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流动是产生消费的重要因素。一般说来，流量越大，可能产生的消费越多。

将虚拟流量转化为实际收入，在网络产品中，同样是一种基本盈利模式。该模型有几个特定的落地方案：

1. banner广告(典型案例：门户)

在因特网上，广告可能是至常见的盈利方式。我们经常可以在新浪、腾讯网等门户网站看到各种各样的 banner广告；在像新浪乐居、搜房网这样无节操的房地产门户上面，就是广告满天飞，有时会占据你大部分屏幕的空间。这类广告的原理就是赢利的方式，与地铁、街道广告牌根本没有区别。

2、广告配对(典型案例： Google搜索，淘宝直通车)

因特网与电视广告、户外广告相比，它的优势在于能够与用户互动。因此，因特网i特有的匹配广告应运而生。google的关键词广告是匹配广告的一种形式，它是 Google的主要收入来源。

广告在传统媒介上的区别于受众的能力比较差，比如，如果你在电视上做广告，你一般不太清楚谁看过你的广告，以及这些人是否需要购买你宣传的产品(如果他们对你的产品不感兴趣，那么广告对他们是一种骚扰)，至于广告的实际效果，也不太容易衡量。但当我们用搜索引擎来搜索信息时，输入的关键词所对应的一定是我感兴趣的，想找的内容，这个时候，如果根据关键词匹配相应的推广内容，就会大大提高转化率。

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视分布

统计数据的分布通常从三个方面来描述：

一种集中趋势，反映每一数据聚集程度；分布的离散度，反映每一数据远离中心值的程度；分布形状，反映数据分布的偏态和峰态。

在我们得到数据后，首先要对数据有一个基本的了解，能够从集中趋势、离散度和分布形态等方面了解自己的数据。

对数据进行分析后，对数据有初步的了解，通过数据分布可以显示用户对产品的依赖性。

(1)发现用户分布规律

统计和分析相同指标下的相关数据，挖掘用户使用产品的规律，进一步修订和制定产品战略。

(2)提高客户回访率

多角度的分配分析有助于企业判断用户对产品的依赖程度。

(3)核i心用户群迅速确定

其中至大的用户群体是核i心用户群，是企业至大的利润来源。分配分析从不同的维度中筛选出核i心用户群，以至小的成本实现公司利润至大化。

对数据进行精细划分是数据分析技巧的核i心思想之一，它可以帮助企业实现客户流量的几何级数增长，运营能力成倍提高，服务能力显著提高。

分析数据时，如果想要得到更i准确的结论，就需要对数据进行进一步的细化，因为在对一些复杂的数据进行分析时，可能会忽略一些关键的数据细节。在此，精化必须进行多维度分解。

常用的拆分方法如下。

分时：观察不同时间段的数据，看数据是否产生了变化。通过对一家餐饮店的早上营业数据和下午的营业数据进行对比，可以分析不同时段的顾客流量变化。

各渠道：通过不同渠道与用户观察产品，了解数据是否产生变化。比如，网站通过分析用户点击页面和链接转到用户，可以得到不同渠道用户的转化率。