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数据分析的重要性随着互联网的不断发展也被越来越多的企业所关注，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，做好数据分析的常用方法都有哪些。
1、活动流量及时评估
通常，当一场拉新活动上线后，天级或者小时级的流量监测较为粗糙，运营人员无法通过更细致的波动节点准确定位异常根因，决策的滞后调整可能会导致活动效果的大打折扣。以分钟为颗粒度的流量分析，能够准确判断出当前应用内新增用户的波动趋势，帮助运营准确判断活动效果的佳时刻，对于后期活动优化具有借鉴意义。
2、新版本效果调优
用户日益变更的产品使用诉求推动着迭代进程的进一步加快，及时的数据反馈能够帮助运营科学衡量新版本的表现和市场反馈。举个例子，对于游戏而言，当新版本发行后，玩家对素材的接受程度将直接影响流水收益。实时的数据看板，可一览玩家对新版本的接受程度，对于异常波动，及时调优并通过运营手段干预，可以降低每次新版本的上线风险。
3、实时了解用户特征
用户的应用内旅程是否与产品设计相吻合?新增用户在机型、城市分布等属性上是否与拉新目标一致?想要了解当前时间段内用户的高频应用内行为?实时概览都可以做到。
“用户分析”详细展示了当前用户的实时属性分布，卡片式的呈现方式，让用户在渠道、应用版本等属性分布上的特点更加直观。
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