要是有人知道怎么把上面那些去掉也可以。
上期根据行业和具体项目来指导大家如何选择合适的图表,收到了小伙伴的一致好评!结合到自己的行业和具体的业务来讲解,小伙伴一下就加深了图表选择的印象。
同时也有小伙伴们反馈说,写的有点少,都是蜻蜓点水,具体的业务里还有许多要考量的指标。这次我尽量写的更加深入一些,但主要还是围绕图表选择来说,日常的通用图表我就不再赘述了。
这期我们围绕运营其他两个重要岗位来讲解:产品运营和流量运营。
一、产品运营:用数据来分析和监控功能
分析场景有:监测异常指标和留存/用户活跃度曲线
监测异常指标是产品运营的核心工作之一,那么这个数据出现波动是正常还是异常问题,而真正出现异常时,是否能在第一时间发现并快速定位异常原因,则是体现数据驱动运营的一个价值体现,当能抓住一个运营指标数据异常的原因并解决之,并不比没日没夜的赶一个长篇大论的策略报告价值低。
那么监测异常指标主要会用到哪些图表呢?
监测产品周期趋势分析是最基础的图表分析,可用的图表包括柱线图、柱状图、堆积图等多种形式。
柱线图可以监测产品每个周期多个数据指标连续变化的趋势,也可以根据需要进行同比环比周期数据分析。
要做数据异常监控,必须满足实时性,不能实时监控,那也白搭,如果数据要延迟一周以上的那也没必要做异常监控的模板了。
当你的数据想要实现实时性时,这个时候你就可以考虑用壹看板来做一个灵活动态的数据异常监控可视化模板。
通过堆积柱状图发现用户对你产品的“痛点”和用户对产品新功能的体验效果。常规数据指标的监测,如用户量,新用户量,UGC量(社交产品),销量,付费量,推广期间的各种数据等等。
还有渠道分析以及用户使用时长的监测,活跃用户动态。密切关注产品活跃用户的动态,倾听他们的声音,一旦发现异常立马组织人员商讨对策。
从数据分析出发做一个合格的产品运营!
二、流量运营:多维度分析,优化渠道
1、 访问:PV、UV、IP(最常见);跳出率、平均访问时长、平均访问页数等;使用设备、操作系统、浏览器、地域分布等访问行为。
2、 渠道&推广:来源渠道分布、总消费、展示量、点击率、平均点击价格、转化率、转化成本、ROI等。
流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营,仅仅关注PV、UV等虚荣指标,这是远远不够的。
流量比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较,扇形图、环形图可以满足这类需求;纵向比较,百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。
气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系,如分析产品客户成单周期与客户活跃度、流量之间的关系。
不同的图表样式可以满足你不同的工种分析需求,你可以根据自己的目的来选取最合适的指标、维度和图表样式。
有一个专业的工具的作用在于让自己摆脱繁杂的基础工作,上手过程更快更顺畅一些,让更多更高级的业务需求能够被满足和呈现。
壹看板提供了很低的门槛,布局灵活,样式随心。数据分析小白可以简单拖拽做数据分析,生成各种报表;对数据分析有深刻理解的人,可以将各种维度指标组合,针对业务场景做出极具洞察力的数据报表。
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原贴说的很详细,所以正确的 全部的打开方式 都在原贴
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总结:Saucenao和Iqdb是用来寻找作品出处的,Tineye、百度识图、识图等是用来帮助寻找损坏严重图片的原图的。
PixivDownloader是一款应用,需配合使用,可在应用商店(需翻墙)下载。进入谷歌应用,搜索“Pixiv
Downloader”即可。
文件保存目录和浏览器默认的下载目录相同,可以在浏览器设置里修改。
Moeloader 功能强大一些,具有按作者、标签、人气等方式搜索然后批量下载作品的功能,且不需要访问和登录P站。用软件要冷静,因为很有可能不知道啥时候软件就崩了。
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