常见的游戏数据指标有哪些？

一、常见的游戏数据指标有哪些？

一、用户获取

①激活率（%）：激活率=激活用户数/安装用户数，对于手游而言，是指用户在下载-安装客户端后打开联网的一次转化

②DNU（日新增用户数）：每日注册且登录游戏的用户数

③DOSU（日一次会话用户数）：特指新登用户中，仅有一次会话（会话对于游戏而言是“使用”），且会话时长低于规定阈值（网络状况、加载时间等），同理还有周一次会话用户数和月周期等

④CAC（用户获取成本）：CAC=广告推广等费用/其所带来的新增用户数量，计算时需要根据渠道进行细分

⑤CPC（平均每点击用户成本）：CPC=广告投入总额/所投广告带来的点击用户数

⑥CPA（平均每激活用户成本）：CPA=广告投入总额/所投广告带来的激活用户数

⑦CPR（平均每注册用户成本）：CPR=广告投入总额/所投广告带来的注册用户数

⑧CPL（平均每登录用户成本）：CPL=广告投入总额/所投广告带来的登录用户数

⑨CPT（时长付费）：CPT=广告投入总额/计费周期

⑩CPI（每用户安装成本）：CPI=广告投入总额/所投广告带来的安装用户数

新用户转化率（%）：从点击至登录之间的转化率，多以漏斗形式进行分析

二、销售数据分析有哪些指标？

销售数据分析的指标可以根据具体情况和分析目的而有所不同，以下是一些常见的销售数据分析指标：

1. 销售额：销售额是指企业在一定时间内通过销售商品或提供服务所获得的总收入。

2. 销售量：销售量是指企业在一定时间内通过销售商品或提供服务所完成的销售数量。

3. 毛利率：毛利率是指企业销售商品或提供服务所获得的毛利润占销售收入的比例。

4. 净利润率：净利润率是指企业销售商品或提供服务后所获得的净利润占销售收入的比例。

5. 客户满意度：客户满意度是指客户对企业产品或服务的满意程度。可以通过问卷调查等方式进行测量。

6. 客户保留率：客户保留率是指在一定时间内继续购买企业产品或服务的客户比例。

7. 市场份额：市场份额是指企业在某个市场中所占的销售额比例。

8. 渠道贡献率：渠道贡献率是指不同销售渠道对企业销售额的贡献比例。

9. ACoS(广告成本销售比):ACoS是指广告成本与销售额的比例，可以反映广告投入对销售业绩的影响。

以上指标只是其中的一部分，具体的指标选择需要根据企业的经营情况、行业特点以及分析目的等因素综合考虑。

三、财务风险分析应该分析哪些指标？要用到哪些数据？

　　财务风险应该分析哪些财务指标　　通常情况下，偿债能力指标如资产负债率、流动比率、速动比率、产权比率、利息保障倍数；经营能力指标如存货周转率、应收账款周转率、经营周期、存货周转天数、应收账款周转天数、总资产周转率；盈利能力指标如销售净利率、总资产报酬率、净资产报酬率、资本收益率这些指标数据均从资产负债表和利润表上取得　　

四、金融指标有哪些?哪些指标适合做数据分析？

2006年，银监会制定商业银行风险监管核心指标。监管核心指标分为三个层次，即风险水平、风险迁徙和风险抵补。

1）风险水平类指标包括流动性风险指标、信用风险指标、市场风险指标和操作风险指标，以时点数据为基础，属于静态指标。

2）风险迁徙类指标衡量商业银行风险变化的程度，表示为资产质量从前期到本期变化的比率，属于动态指标。

3）风险抵补类指标衡量商业银行抵补风险损失的能力，包括盈利能力、准备金充足程度和资本充足程度三个方面。供参考

五、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

六、产品能力数据分析指标有哪些？

用户数据：是指用户的基本情况，包括姓名、性别、邮箱、年龄、职业、教育水平等用户所公开填写的信息；

行为数据：是用于记录做过什么的数据，主要包括用户ID、用户做了哪些行为、发生行为的时间等，比如在淘宝APP上，用户行为数据可以是用户浏览过哪些商品，在某个商品页面停留的时间，购买了哪些商品等；

商品数据：一个店铺里面的产品都可以看做商品，比如淘宝上买的东西、微信公众号的文章，每个商品都有对应的名称、类别、用户评论、库存等等。

七、常见的电商数据指标有哪些

电子商务行业正在迅速发展，电商数据分析已成为企业获取商业洞察力和做出明智决策的重要工具。了解常见的电商数据指标是成功经营电商平台的关键。本篇博文将介绍常见的电商数据指标，帮助您深入了解您的电商业务并优化运营策略。

1. 访客流量

访客流量是衡量电商平台访客数量的指标。通过分析访客流量，您可以了解到您的电商平台有多少人访问了您的网站。这个指标对于评估市场需求和品牌知名度非常重要。

2. 独立访客数

独立访客数表示在一段时间内访问您网站的独特访客数量。与访客流量不同，独立访客数可以帮助您确定您网站真正吸引了多少个不同的用户。这有助于衡量您的市场扩展和用户增长。

3. 页面浏览量

页面浏览量是指在您的电商平台上被访问的页面数量。这个指标能够告诉您哪些页面是最受访客欢迎的，以及访客在您的网站上花费了多少时间。通过分析页面浏览量，您可以识别出用户偏好和潜在销售机会。

4. 转化率

转化率是衡量电商平台转化效果的关键指标。它表示访客完成期望行动（例如购买商品、注册会员）的比例。通过分析转化率，您可以评估自己的销售和营销策略的效果，并找到提高转化率的方法。

5. 购买行为

购买行为指标包括平均订单价值、购买频率和复购率等。这些指标可以帮助您了解访客的购买习惯以及他们对您产品的忠诚度。购买行为数据对于制定个性化营销计划和改善用户体验至关重要。

6. 客单价

客单价是指每位顾客平均消费的金额。计算客单价可以帮助您了解您的顾客平均购买能力，从而优化产品定价和销售策略。提高客单价是提高利润的有效方法之一。

7. 客户细分

客户细分是根据不同的特征和行为将顾客群体划分为不同细分市场或目标群体。通过客户细分，您可以更好地了解不同类型的顾客需求，并为他们提供更个性化的产品和服务。这有助于提高客户满意度和忠诚度。

8. 营销效果

营销效果指标用于评估不同营销活动的效果。这包括广告点击率、电子邮件打开率、社交媒体互动等。了解营销效果可以帮助您判断您的营销投资是否产生了预期的回报，并优化您的市场营销策略。

9. 库存管理

库存管理指标有助于您优化供应链和库存管理流程。这包括周转率、库存周转率和库存满足率等指标。通过了解在特定时间内存货周转的速度和效率，您可以更好地控制库存成本并避免过量或缺货的情况。

10. 客户满意度

客户满意度是衡量顾客对您产品和服务满意程度的指标。这可以通过调查、反馈和评价等方式进行评估。关注客户满意度可以帮助您发现问题，并改进您的产品和服务，提高用户体验。

以上是常见的电商数据指标，它们提供了深入了解您电商业务的一些关键数据点。通过分析这些指标，您可以优化运营策略、改善用户体验、提高销售转化率、控制成本并与竞争对手保持竞争优势。因此，在电商经营中高效地使用电商数据指标是迈向成功的重要一步。

八、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

九、swot分析法的数据挖掘指标有哪些？

有四项：企业内部的优势、 企业外部的威胁、企业外部的机会、企业内部的劣势。

所谓SWOT分析，即基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析，就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等，通过调查列举出来，并依照矩阵形式排列，然后用系统分析的思想，把各种因素相互匹配起来加以分析，从中得出一系列相应的结论，而结论通常带有一定的决策性。

十、CRM数据分析的指标类型？

CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。