指标:就是用来量化事务的一个工具,帮助我们将一些抽象的事件,得出一个轮廓上的描述
指标=业务维度描述+技术维度描述
数据指标:关键指标、衍生指标、自建指标
用户分层:RFM模型
R:用户最近一次活跃的时间
F:近一段时间用户的活跃频次
M:近一段时间用户的消费金额
用户运营活动评估:
1、拉新:获取新用户
2、激活:用户提频
3、召回:休眠和流失用户
用户生命周期:引入期:获客区
成长期、成熟期:升值区
休眠期、流失期:留存区
对相关人群进行筛选:
引入期:首单用户人群,并且首单用户人群距离当前时间不超过15天
成长期:消费1-3单,并且距离当前时间不超过70天
成熟期:消费4单以上,并且距离当前时间不超过70天
休眠期:首单用户距离当前时间超过15天或者大于一单用户,介于70-90天之间
流失期:最后一次活跃时间距今超过90天的用户
时间的操作和转换
ds = time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S’,time.localtime(time.time()))
data[‘Datediff’] = (pd.to_datetime(ds) – data[‘C’]).dt.days
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