（ 一 ）事件分析（ 二 ）漏斗分析（ 三 ）用户路径分析（ 四 ）留存分析（ 五 ）Session分析（ 六 ）热力分析（ 七 ）归因分析（ 八 ）间隔分析（ 九 ）分布分析（ 十 ）属性分析

数据分析——次留变动原因分析

（ 一 ）事件分析（ 二 ）漏斗分析（ 三 ）用户路径分析（ 四 ）留存分析（ 五 ）Session分析（ 六 ）热力分析（ 七 ）归因分析（ 八 ）间隔分析（ 九 ）分布分析（ 十 ）属性分析

数据指标体系1. 什么是数据指标体系通常我们讲述的指标是对当前业务有参考价值的统计数据，换句话说，不是所有的数据都叫指标。指标的核心意义是它使得业务目标可描述、可度量、可拆解。常用的指标有PV、UV等。指标体系是从不同维度梳理业务，并将零散单点的具有相互联系的指标，系统化地组织起来。其中，维度分为定性维度和定量维度，定性维度主要是文字描述类，例如姓名、地名等；定量维度主要是数值描述类，如工资、年龄

相关性

数据分析——销售额增加，利润未变问题

AB测试什么是AB测试AB测试的统计学原理统计功效是什么AB实验要开多久，样本量要多少如何优雅的分析AB实验的结果AB实验常见注意要点1. 什么是AB测试AB实验就是为了验证一个新的产品交互设计、产品功能或者策略、算法的效果，在同一时间段，给多组用户（一般叫对照组和实验组，用户分组方法统计上随机，多组用户统计角度无差别）分别展示优化前和优化后的产品交互设计，并通过数据分析，判断优化前后的方案在一个

常见的数据埋点方式有三种：代码埋点、全埋点、可视化埋点。（ 一 ）代码埋点代码埋点按照埋点上报的位置不同可以分为前端埋点和后端埋点，区别在于埋点逻辑是放在前端完成，还是后端完成。前端埋点，由客户端、前端页面直接记录用户的行为进行上报。如用户点击“加入购物车”按钮。后端埋点，是将用户与服务端的交互记录进行上报。可以记录没有发生在用户界面上的操作变化，如商品库存的变化。优点适合精细化分析的场景缺点需要

AB测试什么是AB测试AB测试的统计学原理统计功效是什么AB实验要开多久，样本量要多少如何优雅的分析AB实验的结果AB实验常见注意要点1. 什么是AB测试AB实验就是为了验证一个新的产品交互设计、产品功能或者策略、算法的效果，在同一时间段，给多组用户（一般叫对照组和实验组，用户分组方法统计上随机，多组用户统计角度无差别）分别展示优化前和优化后的产品交互设计，并通过数据分析，判断优化前后的方案在一个

问题:计算用户是否是次留用户计算每日次日留存率原数据表：user_login_table表表字段：用户、登陆日期sql查询：计算用户是否是次留用户select t1.user_name,max(case when datediff(day,date(newdate),date(logindate)) = 1 then 1 else 0 end) as 是否次留用户from(select user_