【.com快译】在数据分析的世界里，队列分析往往被忽视，因为它看起来太复杂了。这次我们就来看看同期群分析到底能给我们带来什么？以及如何去做。在众多的数据分析工具中，有一个工具往往不为人所用，那就是同期群分析。尽管同期群分析是一种非常强大的分析形式，但由于它看起来非常复杂而经常被边缘化。但是，队列分析可以为我们提供大量有效的结果，今天就让我们简单的了解一下吧。我们先来解释一下什么是同期群分析。同类群组分析可以帮助您分析特定时间段内具有共同特征的一群人的行为。它允许您通过更复杂的“显微镜”查看数据，将大拼图分解成更小的部分，然后揭示每个部分的细节。例如，对于每一位开发者或者分析师来说，他们最想知道的数据分析结果之一就是应用的留存率。因为你有很多方法让人们下载你的应用程序，但你真的想知道有多少人最终保留了你的应用程序。保留率是一个关键指标。正如他们所说：“留住用户，而不是获取用户，才是真正的增长。”在这种情况下，您需要分析安装移动应用程序的用户的数据，以及5天内与该应用程序交互的用户数据，用于衡量留存率。这些信息一般以如下表格形式展示：上表中，558名用户在1月3日安装了该应用，其中30%的用户在一天后回来访问该应用，23%的用户在1月安装了该应用3.在两天后访问该应用程序的用户中，三天后为24%，四天后为21%，五天后为25%。这类数据让人很难清楚地理解数字之间的关系并做出快速的推断。作为分析师，您需要查看这些5天的数字以了解保留率趋势和日期之间的趋势，例如安装后第1天和第3天之间的保留率。此外，您需要衡量留存用户和安装用户的总数。这些数字对群组分析很有用，如果保留率低但安装量高，这显然是不可取的。假设我们要查看应用安装后第1天、第3天和第5天的留存数，那么通过队列分析，可以将数据汇总显示在以下视图中：上图显示了选择的时间队列数据的每日变化。这3个队列分别代表第1天、第3天和第5天。图中竖条的浅色和深色分别代表用户总数和留存用户数。粉红色竖条显示从第一天结束到当天结束的队列数据变化。绿色表示从第1天到第3天的变化。紫色表示从第3天到第5天每日队列数据的变化。第一天，也就是1月3日，共有558个安装用户，167个留存用户用户以深粉色显示。绿色图表的显示也是一致的。第3天，总用户从第1天留存167人，这167人中只剩下135人，呈下降趋势。图表顶部的曲线显示趋势分析。粉色、绿色和蓝色的平滑曲线分别代表第1天、第3天和第5天留存率队列的变化，曲线周围三种颜色的带状区域是留存率的可信区间。分析结果：用户留存率有明显的下降趋势。应用安装量在第3天后出现急剧下降，下降的原因有待进一步探究。1月3日获取的用户在第3天到第5天的留存率最高，几乎没有下降，这与其他区间的队列数据完全不同。需要对1月3日获取的用户进行深入了解。类型和特征。此外，用户总数也是现阶段最高的。与第1天和第3天相比，1月4日获得的用户在第5天的留存率较低。留存率低于置信区间的下限。1月6日获取用户的Day3留存率明显高于其他区间。23%的保留率超过了置信区间的上限。数据显示1月17日的用户获取数量激增。通过队列分析的应用，我们可以了解到很多信息，可以得到总体趋势，特定区间的趋势，以及混合其他信息时的各种趋势，包括营销策略和用户获取策略的执行情况，可以帮助我们得出合理的结论并进一步制定更有效的用户获取和保留策略。原标题：HowtoUseCohortDatatoAnalyzeUserBehavior[翻译、合作站点转载请注明原译者及出处为.com][责任编辑：OphiraTEL：（010）68476606]
