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项目库翼步数字健康
Project File
互联网与软件移动互联网与 APP数据分析Paid

数据分析:运动健康 APP 新用户留存诊断.

找到新用户首周掉队的关键环节,让留存结论经得起复算

Duration
9-12h
Level
进阶
Tasks
5 个阶段
Your Manager
Mason · 数据分析负责人
Price
¥199 ¥0
Objectives · 项目目标

复算新用户留存与首日行为,定位优先调查方向,并交付可复现的诊断报告。

  1. 01

    冻结新用户、D1/D7与观察窗口径,完成数据质量审计

  2. 02

    建立同期群、首日漏斗及版本渠道分群工作簿

  3. 03

    使用Notebook复现结果并区分相关性与因果边界

  4. 04

    形成管理层可评审的留存诊断与验证计划

Workflow · 任务总览

你刚加入翼步数据分析组。先建立运动健康产品的首日价值链、留存时钟、同期群和因果边界,后面才能和产品、增长讨论同一件事。

Deep Dive · 深入了解
  • 看懂注册到首次训练的业务链路
  • 分清事件行与用户行的分析粒度
  • 掌握D1/D7和同期群的基本读法
  • 建立数据质量与因果边界意识
Learning · 学习收获
  • 能冻结可复算留存口径
  • 能从同期群和漏斗定位问题时点
  • 能区分观察、解释与验证
  • 能判断分析结论是否可行动
Resume sample · 简历样例

完成本项目后,你可以以「项目经历」的方式将本项目中你的工作内容和取得的成果呈现在你的简历上

X同学

xxxx@example.com·138-0000-0000·北京
项目经历
2026.07 翼步数字健康(运动健康|虚拟商业项目)|数据分析实习生
Virtual Internships · Remote Program
  • 审计12,764条匿名行为事件与3,200名新用户底表,冻结D1/D7自然日Return On口径,完成主键、观察窗和行为顺序质量检查。
  • 使用Excel构建4周同期群、3步首日漏斗及版本/渠道/训练完成分群工作簿,识别后两周D7从约22%下降至18.0%和16.6%的变化。
  • 通过Python Notebook复现5组核心指标,区分版本、渠道和激活行为的观察差异与因果边界,形成3项可验证的调查优先级。
  • 输出4页留存诊断PDF,提出3条首次训练链路、版本体验和获客承诺验证方案,并定义主指标、护栏与停止条件。
Background · 项目背景
翼步是一款面向都市运动入门者的训练计划 APP,核心体验是帮助用户完成目标设定、计划创建和首次训练,再通过训练记录与提醒形成持续使用习惯。团队最近发现新用户D7留存连续两周下降,但增长、产品和运营对原因有不同判断。 增长团队怀疑短视频渠道带来了低意向用户;产品团队关注3.9.0版本提前请求通知权限并改版训练完成页;运营团队则认为用户没有在首日完成首次训练,因此没有感受到产品价值。三种解释都听起来合理,但当前没有统一口径和可复查分析。 你将接手四个完整注册周的匿名事件明细、用户级分析底表、版本记录和分析会纪要。数据覆盖3,200名新用户,能够复算注册、计划创建、训练开始、训练完成、通知授权和D1/D7返回,但版本与时间趋势绑定、渠道也不是随机分配。 你的任务不是挑一个故事证明,而是先确认数据是否可用,再用同期群、漏斗和分群定位优先调查方向,最终留下可编辑工作簿、可运行Notebook和完整诊断报告,让团队知道下一步该验证什么。
Certified skills · 技能认证
01数据清洗
02留存分析
03漏斗分析与归因
04数据分析与可视化
05Python
06指标体系设计
07A/B 测试与实验设计