：年龄分布、性别分布、区域分布、消费层次分布、兴趣偏好分布等，可以根据分析产品的类型选取若干维度进行分析。

二、数据产品与数据分析区别？

数据产品是根据数据得出的产品，如统计率。数据分析是对数据产品进行研究，得出一定的结果

三、阿里云大数据产品分析？

一、Quick BI

1、产品概述

Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

2、产品功能

极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。

数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。

丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。

多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。

多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。

灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。

3、产品优势

丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。

高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。

便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。

安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。

4、应用场景

数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。

报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。

交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。

二、关系网络分析

1、产品概述

关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。

关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

2、产品功能

关联网络

从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。

搜索网络

提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。

时空网络

从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。

动态建模

用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。

3、产品优势

海量数据实时挖掘

支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。

模型认知万物相连

基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。

可视分析高效体验

全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。

三、日志服务 SLS

1、产品概述

日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

2、产品功能

实时采集与消费（LogHub）

通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。

用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。

查询与实时分析（Search/Analytics）

实时索引、查询分析数据。

查询：关键词、模糊、上下文、范围。

统计：SQL聚合等丰富查询手段。

可视化：Dashboard + 报表功能。

对接：Grafana，JDBC/SQL92。

用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统

投递数仓（LogShipper）

稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。

支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。

用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。

四、在线租车 用户分析

在线租车用户分析

在当今数字化时代，人们对于出行方式的需求发生了巨大的变化。传统的租车方式已经不再能满足现代人们的需求和要求。随着互联网的普及和科技的发展，线上租车服务迅速崛起并受到了广大用户的欢迎。在线租车平台为用户提供了更加便捷、灵活和经济的出行方式，为行业注入了新的活力。

为了更好地了解在线租车用户的特点和需求，我们进行了一项详细的用户分析。通过对大量的数据进行整理和分析，我们得出了一些有价值的结论，希望对在线租车行业的发展和用户体验的提升有所帮助。

用户群体

根据我们的分析，在线租车平台的用户群体主要可以分为以下几类：

• 商务出行者：这部分用户通常是企业员工或商务人士，他们需要在不同城市之间频繁出行。在线租车为他们提供了更加灵活和便捷的交通选择，节省了时间和成本。
• 旅游观光者：这部分用户一般是旅游者或城市观光者，他们希望能够自由自在地探索目的地的风景和文化。在线租车平台为他们提供了更好的交通工具，让他们可以更好地规划和安排行程。
• 城市居民：这部分用户是城市的居民，他们平时使用公共交通，但在特定场景下需要租用车辆。在线租车平台为他们提供了灵活的解决方案，满足了他们的个性化需求。

用户特点

通过对用户行为和偏好的分析，我们发现了在线租车用户的一些共同特点：

• 便利性要求高：用户选择在线租车的主要原因之一是为了获得更高的便利性。他们希望能够随时随地进行预订和取还车辆，并且希望整个租车过程能够快捷高效。
• 价格敏感：用户对于价格的敏感度较高，他们会比较不同平台的租车价格，并根据自己的预算做出选择。同时，用户也更加注重价格的透明度和公平性。
• 用车场景多样：在线租车用户的用车场景多样，有的是短时短程的出行需求，有的是长时间的商务出行需求。平台需要根据不同的场景提供差异化的服务。
• 品牌和车型选择：用户在选择租车平台时，会考虑品牌和车型的选择。有的用户更加注重车辆的品质和性能，有的用户更加追求车辆的外观和舒适度。
• 用户评价重要：用户对于其他用户的评价和口碑非常重视，他们会在选择平台时参考他人的评价和推荐。

用户需求

根据用户特点和行为的分析，我们总结出了在线租车用户的一些主要需求：

• 便捷的预订体验：用户希望能够通过简单的几步操作就能够完成车辆的预订和支付，整个过程要便捷快速，节省用户的时间和精力。
• 灵活的取还车服务：用户希望能够选择近自己的取还车点，方便快捷地完成取还车辆的流程。
• 清晰透明的价格信息：用户希望能够清晰地看到车辆的租赁价格，包括各项费用和押金的明细，避免出现隐性费用。
• 车辆品质和性能保障：用户对于车辆的品质和性能有一定的要求，希望能够租到良好的车况和舒适的座驾。
• 专业的客户服务：用户在使用过程中可能会遇到问题和困惑，他们希望能够得到及时、专业的客户服务支持，解决问题并提供帮助。

用户体验优化

为了满足用户的需求，在线租车平台可以从以下几个方面对用户体验进行优化：

• 简化预订流程：通过优化用户界面和流程设计，将预订车辆的步骤简化，减少用户的操作和时间消耗。
• 增加取还车点：适时增加取还车点的数量和覆盖范围，为用户提供更多的选择和便利。
• 透明公开价格信息：在平台上清晰公开车辆的租赁价格和费用明细，提高价格的透明度并减少用户的疑虑。
• 定期保养和维护：加强车辆的定期保养和维护工作，确保租车用户能够得到良好品质的车辆。
• 提供多渠道的客户服务：增设在线客服、电话咨询等多种服务渠道，并提供快速的响应和解决问题的能力。

综上所述，通过对在线租车用户的深入分析和了解，平台可以更加准确地把握用户的特点和需求，并根据这些洞察优化产品和服务，提升用户体验和满意度。只有不断满足用户的需求，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得更多用户的青睐和选择。

五、数据分析（运营分析方向）和数据分析（产品方向）的区别？

这两个岗位的差别主要有两处，分别是服务的对象不同，和对所需数据的分析和处理方式不同。

下文会详细说说这两处不同的具体表现形式，以及这两个岗位值得注意的相同点。

先说不同：

1.两个岗位所服务的对象是不一样的

数据分析（产品方向）岗位做所的工作，可能80%是围绕着产品展开的，20%是围绕着数据分析技术展开的，它本质上是一个产品工作，它所服务的对象更多是产品内部，是为产品功能服务的。

最典型的例子就是互联网公司常用的各种高大上酷炫的数据看板，以及目前沿海城市相对比较普及的智慧城市大脑，本质上也是一个数据分析（产品方向）的工作成果。

如下图展示的就是北京朝阳区的智慧城市大脑工作图，它的本质就是一个深度应用数据分析功能的，用于提升城市现代化治理能力和城市竞争力的新型基础设施产品。

数据分析（运营方向）岗位，做所的工作，可能80%是围绕着运营展开的，20%是围绕着数据分析展开的，它的本质还是一个运营工作。它关注的是各种企业运营活动产生的外部数据，更多是为公司的营销及市场前端策略服务的。

最典型的就是618、双十一的各种运营活动，究竟在什么时间段采取什么样的策略，怎么发放优惠券和拼单优惠组合，这些都是数据运营需要考虑的。

2.两个岗位对数据的思考和处理方式也是不一样的

我们以618大促作为例子：

数据分析（产品方向）岗位员工的工作强度和工作重点更多会在前期的筹备和设计阶段：

他们需要考虑，后台的数据看板需要展示哪些数据，例如日销售额、日成单量、日退单量、单日利润分析、投放引流数据等维度的数据是放在一级、二级还是三级界面展示？不同的部门数据看板的数据权限如何？

他们优先考虑规则，然后根据规则来制定数据分析的框架、数据来源和数据分析标准。

等大促真的开始之后，他们的工作反而告一段落，只需要保障自己的产品稳定运行，不会被暴起的流量冲垮崩溃就行。

数据分析（运营方向）岗位员工的工作强度则会在大促即将开始的时候加码，在大促开始之后来到顶峰：

他们不用考虑数据展示和数据来源抽取等技术性问题。他们考虑的会更加接地气，更加贴近客户和用户，更关心用户和客户的行为转化效果。

比如，大促前的拉新促活活动效果怎么样？目前发放的优惠券和满减政策，导致了多少主推商品被加入到购物车？网页内各项商品的点击量和收藏量如何？

活动开始后，数据分析（运营方向）岗位的员工还要紧密盯着每小时运营数据的变化，分析各项红包使用率、主播直播效果、热门商品排名、加购率和下单率等与销售额紧密相关的指标。通过随时调整销售策略，进行红包发放、价格调整、用户推送消息等方式提升业绩。

这里能够看到，不管是产品方向还是运营方向的岗位，想要做精，都离不开数据分析的技术功底做支撑。

这两个岗位都需要深入了解业务流程、熟练掌握数据分析工具的应用、有较高的数据敏感度，并能针对数据分析结果提供针对性的合理化建议（面向产品或面向营销）。

业务流程可以通过自学掌握；数据敏感度可以通过工作积累和刻意练习来培养；

但数据分析能力是需要通过系统性的学习才能有比较好的效果。

有志于往数据分析方向深入发展的同学，建议一方面熟悉掌握公司内部的业务流程，一方面给自己充充电，系统性的学习一下数据分析相关的知识。

这一块的专业教学，推荐知乎知学堂官方的数据分析实战课程，可以先用1毛钱的价格实际感受和体验一下课程的质量，觉得对自己工作有帮助有启发再正式购买：

3.总结

数据分析（产品方向）岗位的本质是打造产品，是为产品的功能服务的，且做的产品更多是围绕数据看板、数据平台等数据型的产品展开的。

数据分析（运营方向）岗位的本质是运营，是为市场和销售策略服务的。

再说说相同点：

这两个岗位虽然前期工作内容不同，往上晋升之路却殊途同归，都会是同一个岗位——数据分析师。

相较数据运营更加侧重于前端市场，数据产品更加侧重于后台研发，数据分析师是介于连接业务和技术之间的职位。

它得是运营人才里最懂产品的，产品人才里最懂运营的。

数据分析师的工作会涉及到大量的数据提取，数据清洗和数据多维度分析等工作，还需要根据数据的趋势预测给出产品、运营乃至公司战略上的策略建议。

从各方面评估，这都将是个高薪、高压、高挑战和高回报的岗位。

针对这样的岗位，自己的努力是不够的，需要通过体系化的学习“走捷径”。

同时，如果能在数据运营或数据产品岗位方向，就把数据分析的整体思维框架底子打好，做到熟练掌握Excel、SQL、Python、BI等数据分析工具，也可以在晋升时快人一步——这些内容在上述的知学堂官方数据分析实战课程里也有系统化的实战教学，这也是推荐学习的原因。

以上。

希望能给你带来帮助。

六、周大生的用户分析？

可靠

周大生的黄金在前几年被爆出掺假之后让很多人都不太放心，但其实近几年周大生经过整改之后整体品质还是不错的，黄金性价比很高，大家可以前去挑选一番。

周大生黄金饰品运用颇具古典气质的黄金材质也能打造出潮流前卫的现代感珠宝，细长款的黄金饰品表达出温文婉约的气质，而颇有分量的短款又时刻昭示着不羁气势。所以大家不用担心周大生黄金的质量，这绝对是大家所公认的。

七、用户画像分析都有哪些维度的数据？

追灿数据认为用户画像有用处的维度是以需求为基础的，比如用户偏好价格分布、颜色分布、购买渠道分布、关注点分布等，这些维度更能帮助企业了解用户需求。

八、跨境电商用户分析数据包括？

数据一、产品市场表现

先分析产品的市场表现，市场容量，溢价空间，同质化等，另外，商家在选品时，要学会在产品的图片和标题关键词，产品描述，价格，库存等上面做差异化，要多花费一些心思，不要还怕麻烦。除此之外，产品竞争力也是考核的重要方面，其中价格是重要的分析点。

数据二、产品流量

产品流量来源主要有置顶推广t功能，粉丝，上新，站外引流等，流量拓展渠道中有免费的，也有付费的。

a、置顶推广：免费的，卖家可以手动在前台首页置顶自己的产品。

b、粉丝：需要慢慢的去积累，从而获得更多的关注度。

c、上新：这也是流量来源的渠道之一，所以卖家每天要保持一定的节奏的上新速度。

数据三、产品点击率

主图，价格，产品差异化这些都会影响点击率，做电商的卖家基本上应该都知道，图片的重要性。另外，图片没有问题了，但客户看后依然不下单的话，这时就可以能是价格的问题，若价格没有在竞争力，卖家就需要通过打折和优惠券的方式来吸引客户下单。针对那些同质化比较严重的产品，建议卖家对有销量的产品做主图差异化，防止竞争对手跟卖。

数据四、产品转化率

当转化率不乐观时，卖家需反思自己的产品描述是否有误导性语言，描述中产品材质、产品选项是否足够明确，产品在同行中的性价比是否有竞争力，需不需要设置优惠券刺激客户购买。

九、如何分析用户流失的原因及数据？

可以做好官网，手机站和app，

现在，app的用户有很大一部分已经分流到了小程序。建议可以买做一个电商版的小程序，线上结合线下，配合多种活动，销量飞升

十、B 站的用户观看时长数据如何分析？

B站用户观看时长数据分析可以从整体统计分析、用户群体分析、视频内容分析、用户画像分析以及趋势分析这五个方面开展。

1. 整体统计分析

可以统计全部用户的总观看时长、平均观看时长、中位数观看时长等,分析用户整体的观看特征。这可以了解用户整体的粘性和平台的视频吸引力。

2. 用户群体分析

可以根据用户的年龄、性别、地区等属性切分用户群体,分析不同用户群体的观看时长分布差异。这可以更精准地了解不同用户群体的偏好和需求。例如青年用户的平均观看时长可能更长。

3. 视频内容分析

可以根据视频类型、频道类型等切分视频,分析不同视频内容的观看时长分布。这可以知道什么类型和主题的视频更能吸引用户的观看。例如电影电视剧类视频的观看时长可能更长。

4. 用户画像分析

可以根据用户的其他属性比如浏览习惯、关注内容等,划分不同的用户类型,然后分析不同用户类型的观看时长特征。这可以获得更全面和深入的用户理解,为后续的个性化推荐提供参考。

5. 趋势分析

可以分析观看时长随日期的变化趋势,例如工作日与周末的差异,以及某些重要日期前后是否存在变化。这可以发现用户行为的规律,为运营活动的策划提供帮助。