資料分析:日均PV 1000,周均PV 5000,其中可以挖掘出的什麼資料?
是不是說的UV而不是PV?如果說的PV,表示訪問量,日均1000,周均肯定是7000,只能分析出來題目出錯了。
考慮一下解題的正常路徑:問題—>條件—>結論。
一般大家心裡會有一個預設假設,這裡的周pv就是跟日均pv同一時間段內7天的pv,也就是7000,與5000的條件相矛盾,如果這個假設成立,那麼題目出錯了,要麼是面試出錯,要麼是你記錯了。你可以追問一下。
如果題目沒出錯,那就是我們自身預設的假設不成立。於是,你缺了一個條件,你需要追訴一些條件,如:
1。 這裡的日均pv和周均pv是都是同一個時間段內的?假設一個是2015/一個是2016也就不矛盾
2。 每週核算pv是的天數是多少?假設人家公司週末都完全停業,人家內部的日均pv只算工作日的也是可以的
有時候,我們經常會犯這樣的錯誤,就是雙方概念定義不一樣,或者自帶預設條件,這些都清楚了,才能保證解題的結果是在某個條件下明確的。 我常犯常警惕
在先確定日平均周平均PV時間段選擇一致的情況下,有可能兩種情況?
-如果是landing page,是否是tag出了問題?
-如果是goal funnels,是否是previous page issue,可以查前頁exit rate?
日均pv的定義裡面的時間維度?(或者說時間單位?)會根據產品的特性、特點、階段等等不一樣而不一樣,這兩個資料給出來只能證明在一週內資料有波動(或者說有周期),在某兩天內資料特別弱,某五天處於正常波動。
PV是page visit 的縮寫,就是頁面訪問次數的意思。
UV 是user visit 的縮寫,就是使用者訪問人數的意思。
對於一個app,有可能有n個頁面,每個頁面可能被點m次,那你的app pv 等於n 乘m。變動性導致PV的價值很低。題主的問題,日均1000,周均應該7000吧???題主可以看看日活,留存,訪問頻次,停留時長,能發現更多資訊