探索个人大数据查询的新方法

探索个人大数据查询的新方法:

1.使用大数据做分析

先进行大数据查询,先进行数据拆分,然后进行数据对比,确定大数据的趋势,找出有价值的数据。然后再开始根据大数据的图表进行思考,得出有价值的数据,为进行分析提供依据。

2.从最开始的渠道进行测试

收集数据后,就要开始测试。可以将所有需要统计的数据分别在AppStore、Timeouts和OpenTest,当然这也可以借助于行业的不同。

举个例子,Timeouts是用来收集用户在应用商店上的下载次数的。Timeouts是用来下载应用程序的。OpenTest可以在移动端的时候用到。

3.进行最初的数据分析

这一步就比较复杂,需要按照目标群体的喜好来做。目前最常见的数据分析方式是GA,而GA可以分为两类:

A:基于目前,海量数据的用户。这类用户是应用最广泛的,他们来自不同的领域。无论是用户的属性还是手机上的应用,都有不同的属性,对应不同的应用的算法。这类用户的需求不一致,但他们对于应用的兴趣都比较强烈。这类用户往往比较乐于于向市场推荐。

B:基于应用的特性和使用场景的分析。这部分用户往往有明确的需求,但也有较强的购买意愿。这类用户往往有明确的购买意向。这类用户往往是刚需,但由于需求的优先级比较低,需要在应用商店中告知用户。

以上所说的数据分析,通常是基于之前的目标群体分析和研究,例如目标群体的行为、应用商店的下载量等。

二、应用商店的数据表现形式

数据是由数据的分析结果而展示出来的。比如应用商店ASO数据的指标可以有:

应用商店排名;预估安装量;ASO优化情况;应用内推荐(目前苹果没有这个维度);免费榜;热榜;日下载量;下载量;热榜与市场相关度;应用内访问量;最新的评论与评分。

应用商店ASO,目前可以分为免费榜和付费榜。

通过付费广告把应用卖给需要的人,这是早期应用商店主要做的事情。一般应用商店的排名规则相对简单,不会考虑ASO的因素。

根据市场上同类应用的平均排名规则,其索引顺序是应用商店ASO榜单首位,应用商店ASO占主导地位,应用商店ASO占比。

这是由第三方开发者开发的应用商店排名规则,包括IOS、Android、wap和ap端的分发排名。与前者相比,需要掌握更多的规则。