基于最优化方法的实验性研究报告

基于最优化方法的实验性研究报告在本书中的深入分析

一、关于资源和数据的交叉分析

资源和数据是动态存在的,所以在计算资源、数据和数据的质量的时候,需要分析资源的特点和关系,以保证资源可以跨过其背后的环境和内容,获得更加高的效率。

资源:你的资源是我们的流量和受众,亦就是我们的系统能否获取这些流量和受众,在受众获取这过程中,我们是如何感知到我们的系统有什么能力和能力去承接和和支持我们的资源。

受众:受众的画像和行为特征是不是符合受众的画像和行为特征,比方年纪偏大或是如何适应新消费习惯。

受众在不断的了解商品与服务的情况下,如何分辨他们的状态和喜好。受众画像和行为特征是一个动态过程,所以在这一旅程中,需要结合数据分析,进行优化。

数据:看见流量和受众的动作之间是不是有所差异,数据能否正常进行流转和转化。

受众对于应用的需求是不是清晰和完整,或许说是不是真实,这里的主要是通过对受众的阅读、下载、使用的行为是不是有较好的数据反馈。

通过以上这些分析,我们可得出,想要提高效率,就要在受众的各项数据指标中,做到尽最大可能的量化和分类,这样就可以保证我们的资源的合理利用和成本的控制。

作为运营,都是在不计其数的情况下进行工作,所以对于各种数据指标,我们需要分析到很多维度,如果我们不考虑清楚这些维度,那么导致的结果就是我们的工作不断的偏离轨道,无法通过更加清晰、直观的数据来判断哪一个维度可带来更加好地结果,我们无法明确量化的结果。

四、怎样做数据分析?

(1)明确“受众成长”目标

做数据分析首先是要明确目标,做数据分析首先需要明确你的受众都是哪一类的?他们在什么时候才会成为您的受众?这些受众有什么特征?受众的“特征”是什么?

如果受众的行为是停留在新手阶段,你就要明确你的受众“成长”目标是什么。

当你明确了这些目标之后,再来制定每个受众的成长路径,如何去划分这些路径的受众。比方说,受众的主要行为是阅读、下载、关注、活跃,那么我的目标是提高下载注册量,那么我的目标是提高受众的活跃度,而如何去提高这些受众是受众成长的关键,而提高活跃则是提高留存率,而提高活跃率,则是提高留存率的基础。

(2)对每个受众进行多角度地分析

受众数据分析的第一步是确定你的受众是谁,他们的年龄段、性别、地区、职业、地区、收入情况,亦就是说我们需要通过这种受众来制定我们的运营策略。