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埋点数据用漏斗分析定位流失节点

📚 共计 30 章节

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漏斗分析概述

什么是漏斗分析、漏斗分析的价值、核心指标（转化率、流失率）。

漏斗模型构建

定义关键步骤、确定用户路径、数据埋点与采集。

流失节点定位方法

步骤间转化率对比、用户分群对比、时间维度分析。

实战案例：电商与注册

电商购买流程漏斗分析、注册流程优化。

工具与可视化

SQL提取漏斗数据、Python绘制漏斗图、Tableau制作漏斗看板。

SQLPythonTableau

归因与优化

流失原因假设、A/B测试验证、迭代优化策略。

归因A/B测试

多维度漏斗、用户行为路径聚类、预测性流失预警。

总结与最佳实践

漏斗分析常见误区、报告撰写、团队协作流程。

最佳实践报告

附录：模板与代码库

常用SQL模板、Python代码库、参考文献。

SQLPython参考

综合大作业

从0到1搭建一个完整的漏斗分析系统。

数据采集进阶

埋点方案设计（全埋点 vs 自定义埋点）、数据质量监控。

用户分群漏斗

基于RFM分群、基于行为分群、基于渠道分群。

漏斗对比分析

同期群漏斗、不同版本漏斗、不同渠道漏斗。

对比同期群

归因模型入门

首次点击归因、末次点击归因、线性归因、时间衰减归因。

用pandas计算转化率、用plotly绘制交互式漏斗。

用窗口函数计算步骤留存、用CASE WHEN标记用户路径。

窗口函数CASE

创建参数控制漏斗步骤、制作动态漏斗看板。

流失原因深度挖掘

用户调研、日志分析、异常检测。

A/B测试与漏斗优化

实验设计、样本量计算、结果解读。

A/B测试优化

多产品线漏斗

跨产品用户流转分析、交叉销售机会识别。

跨产品交叉销售

漏斗与用户生命周期

新用户激活漏斗、老用户留存漏斗、流失用户召回漏斗。

生命周期留存

流式计算框架（Flink）、实时监控看板搭建。

漏斗分析中的统计学

置信区间、假设检验、效应量。

统计学假设检验

数据治理与漏斗

数据一致性、维度对齐、数据血缘。

SaaS产品续费漏斗、游戏内购漏斗、内容平台转化漏斗。

SaaS游戏内容

漏斗分析报告撰写

故事线设计、数据可视化原则、结论与建议。

报告可视化

数据分析师与产品经理的配合、漏斗迭代流程。

自动化漏斗

定时任务调度、异常告警、自动归因。

自动化告警

基于机器学习的流失预测、因果推断在漏斗中的应用。

课程回顾与知识图谱

核心概念梳理、技能树、学习路径建议。

知识图谱路径