場(chǎng)景描述
新用戶在使用一些平臺(tái)的時(shí)候睡互，如百度APP、今日頭條等平臺(tái)的時(shí)候舰涌，查看到我們?cè)诟鞣N渠道投放的廣告猖任，經(jīng)過落地頁(yè)的引導(dǎo)進(jìn)行“注冊(cè)”、“安裝包下載”瓷耙、“登錄”進(jìn)入我們的系統(tǒng)中朱躺，然后進(jìn)行相關(guān)的業(yè)務(wù)操作進(jìn)行賬單導(dǎo)入、辦卡搁痛、借貸长搀、信用卡還款等用戶行為。
用戶的價(jià)值除了大家都能看到的收益外鸡典，通過辦卡盈滴、借貸為公司帶來收入，還有用戶的活躍度、流程率巢钓、詳細(xì)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率等。
我們希望可以通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來自助的探索數(shù)據(jù)背后的價(jià)值疗垛。我們希望能夠做到症汹，不同渠道的來的新用戶在不同數(shù)據(jù)上的具體表現(xiàn)？同一個(gè)渠道不同的計(jì)劃贷腕、單元背镇、關(guān)鍵字級(jí)別的數(shù)據(jù)表現(xiàn)？反過來又可以指導(dǎo)前面的渠道推廣投放泽裳。
- 自助分析報(bào)告瞒斩。不同渠道來源不同時(shí)段的用戶的人口屬性分析，地域涮总、年齡胸囱、性別分布。
- 智能分析瀑梗。分析人員選擇需要評(píng)估的指標(biāo)烹笔，通過用戶標(biāo)簽庫(kù)智能分析除哪些屬性對(duì)結(jié)果的分類影響更大，比如可以查看出辦卡的用戶中哪些類別的的轉(zhuǎn)化率更高抛丽。
場(chǎng)景描述
數(shù)據(jù)分析人員可以自助的根據(jù)預(yù)定義好的模型自助的配置一些報(bào)表谤职。
- 各渠道的每天活躍的用戶數(shù)
- 各渠道每天app使用時(shí)常
- 各渠道每天的理財(cái)用戶數(shù)、辦卡用戶數(shù)亿鲜、登錄用戶數(shù)等
- 各渠道的流程漏斗
用戶設(shè)置好數(shù)據(jù)指標(biāo)大盤后允蜈，然后可以創(chuàng)建不同的用戶人群，查看不同的人群的數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況蒿柳。比如可以方便的滿足下面的場(chǎng)景：
- 當(dāng)月人群和上月人群的數(shù)據(jù)對(duì)比
- 不同地域的數(shù)據(jù)對(duì)比
- 臨時(shí)組建人群的數(shù)據(jù)查看對(duì)比
根因分析饶套，可以利用龐大的用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)來分析出是哪些屬性和需要查看的指標(biāo)相關(guān)性更強(qiáng)
- 自助分析。哪些屬性對(duì)辦卡率的相關(guān)度更大其馏》锱埽可以探索出時(shí)間、投放的關(guān)鍵字叛复、活躍度等因素仔引，也可以評(píng)估某個(gè)屬性對(duì)某個(gè)指標(biāo)的相關(guān)度
- 智能分析。信息流的渠道投放中褐奥，可以結(jié)合用戶注冊(cè)成功后的業(yè)務(wù)行為表現(xiàn)刻畫出某個(gè)渠道咖耘、單元的高轉(zhuǎn)化人群特征，同時(shí)展示其覆蓋的能力撬码。我們可以得到某個(gè)投放應(yīng)該只針對(duì)30歲以下的男性用戶投放
- 可以自助基于數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)自助添加一些指標(biāo)和維度數(shù)據(jù)儿倒，同時(shí)設(shè)置相關(guān)的元數(shù)據(jù)信息，便于管理和復(fù)用，用于下次的數(shù)據(jù)分析夫否。
核心能力
- cube模型定義彻犁。用于構(gòu)建維度列和指標(biāo)列（指標(biāo)列需要支持聚合），實(shí)時(shí)表中需要有userid字段凰慈，便于后面的分析
- 人群的構(gòu)建汞幢。支持查看特定人群下自定義數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況，支持按照條件圈選適當(dāng)?shù)那纴碓慈巳何⑽剑治銎湓诟鱾€(gè)階段的呃數(shù)據(jù)表現(xiàn)
- 智能分析森篷。用戶選擇特征集合和目標(biāo)指標(biāo)外，系統(tǒng)自動(dòng)歸因出重要的特征排名豺型。
產(chǎn)品形態(tài)
人群圈選
- 用戶標(biāo)簽的元數(shù)據(jù)定義仲智，支持用戶自定義標(biāo)簽（通過標(biāo)簽系統(tǒng)來構(gòu)建），如渠道來源姻氨，用戶可以指定其來源的數(shù)倉(cāng)表和字段類型
- 人群條件篩選钓辆，比如下圖的例子，條件一表示的是購(gòu)買了“product1”商品同時(shí)購(gòu)買個(gè)數(shù)1-2之間哼绑。
- 數(shù)據(jù)分析岩馍。構(gòu)建好人群后，我們可以圈選需要查看的數(shù)據(jù)指標(biāo)抖韩，如留存率蛀恩、借貸次數(shù)、收益茂浮、成本等双谆。
- 重復(fù)用到的人群和其指標(biāo)表現(xiàn)，可以通過報(bào)表的方式固化下來席揽，便于下次查看
上述的人群分析屬于用戶主動(dòng)分析探索的范疇顽馋，我們可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)探索出哪些屬性或者用戶行為對(duì)收益等指標(biāo)影響最大
智能分析
通過影響一個(gè)某一個(gè)指標(biāo)的因素多種多樣，用戶難以一個(gè)個(gè)的去進(jìn)行手工的分析處理幌羞，這時(shí)候常常需要利用相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)自動(dòng)的完成這個(gè)過程寸谜。
- 圈定特定的人群范圍，比如只分析百度渠道的某個(gè)計(jì)劃下的來源的人群
- 勾選一批可能影響的標(biāo)簽信息属桦，當(dāng)然也可以勾選全部標(biāo)簽熊痴，選擇需要評(píng)估的指標(biāo)如辦卡數(shù)，也可以自定義一些加權(quán)指標(biāo)
- 點(diǎn)擊自動(dòng)分析聂宾，系統(tǒng)給出重要性排名靠前的用戶標(biāo)簽屬性以及其相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)果表現(xiàn)
