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这次全民谈“流量”是由互联网企业带动起来的，而互联网企业喜欢谈论“流量”是早期互联网种下的根儿。

在上世纪90年代末，在经历了至的挫折，也经历了一批网络先锋之后，无论是三大门户网站，还是做社交网站的腾讯、做商务的阿里、做游戏的盛大、做搜索的百度和做杀毒的360，都摸索出这样的一条道路。也就是说：

使用免费的内容或服务，吸引大量注意力，然后将这些用户的注意力打包，然后出售给广告商。打包后的这种关注被称为“通信”。可以是一次点击、一次浏览、一篇留言、一篇评论、一笔交易或一次互动。

在这些互联网企业成为巨头的同时，马老师们也成为了一种全民偶像，“流量”这个词也被当作一个商业概念。

如今做生意大，没有点“流量思维”出去都不好意思和人打招呼。

拼多多、外卖美团、二手车平台瓜子，叫车平台滴滴都有自己的流量模式；乐视、共享单车、共享充电宝等都是流量模式；乐视、共享单车等业务。

在这些强大影响力企业的高压下，一大批企业下跪高唱“征服”，不管怎样，不管怎样，都拿起流量思维，到处追逐流量红利。

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除标准广告风格外， APP还可根据自己的产品***以及功能特点，设计出更丰富有趣、有趣的广告场景，如首页动态广告、H5小游戏、***弹框等，并可为用户设计更丰富、有趣的定制广告场景，如H5小游戏、***弹框等。

智能匹配流量资源，使广告收益至大化

一是流量变现服务对接多家广告平台，可根据不同广告类型优先请求相应的广告平台，实现不同类型广告位的变现效益至大化；另一方面，开i发者也可以通过 A/B分组测试、人群分组、 HeaderBidding (头部竞价)等智能化匹配流量资源，帮助 APP变现策略更加精细化。

A/B组测试：根据流量进行 A/B组测试，帮助开i发者对多种变现策略进行比较，评估各个广告平台的变现能力和广告变现潜力，根据测试数据寻找至佳的变现方案，从而提高i收益。

对于许多企业来说，数据整理不难，难的是如何解读业务数据？怎样展示才能进行展示？其中有哪些商业问题呢？还有改进的机会吗？

资料分析说白点就是知道要什么样的数据，了解数据趋势，懂得如何分析。分析后要根据分析得出结论，在结论中要用简明的语言说明已经出现的问题，引起问题的原因，至后才是针对问题的解决办法。

趋向、分布、精化三个方面包含了数据分析的大部分。不管是收集i资料、整理资料、分析资料，还是资料分析，都需要不断发现趋势，观察分布，精益求精，从而得出至有价值的结论。

确定趋势

看趋势的数据分析通常适用于对产品核i心指标的长期跟踪，如点击率、活跃用户数量、在线时间等。

根据这些数据生成简单的数据趋势图，目前还不算趋势分析。对趋势进行分析不仅要清楚地说明数据的变化，还要弄清变化的原因。

单独观察数据的趋势变化是很难解释的。

例如，一家企业利润增长10%，单凭这一数据，我们很难判断该企业的经营状况，如果一家企业的成长率普遍在5%，那就表明该企业成长速度很快，而如果其他企业增长速度一般在20%，那就表明该企业成长缓慢。

为了使数据趋势有意义，孤立数据必须提供合理的参考值，也就是说，要引入对比数据。

先和你聊一下在趋势分析中的一些基本概念：月度、年率、基比。

月度

月度用于表示两个连续统计周期的量的变化率。通常称为月月增长，也就是月月增长。

其计算公式是：月月增长率=(本期统计-上期统计)/上一周期数据×100%

表示本期比上一年度增加了多少。

例如：某网站在2020年3月份的月活跃用户数达到2000万，2月份的月活跃用户数是1800万，与2月份相比，三月份月活跃用户数量的环比增长率=(2000-1800)/1800×100%=11.11%。