精品知乎产品分析

产品分析报告——知乎

前言 (2)

一、产品目标 (3)

1。需求从哪里来 (3)

2。目标用户是谁 (3)

3。需求是否紧迫 (3)

4。用户的痛是什么 (4)

5。场景是什么 (4)

6。需求解决了数据有何表现 (4)

二、产品定位 (4)

1。目标市场上的定位 (4)

2。营销中的利润如何 (5)

3。竞争策略中优势如何 (5)

三、用户角度 (7)

1。痛点是否解决 (7)

2。功能是否完善 (8)

四、产品运营 (8)

1。................................................................. 线上运营 8 2。................................................................. 线下运营 8 五、未来趋势.. (9)

1。............................................................. 扩大知识范围 9 2。......................................................... 知识属性划分不明 9 3。............................................................. 用户自主运营 9 4。................................................... 减少领袖味，增加客观性 9 5。............................................... 看段子用户转化成写段子用户 10 6。........................................................... 增加应景的话题 10

知乎产品分析

产品分析报告——知乎目录前言文档开头，我必须说明我对知乎的喜爱程度相当高，真正加入知乎答题后，又一次感受到知识带给人类的喜悦，不求回报帮助他人的幸福感。以前一直在百度知道答题，没有在知乎答

题的原因很简单，对某一个领域没有丝毫经验，不敢贸然的在知乎上不负责任的回答，而现在对广电行业的两年认知，让我有信心在这一个领域里帮助他人，从这一点就能看出百度知道和知乎产品定位方向的不同。我的观点是产品都是为用户服务的，一切的产品需求和运营也是围绕用户来展开的，所以我的产品认识一直都是基于马斯洛需求层次理论。用户就是人，不在产品初期将产品对人的需求定位搞清楚，对产品日后的迭代会造成需求不清或者运营方向不明的问题。写到这突然觉得狗粮是怎么升级的，不能和狗交流，我怎么知道它喜欢吃的东西就是它最钟爱的？一、产品目标知乎产品目标是用专业的知识做为连接陌生人的纽带，用单向关注去获取领域大牛的深刻见解，以问题做为讨论的引子，挖掘出更高价值的答案。 1.需求从哪里来知乎的需求来自哪里，来自人与生俱来的好奇心、对知识的渴求欲、他人对自己的肯定等等，对应马斯洛需求理论就是安全的需要、尊重的需要和自我实现需要。安全的需要是人类群居的一个重要表现，对于知乎的定位来说，人对知识的掌握是稳定社会地位的一个重要手段，掌握了更多的知识才有更强的安全感。尊重需要得到满足，能使人对自己充满信心，对社会满腔热情，体验到自己活着的用处和价值。在知乎上答题，得到别人的感谢和赞同，无疑就是他人对自己的肯定，人最后的生活目标就是得到他人的肯定。自我实现的需要是在努力实现自己的潜力，使自己越来越成为自己所期望的人物。当一个人积累的多了，也就成为了行业的大牛，也就完成了自我实现。而抓住核心需求，对产品的运营以及建立产品壁垒有着重要的影响，以下会进行分析。 2.目标用户是谁本质的需求找到了，不难发现哪些人符合以上的要求 ●社会地位较高 ●对某一个领域有着深刻的见解 ●希望实现自我价值 ●希望得到他人的认同这些人也就是知乎的种子用户，即大牛们；而想成为以上这样的人，或者说由大牛们的魅力而吸引的用户，就是传播用户（发展中的用户）。 3.需求是否紧迫

产品运营分析必会 Excel表格实用技巧

产品运营分析必会 Excel表格实用技巧 Excel表格有啥用？微光告诉大家，Excel的用处可多了，SEO站长们可以用来分析网站数据，统计分析ip、pv、IIS日志、跳出率等等，产品经理、产品运营可以用来市场数据分析统计。可以帮助我们整理数据，一目了然的看出数据结果。当然前提得你会使用Excel，不然再厉害的神奇到了手里也是渣。建议产品运营人员用EXCLE表格进行数据分析时养成的好习惯： 1、保留原始文件，新建一个Sheet进行处理数据存放，或者另外COPY一份新的文档，尽量保持原始数据的原貌，因为我们都不知道啥时会出错，需要重新开始。 2. 每个sheet进行名称的标注，便于自己，也便于阅读者直观的知道每个sheet的内容，譬如：【流量统计】、【文章收录表】、【原始数据源】、【用户分析表】等等。如果存在没有数据的sheet，那就删掉吧。 3.数据结论，尽量清晰有序，譬如在标识【结论数据】的sheet，由数量大小或时间早晚进行每个结果数据表的排序，数据多时可每个结论数据表各自用sheet展示，并标准【结论：XXX统计】。 4. 邮件输出结论，尽量附带PDF文档。以防收件人打不开Excel文档，或者某些图表粘贴到邮件产生格式错乱，邮件正文写主要结论观点就可以了。下面讲讲产品运营人员需了解的实用EXCEL技巧：一、 EXCLE学习成长五阶段 EXCLE学习的五个阶段，一般达到中级水平，就可满足日常的运营数据分析需要，具备处理几十万条数据的能力。用Excel基本没法处理百万条数据，虽然有插件可以支持到千万条，但一般的电脑基本跑不动，遇到百万条以上的大数据，还是使用SPSS、SAS等工具吧。 1.新手需要了解基本操作方法和常用功能，如输入数据、查找替换、设置单元格格式，排序、筛选、分类汇总和保存工作簿。 2.初级用户

用户角度对知乎的分析报告

用户角度知乎分析报告一、对于一款自己热爱的互联网产品，应当从自身用户的角度回答一下以下问题: 1.你会继续使用这个产品吗？肯定会的。知乎是一个高质量问答社区，在这里，我可以找到自己疑惑问题的答案，可以和自己感兴趣的领域内的精英探讨问题，从而拓展自己的视野，内心得到他人认可的需求也可以得到满足。其衍生产品知乎日报，满足了我大部分情况下没有充足时间浏览知乎社区但是想要得知当天不同行业的优质问答的需求。 2.你会使用它的什么功能？我会利用关注功能关注我感兴趣的人，通过主页面浏览他们感兴趣的问答，通过话题专栏查看我关注的领域又更新了哪些问答，通过热门收藏看看其他人整合的我感兴趣方面的答案。既可以节省时间，又可以扩充自己的视野，学习到相关的技能。 3.如果跟XX 摆在一起，你会选择哪一个？如果和果壳放在一起，我还是会选择知乎，因为知乎着重的是，相关行业经验以及观点的分享。与此同时，我喜欢了解不同行业的状态，了解不同行业内精英所关注的事物，知乎无疑十分适合我。而果壳偏向于科学，辟谣的分享，它对于科技发烧友，对某些科技方面知识有疑惑以及对些许现有科技存在质疑心理的人寻求答案有很大的帮助。 PS：对于知乎的衍生产品知乎日报我想说，一款APP的优秀程度，吸粉能力取决于他最突出的功能，而与他最为短板的功能关系甚微。就比如说对于脸萌、足迹，很多用户都是因为其中的某一功能而热爱，对于其他短板功能是可以忍受，忽略的。因此，站在用户的角度看，APP的制作理念和著名的木桶理论应该是不同的。二、产品概述 1.产品定位笔者认为，知乎的定位是将知乎打造成为互联网中分享知识最自在，分享经验最热情，分享观点最友好的平台。

经营数据分析报告

经营数据分析报告导读：本文经营数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。经营数据分析报告一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容 1、上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数

针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2、上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1、本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2、新用户概况新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3、活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比

日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比 4、道具消费概况道具方面的消费概况主要包括：产出活动类别道具分类单类道具消费元宝，消费占比，环比上周日均消费元宝，总消费元宝，环比上周下降/上升简述活动效果较好/较差的道具分类 5、当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量，以及游戏中额外获得的元宝存量。例如，我充了1000块，拿了1w元宝，花了8K，我造成的存量是2K，当平台各服的元宝存量不断上涨，就代表消费点不够了，要不补新消费系统，要不上消费类的运营活动。 6、重点商业活动付费玩家参与情况活动参与情况主要考虑以下几点：付费群体类别，活跃付费玩家数付费玩家的参与比例付费玩家在活动中消费的元宝数付费玩家在活动中消费的元宝占周消费元宝总数的比例付费玩家的人均消费元宝数根据活动的这些付费玩家的相关数据，判断该活动产生的效益以及玩家的接受程度。

解码知乎：知乎组织架构模型“大剖析”

解码知乎：知乎组织架构模型“大剖析” 本文深度剖析知乎目前的内容架构模型，对于社区应用开发者可将其中的架构思维推广到一般 UGC 网站产品的优化上。知乎是目前国内用户平均素质最高的网站，其日均访问 IP 在 60 万以上。对于这样一个用户活跃度极高、产出大量优质内容（UGC）网站来说，如何把内容更好地组织呈现并将其中优质部分的价值最大化，非常重要。基础模块（1 问题-n 回答-n 评论模块）知乎基础模块中一个问题对应于 n 个回答，一个回答又对应于 n 个评论，因此我们可以把基础模块称为 1 问题-n 回答-n 评论模块。假设知乎架构模型中仅存在基础模块，将会是一个怎样的场景？那就是信息流随着时间的推移不断生成新的内容并把旧信息快速替换冲刷掉，这种对基础模块无差别的线性陈列，对用户来说将是一个灾难：在简单罗列的线性信息海洋中，用户汲取其所需信息的成本太高；信息流如同大河奔流，那些有挖掘价值的信息点稍纵即逝，即信息价值被严重挥霍；用户不能将有价值的信息点从信息大河里“舀”出来，信息可见而不可用，无法产生长效作用。知乎的产品设计者很好地意识到了这些潜在的“灾难”，并对每个问题点做出了针对性的产品设计方案，下面木柄逐一展开分析。话题模块

话题模块用来解决“在线性简单罗列的信息海洋中，用户汲取所需信息的成本太高”的问题。知乎中，每一个基础模块（1 问题-n 回答-n 评论模块）可以添加“话题”标识，“话题”描述了基础模块的“类别”，话题模块与基础模块是多对多的映射关系（many2many）。事实上，为内容添加“标识”的做法在以内容为核心的网站的组织架构模型中屡见不鲜，很多网站将这种“标识”称为标签（比如 lofter）。但是知乎的话题比普通网站的标签走的更远：知乎的各个话题之间不像标签那样是孤立的，它定义了一套将话题组织起来的数据结构。请注意，话题本身就是对基础模块的一种组织形式，而又存在一套数据结构描述了话题的组织形式，那么我们可以将这种数据结构称作“描述结构组织的结构组织”，知乎自己是这么介绍这个“描述结构组织的结构组织”：知乎的全部话题通过父子关系构成一个有根无循环的有向图；根话题即为所有话题的最上层的父话题；请不要在问题上直接绑定根话题。发现模块发现模块解决了信息流如同大河奔流，那些有挖掘价值的信息点稍纵即逝，即信息价值被严重挥霍的问题。发现模块主要有两部分内容组成：推荐与热门。热门内容是由用户群体行为所做出来的“内容精选”，而推荐内容是知乎运营人员对“群体行为”的补充完善，最大程度地让有价值的信息减缓流速，或者二次“逆流”，目的就是让有价值的信息得以“上浮”与“驻留”。此外值得一提的是，如果说发现模块是构筑在知乎基础模块上的信息“驻留模块”, 那么话题模块也有一个针对其信息的“驻留模块”——“话题精华模块”。发现模块是挖掘全局的有价值的信息，而“话题精华模块”挖掘的是该话题的有价值的信息，从而使有价值的信息在不同的组织维度上得到“驻留”，而不被浩大的信息流冲的无影无踪。收藏模块收藏模块解决了用户不能将有价值的信息点从信息大河里“舀”出来，信息可见而不可用，无法产生长效作用的问题。收藏功能是很多内容为王的网站架构中重要的一环，使用户可以从浩淼的信息流中舀出其感兴趣的那一瓢。知乎的收藏模块支持创建收藏文件夹，即用户可以对收藏内容再组织，存放到相应的收藏文件夹中。此外知乎的收藏模块还走的更远，用户组织的收藏夹可以设置为“公有”状态，并分享给其他用户。也就是用户的利己行为（收藏自己感兴趣或者有帮助的内容），产生了利他的效果（其他用户也能看到由别人的收藏夹并从中获益）。从内容组织角度上来说，知乎的收藏夹不但提供了将信息“舀”出保存的作用，而且也起到将优质信息“驻留”与“上浮”的作用。知乎日报模块知乎日报模块是一个比较特殊的模块，它并不是知乎的主体模块，你可以将其理解成知乎产品的衍生模块，它事实上也从另外一个角度在解答信息价值被严重挥霍的问题。知乎日报模块与知乎主体模块采用松耦合的架构模式，它是对知乎这个庞大的优质内容生产机器的二次开发。知乎日报采取“日报”的方式，每天对知乎中产生的经典内容做一次组织成刊。知乎

运营平台需求分析

运营平台需求说明 Form：产品部制作人：龚山艳日期：2011/11/28 TO：运营部背景目前的产品部缺少推出产品后对用户行为数据的收集分析，监测推向市场的产品（细分到二级功能栏目）用户使用状况及用户偏好。运营BI平台需要实现的其中之一目标：满足产品经理对自己搭建的产品模块的各项流量数据指标进行对比，挖掘用户偏好，监控新推出的产品用户关注度等功能，以便于对产品细节进行改进。目标通过搭建运营BI平台进行用户行为数据统计，建立标准化模型，对产品进行按栏目分类、按时间、按PV、UV、用户停留时间等数据进行横纵向图表分析用户行为、数据挖掘，掌握产品推向市场的的总体表现，以及深度挖掘用户的喜好及用户的需求，分析产品的优势及不足之处，便于产品经理提出产品改进计划，不断推出更符合用户需求、具有竞争力的产品。需求说明一、需求概述条件索引：时间、指标、栏目时间维度：时段、周、季度及日历表自定义，日统计是分时段，周/月/季是按日统计（汇总值与每日值）；主要指标： 1）流量指标--独立访客(UV)、IP、停留时间，访问量（PV）、人均浏览次数、人均在线时长； 2）运算指标--跳转率、回访率、流失率、其他流量指标占比； 3）用户分类指标--总用户、新用户、活跃用户、流失用户； 4）用户信息指标--访问频率、首次访问时间、最近一次登陆时间、访问频率、平均停留时间、所用操作系统、分辨率、用户属哪类（分析师、基金经理、研究员、投资顾问）；栏目分级：一级、二级（栏目、功能键）见附表。四大模块：全局运营分析、流量指标分析、用户信息分析、用户体验分析；功能要求：报表展示、灵活查询对比、导出外部文件、数据有连惯性有精度、排除干扰因素；

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面：分析目的。分析范围。分析时间。如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。三、一周运营数据分析 1本周收入概况日均充值金额，环比上周日均充值金额用户ARPU值，环比上周ARPU值简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容：日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

建筑工程案例分析

目录【案例分析题一】 (2) 【案例分析题二】 (3) 【案例分析题三】 (4) 【案例分析题四】 (5) 【案例分析题五】 (6) 【案例分析题六】 (7) 【案例分析题七】 (8) 【案例分析题八】 (9) 【案例分析题九】 (11) 【案例分析题十】 (12) 【案例分析题十一】 (13) 【案例分析题十二】 (14) 【案例分析题十三】 (16) 【案例分析题十四】 (17) 【案例分析题十五】 (18) 【案例分析题十六】 (19) 【案例分析题十七】 (20) 【案例分析题十八】 (21) 【案例分析题十九】 (23) 【案例分析题二十】 (23) 【案例分析题二十一】 (25) 【案例分析题二十二】 (26) 【案例分析题二十三】 (27) 【案例分析题二十四】 (28) 【案例分析题二十五】 (29) 【案例分析题二十六】 (30) 【案例分析题二十七】 (31) 【案例分析题二十八】 (32) 【案例分析题二十九】 (33) 【案例分析题三十】 (36) 【案例分析题三十一】 (38) 【案例分析题三十二】 (39) 【案例分析题三十三】 (41) 【案例分析题三十四】 (43) 【案例分析题三十五】 (45) 【案例分析题三十六】 (47) 【案例分析题三十七】 (51) 【案例分析题三十八】 (52) 【案例分析题一】某建筑工程建筑面积 205000ml，混凝土现浇结构，筏板式基础，地下3层，地上12层，基础埋深12.4m，该项工程位于繁华市区，施工场地狭小。

工程所在地区地势北高南低，地下水流从北向南。施工单位的降水方案计划在基坑南边布置单排轻型井点。基坑开挖到设计标高后，施工单位和监理单位对基坑进行验槽，并对基底进行了钎探，发现地基东南角有约 350 m2软土区，监理工程师随即指令施工单位进行换填处理。工程主体结构施工时，二层现浇钢筋混凝土阳台在拆模时沿阳台根部发生断裂，经检查发现是由于施工人员将受力主筋位置布置错误所造成的。事故发生后，业主立即组织了质量大检查，发现一层大厅梁柱节点处有露筋；已绑扎完成的楼板钢筋位置与设计图纸不符；施工人员对钢筋绑扎规范要求不清楚。工程进入外墙面装修阶段后，施工单位按原设计完成了965 m2的外墙贴面砖工作，业主变认为原设计贴面砖与周边环境不协调，要求更换为大理石贴面，施工单位按业主要求进行了更换。【问题】 1该工程基坑开挖降水方案是否可靠？说明理由。 2施工单位和监理单位两家单位共同进行工程验槽的做法是否妥当？说明理由。 3发现基坑基底软土后应按什么工作程序进行基底处理？ 4工程质量事故和业主检查出的问题反映出施工单位质量管理中存在哪些主要问题？ 5就该项工程背景资料中所发生的情况而言，施工单位可索赔的内容有哪些？【参考答案】 1 ?该工程基坑开挖降水方案采用地基坑南边布置单排轻型号井点不可行。因为轻型井点应根据基坑平面的大小与深度、土质、地下水位流向、降水深度要求等条件采用单排、双排、环形等方式布置。单排轻型井点适用于基坑或沟槽宽度小于6米，且降水深度不大于 5米的基坑，同时，在采用单排轻型号井点方案时也应将井点管盎布置在上游，即北边。因该工程基坑面积大，基础埋深达12. 4米，所以不能采用轻型井点降水方案，可采用喷射井点、管井井点或深井井点的降水方案。 2. 当基坑开挖到设计标高后，由施工单位和监理单位两家共同进行验槽的做法不妥。正确的做法是在基坑开挖到基底设计标高并清理好后，施工单位还必须会同勘察、设计单位和建设单位共同进行验槽，合格后方能进行基础工程施工。 3. 当发现基坑基底有软土区后，施工单位不得擅自处理，应及时向监理单位和建设单位汇报，由勘察设计单位组织进行地基补充勘探，在探明基底情况后，勘察设计单位进行处理方案设计，方案设计完成后须由建设单位、设计单位、监理单位和施工单位在设计变更单上会签。施工单位再依据设计变更进行基底处理监理单位对处理过程进行监控，并对处理结果检查验收。 4. 根据发生的工程质量事故和业主检查出的问题反映了施工单位在质量管理中存在如下问题：施工技术交底不清；自检、互检和交接检验制度不健全，隐蔽工程检查不严格，检查验收制度不落实；质量控制体系不健全，各级施工管理人员管理职责不落实、责任不到位，施工过程控制不严格；施工队伍素质差，施工人员教育培训不够。 5. 施工单位可以索赔的内容包括：地基基底处理发生的费用和工期；更换大理石贴面砖所发生的费用和工期。

知乎简史1：为了理解知乎,我分析了创始人的2699个回答和200位种子用户

知乎简史1：为了理解知乎，我分析了创始人的2699个回答和200位种子用户想到成长的最好办法还是先找到行业的标杆，学习他人的思路并加以应用，内容社区PGC这方面的标杆必然少不了知乎。从2010年创始之初，知乎在互联网行业一直就有着不小的关注度，不论是早期的邀请制，早期创新工场李开复老师的天使投资还是近期的腾讯领投C轮、今日资本领投的D 轮融资都让知乎上了不少次科技媒体的头条。私下里，互联网圈不少朋友也会时常上知乎去寻找今天可以和朋友们交流的热门话题，或者是看看来自不同行业的大牛们的长文解读，甚至于去年的百度魏则西事件，支付宝“白领日记”圈子等等舆论热点都是在知乎完成了第一轮舆论发酵。

因为我们团队在腾讯云近期也在负责和知乎有类似之处的PGC内容产品——腾云阁，主要是邀请腾讯系的技术大牛和腾讯云客户中的架构师和中小开发者们来以技术文章的形式分享自己一手技术经验。目前正处于一个种子用户不足200人的冷启动阶段，所以想到成长的最好办法还是先找到行业的标杆，学习他人的思路并加以应用，内容社区PGC 这方面的标杆必然少不了知乎。为此我结合近期刚学习的python分析了一些PGC专业社区最为重要的部分内容。再加上近期用3个月的时间在知乎积累了11000+粉丝，获得了知乎“互联网”领域话题优秀回答者的标签，所以干脆把这次的分析整理成一篇文章，分享给其他和我一样对知乎社区演变、功能迭代、社区机制感兴趣的互联网产品经理和运营同学们。知乎爬虫运行在腾讯云主机上的原因是怕被网站封IP （这里提醒下各位程序员：在部署爬虫的时候注意不要调的太高并发，对于网站的正常用户访问造成影响，这也算是使用爬虫主要注意的一点基本技术素养吧）：

2019 哔哩哔哩产品运营分析报告!

2019哔哩哔哩产品运营分析报告！bilibili，也被称为哔哩哔哩或简称为B站，于2009年6月创建，在十年内迅速发展，成为国内第一ACG社区，聚集了大量的二次元文化爱好者。随着网站的影响力不断扩大，用户群体也不再局限于ACG爱好者，而是从小众走向了大众，B 站逐渐从最初的二次元社区发展成为以PUGC作为内容生产模式的综合性弹幕视频网站。然而，在这个广告收入为视频网站主要收入来源的时代，陈睿依然坚守着“B站永远没有广告”的承诺。失去了广告这一收入来源，虽然B站拥有超过1亿的活跃用户，但B站收支依然处于亏损状态。其主要收入游戏业务的增长已经触碰到了天花板，但游戏运营成本在不断的增长，导致亏损扩大。但是从长期来看，高用户粘性与忠诚度依然是B站最珍贵的财产，B站需要不断调整优化营收业务份额占比，形成新的内容电商体系。本文将从产品、市场、用户、功能四个方面对B站进行分析，并提出一些优化改进建议。操作系统：EMUI9.0.0 软件版本：5.40.0 体验设备：华为P20pro 体验时间：2019.5 目录一、产品分析1 1.1产品概述1 1.2产品现状1 1.3产品方向5 1.3.1版本更新记录5 1.3.2方向预测5 1.4产品功能结构5

二、市场分析8 2.1行业环境8 2.1.1政策环境8 2.1.2经济环境9 2.1.3社会环境11 2.2市场规模13 三、用户分析14 3.1用户画像14 3.1.1性别占比14 3.1.2年龄占比14 3.1.3区域占比14 3.1.4学历分布15 3.2用户类型15 3.3用户使用场景15 四、功能分析16 4.1看视频功能17 4.2看直播功能20 4.3购物功能25 五、总结27 一、产品分析 1.1产品概述产品名称：哔哩哔哩（bilibili）

【知乎问答】产品的数据统计分析及精细化运营

顺便提及：网站中的每个行为最好都埋点，以便分析 3、在不同的阶段，指标都不一样网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率;网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率;网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。二、使用什么统计分析工具？知乎用户@飞翔独角兽，一只安静的产品旺选用哪个工具与公司现状和公司需求有很大关系。首先，确定在网站数据分析这里公司技术实力如何，部署与收集分析数据能力怎样；其次，明确公司想要获得的是纯粹报告还是需要分析；最后，是否只需要了解点击相关数据即可。不同的实现目标，解决方案的层次会有所不同。显然简单的日志分析器是解决不了问题的，建议采用木桶原则划分工具选择（以下为书摘）：木桶1 ：Omniture, Webtrends 木桶2 ：ClickTracks,Unica,XiTi,Nedstat 木桶3 ：Google Analytics,百度统计木桶1特点-大而全，部署和使用有一定难度；木桶2特点-后验分析的佼佼者，管理离线营销和跨渠道营销效果好；木桶3特点-自带分析功能，可自定义报表，并能与搜索营销结合。从每个木桶中至少选择1款工具做网站分析，试运行1-2个月进行阶段性评估，可以从这几个角度尝试评估：易用性，功能性，技术，响应，【成本】，了解抽样算法，搜索分析，小白上手难度（这影响到该系统在公司内普及的程度），校验数据（数据质量肯定不完美，但可用。看偏离多少，相关人员如何解答这些差异），测试反馈和服务支持，计算总成本。知乎用户@丁利微信号：（小编注：适用于web）主要工具如下：国外：1、GA ; 2、Clicky; 3、W3Counter; 4、Woopra; 5、W3Perl ； 6、Piwik； 7、TraceWatch; 8、Snoop；9、goingup； 10、JAWStats；11、Crazyegg；国内： 1、百度统计；2、CNZ Z；3、国双统计; 4、51la；5、量子统计； 6、小艾统计；7、科捷

建筑案例分析心得体会

建筑案例分析心得体会篇一：建筑案例分析心得2009年6月27日，上海，雨一直下着，已经连续下了几天几夜。5时30分许，一声霹雳打破了本应属于清晨的宁静，也惊醒了附近睡梦中的居民。闵行区莲花南路罗阳路路口，“莲花河畔景苑”小区里一栋13层在建住宅楼发生楼体倒覆事故，造成一名工人死亡。警方透露，在事故中丧身的工人为安徽籍民工，姓肖，28岁。事发时，他正在楼里取工具，楼房倒塌前他未来得及逃出不幸丧身。事发现场一片狼藉，倒覆的住宅楼横“躺”在靠近淀浦河河畔的居民楼之间，所幸周边数栋在建楼房未受损。据工地人员透露，工人们近日正在倒覆的住宅楼附近进行地下车库施工。更蹊跷的是，就在事故发生的前一天即26日，邻近的防汛墙出现了70余米塌方险情，有关方面连夜组织抢险工作。倒楼事故发生后，上海市委、市政府主要领导高度重视，第一时间成立了事故调查小组，要求彻底查清事故原因，严肃追究事故责任，妥善处理，确保群众生活不受影响。首先，我们先来给这起事故定下性。按照国家现行对工程质量通常采用按事故造成损失的严重程度进行分类，凡是具备下列条件之一者为重大质量事故：显然这起事故同时囊括了1、2、3三点，故我们将之定

性为建设工程重大质量事故。既然事故已经发生了，我们必须搞清楚事故之所以发生的原因，以避免类似的惨剧再次发生。作为上海当地人，本人之前对此事件也略有耳闻，但只是表面上的了解，没有做过具体的深入探究。篇二：建筑案例分析心得美国有位谈判专家想在家中建一个游泳池，建筑设计的要求非常简单：长30英尺，宽15英尺，有水过滤设备，并且在6月1日前做好。谈判专家对游泳池的造价及建筑质量方面是个外行，但这难不倒他。在极短的时间内，他不仅使自己从外行变成了内行，而且还找到了质量好、价格便宜的建造者。谈判专家先在报纸上登了个想要建造游泳池的广告，具体写明了建造要求，结果有A、B、C3位承包商来投标，他们都交给他承包的标单，里面有各项工程的费用及总费用。谈判专家仔细地看了这3张标单，发现所提供的温水设备、过滤网、抽水设备、设计和付钱条件都不一样，总费用也有差距。接下来的事情是约这3位承包商来他家里谈，第一个约好早上9点，第二个约好早上9点15分，第三个约好早上9点30分。第二天，3位承包商如约而来，他们都没有得到主人的马上接见，只得坐在客厅里彼此交谈着等候。 10点钟的时候，主人出来请第一个承包商A先生到书房

电商部运营方案

电商部运营方案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

电商部运营方案目录一团队架构

二绩效考核三平台分析四产品分析五竞争分析六推广分析一团队架构前期人员配置一个岗位一个人：负责人一位，运营一位，美工一位，平台对接兼客服一位（运营过程中可酌情加人）。 1 负责人工作职责 1、负责平台内产品整体规划和运营策略的制定及执行。 2、负责制定月运营、季度运营计划。

3、整理产品运营数据，并定期收集分析同类竞品情报。完成活动的策划执行，并做好跟踪记录。 4、负责和运营方的有效沟通，调动各种资源，促进公司产品和运营方的联合推广，以提高公司产品的市场知名度和销量。 5、负责及时处理产品运营过程中遇到的各种正负面事件。 6、跟踪运营推广效果，分析数据并反馈，分享推广经验。 7、挖掘和分析目标用户使用习惯、情感及体验感受。 8、分析平台产品运营数据，根据分析结果不断优化运营方案。 9、负责团队的建设和管理。 10、部门间的有效沟通和配合工作。 2 运营（以前工作的同事：人品、工作能力突出）工作职责 1、深入了解产品与行业，制定适应公司发展战略的计划。 2、根据公司的产品，寻找有利于产品销售的资源。 3、与平台保持良好的沟通合作关系。 4、对推广数据进行分析，有针对性的调整推广策略，提高销量。 5、想尽一切办法引流。 6、有判断力，对热点事件能分析，知道如何借势。 7、完成负责人制定的销售目标。 3 美工工作职责 1、负责页面整体美工创意，设计。 2、负责产品活动宣传等图片设计。 3、负责各种产品素材的整理收集。 4 平台对接兼客服工作职责 1、与平台对接人员保持良好的沟通。 2、负责产品销售的客服工作。二绩效考核 1 负责人背负团队整体KPI指标，如运营数据指标，销售数据指标，如何将团队的指标合理的分配到每周每日每一个人。 2 运营

运营技巧运营完整的店铺诊断数据分析报告

导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例：一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况【数据源：生意参谋/生意经】二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等）参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》【数据源：生意参谋】三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况【数据源：生意参谋/付费营销后台】四、产品结构层面

1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构【数据源：生意参谋】五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结【数据源：生意参谋/活动展示页数据】六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度【数据源：赤兔名品】七、退款率情况及退款问题分析【数据源：ERP】八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）

运营管理案例分析

六、案例分析题（共15 分）一、中大集团的概况中大集团是一个迅速发展起来的股份制企业。1992年它的前身东方特种机械厂只是一个只有几十万资产、几十名员工的小型民营企业， 1994年成立了中大集团，通过短短几年的奋斗，到1998年10月，中大集团发展成为一个拥有总资产4.35亿，28家直属企业，4500多名员工的以非公有制为主体的混合经济型实体，以生产“中大”牌系列汽车保修机械、检测设备、工业涂装设备轻钢结构建筑房屋（钢板房）而闻名。二、产品开发在中大的发展中，坚持以市场为导向，坚持“拿来主义”与创新相结合，以“利用成果为主，自行研制开发为辅”的原则，“选冷门，高起点；找窍门，抓延伸；拣熟门，系列化”，立足市场，精心设计产品，研制开发竞争力强的特色产品。（1）选冷门，高起点 “冷门产品，技术精尖”是中大对产品的定位。在中大立足阶段，就选准了一个“安身立命”并可大跨度延伸拓展的冷门产品，并成为中大发展的主导产品—“中大牌”汽车烤漆房。烤漆房是维修高档汽车必不可少的修理设备，用以保证喷漆后的光洁度。随着汽车工业的飞速发展，汽车的保有量逐年增加，汽修业的前景看好，汽车烤漆房的市场也非常具有诱惑力。在中大创业之前，由于汽修业务所需，需要一台汽车喷漆烤漆房以用于高级轿车的修理。当时在中国市场上的烤漆房是国外产品的天下，市场基本被意大利、日本等国生产的烤漆房占据。当时汽车烤漆房的市场售价每台达40-50万元，而中大创业者徐氏兄弟手中并没有足够的资金来购买烤漆房，就萌发了自制一台自己用。在经历了千辛万苦之后。终

于在借鉴他人技术的基础上，成功开发了第一台汽车喷漆烤漆房。之后，在对国内外烤房市场进行周密调查与分析之后，根据中大当时的情况，选择了汽车烤漆房这一冷门产品作为中大的立足产品。当时，国内没有几家企业生产汽车烤漆房，汽车烤漆房的生产在国内基本上还是一个还没有被开垦的“黑土地”。在选择了汽车烤漆房这一冷门产品后，采用引进、消化、吸收、提高的思路进行产品开发。博采众长，洋为中用，对国外同类产品进行研究消化，在先进技术基础上创新，占据技术领先地位，中大烤漆房中大的产品正是在这一思维方式下诞生的。如烤漆房，它借鉴同类产品最佳技术的基础的成果，采用意大利轻油燃烧器、西门子外转式风机、菲力浦照明系统等精尖技术，并在此基础上创新，改进烤漆房的升温加热系统，设计出独具特色的中大牌烤漆房，并由此获得三项实用型专利技术。烤漆房在批量投入市场的当年销售收入就达6600万元。（2）拣熟门，系列化在中大集团的产品系列开发的进程中，中大人走的是“捡热门，系列化”的道路，“从符合企业实际、贴近用户需要、有利中大发展”的要求出发，用围绕市场开发产品。向热门产品系列化方向发展，如今中大集团的产品已从创业之时的单一产品（烤漆房）发展成为多系列产品，已开发出8个系列16个品种的“中大牌”烤漆房，以及用于机电、家电、飞机、火车（部件）等不同用途的异型烤漆房。在烤漆房的基础上开发出了汽保设备系列、汽检设备系列两大系列的几十种规格型号的产品。（3）找窍门，抓延伸中大产品的延伸是多方位的延伸，“找窍门，抓延伸”是中大产品延伸的精髓。中大集团产品的延伸主要有以下几个方面： 1主产品系列化的自我延伸： 2产品功能延伸：汽修设备—检测设备 3产品外延；小涂装—大涂装。

【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营

【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营顺便提及：网站中的每个行为最好都埋点，以便分析 3、在不同的阶段，指标都不一样网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率;网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率;网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。二、使用什么统计分析工具？知乎用户@飞翔独角兽，一只安静的产品旺选用哪个工具与公司现状和公司需求有很大关系。首先，确定在网站数据分析这里公司技术实力如何，部署与收集分析数据能力怎样；其次，明确公司想要获得的是纯粹报告还是需要分析；最后，是否只需要了解点击相关数据即可。不同的实现目标，解决方案的层次会有所不同。显然简单的日志分析器是解决不了问题的，建议采用木桶原则划分工具选择（以下为书摘）：木桶1 ：Omniture, Webtrends 木桶2 ：ClickTracks,Unica,XiTi,Nedstat 木桶3 ：Google Analytics,百度统计木桶1特点-大而全，部署和使用有一定难度；木桶2特点-后验分析的佼佼者，管理离线营销和跨渠道营销效果好；木桶3特点-自带分析功能，可自定义报表，并能与搜索营销结合。从每个木桶中至少选择1款工具做网站分析，试运行1-2个月进行阶段性评估，可以从这几个角度尝试评估：易用性，功能性，技术，

响应，[成本]，了解抽样算法，搜索分析，小白上手难度（这影响到该系统在公司内普及的程度），校验数据（数据质量肯定不完美，但可用。看偏离多少，相关人员如何解答这些差异），测试反馈和服务支持，计算总成本。知乎用户@丁利微信号：（小编注：适用于web）主要工具如下：国外：1、GA ; 2、Clicky; 3、W3Counter; 4、Woopra; 5、W3Perl ； 6、Piwik； 7、TraceWatch; 8、Snoop；9、goingup；10、JAWStats；11、Crazyegg；国内：1、百度统计；2、CNZ Z；3、国双统计; 4、51la；5、量子统计；6、小艾统计；7、科捷统计；8、好耶iDigger 9、gostats。外部分析工具：1、Alexa ；2、IUT；3、adplanner；4、quantcast；知乎用户@宋利鹏，想成为架构师的码农（小编注：适用于App）主要工具如下：国内：友盟,机锋统计,TalkingData,百度移动统计,CNZ Z移动数据平台，imofan 国外：Flurry,google analytics mobile，Mixpanel 开源：cobub 三、如何通过统计结果做到精细化运营？知乎用户@吴雪竹，在路上精细化运营从以下几方面考虑 1、精细化运营的目标 1）产品是什么类型的APP？是否需要过多的运营？比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可；如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2）设计统计框架

百度业务运营部数据分析岗位分析

首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情：业务运营部_数据分析师（产品运营）所属部门: 百度工作地点: 北京市招聘人数: 若干公司: 百度职位类别: 产品发布时间: 2016-04-11 工作职责: -对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告 -解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略 -运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式职责要求: -大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解 -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法 -能够保证每周至少四个工作日的实习时间重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求： -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类：一、数据挖掘算法：（百科： https://www.360docs.net/doc/932030245.html,/link?url=hjhlCpoD_cUBZ7MnBm4_bPlCvZVNmj427nmrIiAt2Cx3h6xrY6JC0HPK iUtMxWaC1tI16GNzH4UQ4-u6MEwrIK）数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家