大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于汽车资讯app用户留存分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍汽车资讯APP用户留存分析的解答，让我们一起看看吧。
自学数据分析需要看哪些书？
数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会Python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。
那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。
然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。
任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。
更高阶的数据相对来说专业性较强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。
《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》、《拯救您的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》、《深入浅出数据分析》、《数据挖掘技术》和《基于SPSS的数据分析》等等。
数据分析要看的书籍，我推荐一些我觉得还不错的。大家可以先看电子版，或者去图书馆借阅，然后再选择是否需要购买。我按照数据分析需要学的东西来列举——Excel、SQL、Python、统计学、机器学习。
Excel作为常见的办公软件，拥有大量函数和公式，可以进行数据处理和图表输出。不需要编程基础，其他经常与数据接触的岗位，也建议学习。
《Excel函数与图表应用实例解析》，赛贝尔资讯，清华大学出版社：包含了Excel函数公式及其运用，非常适合入门；
《左手数据，右手图表》，徐军泰，机械工业出版社：包含Excel函数公式和动态图表两部分，相比前一本书内容更深入一些。
MySQL是世界上最受欢迎的开源数据库，很多中小企业甚至世界知名企业都有用到。所以学习数据库知识，我会推荐学习MySQL。
《MySQL必知必会》，[英] Ben Forta，人民邮电出版社：这本书比较系统性地讲述了我们学MySQL应该要掌握的知识，适合零基础的人。
如果非数据分析岗，只是为了满足其它岗位的少量数据处理需求，看上面三本书就够了。如果需要在数分岗位上精益下去，下面的这些内容不得不学。
推荐系统有什么危害？
这是一个非常好的问题，在当前很多大型互联网平台都在纷纷使用推荐系统的大背景下，了解推荐系统的优缺点也是有必要的，普通人在了解推荐系统的过程中，也可以根据自身的需要来“训练”推荐系统，以便于让推荐系统更好地运转。
说到推荐系统的定义，很多人在不同的角度会给出不同的定义（认知），总的来说，推荐系统是为用户来进行信息定位的，或者说为用户在海量信息当中找出“潜在的”价值含量比较高的信息。从这个角度来看，推荐系统的意义是非常积极的，在当前的互联网、大数据时代，推荐系统的作用也会越来越明显。
推荐系统既然有好处，也自然会有一些负面作用，而这些负面作用体现在以下几个方面：
第一：利用推荐系统“杀熟”。推荐系统本身是比如容易了解用户的信息需求动向的，根据用户的网络流量数据，推荐系统也能够掌握用户的很多习惯，以及一些需求方面的细***化，如果推荐系统根据这些用户的信息进行“杀熟”，本身还是比较容易实现的，这也可以看成是推荐系统一个比较大的潜在风险。
第二：为用户构建认知“壁垒”。推荐系统在某种程度上改变了用户获取信息的方式，很多本来有机会出现在用户视野当中的信息，很有可能会被推荐系统过滤掉，这实际上也会为用户构建起一个***的“信息壁垒”，对于用户来说，推荐系统就像给用户“吃糖丸”一样，用户得到的永远是用户喜欢的信息，而不一定就是用户真正需要的信息。而要想打破这个壁垒，一种比较有效的方式就是通过自己的搜索行为来影响推荐系统。
第三：过度商业化。在很多商业互联网平台上，推荐系统必然会有商业化用途，这是无可厚非的，也是推荐系统被开发的早期诉求之一，但是过度的商业化也会为用户带来一定的反感，甚至会影响用户的使用体验。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
推荐算法总体上有两大分类。
一、自动推荐算法。用户什么都不用操作，完全自动获取推荐信息。这一类算法，总体上是根据用户的历史浏览记录来判断推荐什么样的信息，最大的特点是获取用户的潜在偏好，推荐用户喜欢的信息，这类算法和那些不用这种算法的竞争对手来说，用户看到和自己偏好相同的内容比较多，用户使用期间分泌的多巴胺就越多，用户留存率就高。
二、用户手工指定感兴趣的内容。比如说用户不喜欢***八卦的内容，可以完全屏蔽掉。用户喜欢体育，可以关注体育频道的内容，喜欢财经，关注财经。这类的特点是给所有的资讯都打上标签，用户知道哪些内容自己根本都不会去看，哪些内容会比较感兴趣，他知道屏蔽掉了哪些信息，推荐了哪些信息，明确的告知了算法自己的偏好，而不是算法挖掘自己的兴趣偏好。
用户的兴趣偏好的加深是否受推荐算法的影响？答案是肯定的，人都有天然的从众模仿特性，如果他是一个有点偏XX主义的用户，当他在大量文章中选看了几篇XX主义的文章之后，第一类自动推荐算法就挖掘出他的偏好，下一步的推送内容就会加大XX主义文章的所占比例，当他看到XX主义占比比较大时，会误认为XX主义的人数比较多，会进一步加深XX主义的偏好，而实际XX主义只是非常的小众，造成了他对现实社会的判断失误，影响了他的认知。
我反对第一类推荐算法，无论是用户购物还是资讯，挖掘用户的潜在偏好并进一步加深，影响用户的认知，都是不应该的。对于第二类算法，任何的推荐都有用户明确的指出来，是可取的。
有哪些企业做数据分析？
App 数据分析常用指数一般都有用户的活跃度、用户的新增、留存情况、用户转化、用户人像图等等，还有产品的下载量、产品的排名情况，产品版本对比，产品评论星级等等，对于人力来说，这是一个庞大的数据统计。所以众多开发者在上线自己的产品之后，都会选择第三方平台，来监测自己产品的数据。而七麦数据技术就是众多开发者、推广运营人士最常用的工具之一，通过数据、功能、内容、服务全面助力用户高效精准捕获流量。目前，七麦数据（原ASO100）已经服务了海内外超过24万增长人。苹果正式上线 iOS12系统，不到3个月的时间内，iOS12 渗透率（活跃设别）已经达到72%，预估在2018年结束之前，iOS12 的渗透率可以达到 80%。开发者的重心需要全面迁移至 iOS12 中，iOS12系统下的数据监控成为开发者刚性需求。七麦数据在iOS12上线后，投入大量研发***，第一时间更新网站数据，成为行业首家全面支持 iOS12 App Store 全维度数据查询的平台，目前，在七麦数据网站（qimai.cn）当中，App 排行榜（除总榜和畅销榜外）、关键词搜索结果排名、关键词覆盖明细、实时热搜、Today 精品推荐、App 个性化推荐，五大维度均已适配 iOS12 系统，为开发者们提供最实时、最权威、最详细的iOS12数据查询支持。2016年9 月底，苹果正式在美国上线搜索广告（Search Ads，国内一般称为ASM），App Store自然排名情况被打破。苹果官方表示“65%的应用下载来自搜索”，占据优质搜索入口曝光位置的ASM，让开发者们不可忽视它的重要性。有消息称，ASM最早将于19年初入华。国内开发者应该当及时布局，以便抢占上线后第一波流量红利。七麦数据作为国内最早一批提供苹果竞价广告服务的代理商，2016年便率先在海外地区进行投放测试，拥有大量成功推广案例及丰富的海外投放经验。在NextWorld 2018 新原力增长峰会上，七麦数据联合创始人& CTO 王东重磅发布七麦 ASM 智投平台，助力中国iOS移动开发者抢占海外市场红利。ASM 智投平台从3 大维度为投开发者推荐关键词，开发者可以直接进行投放并设置匹配模式与出价；在投放竞价广告后，广告账户会自动运行、选词，并以智投逻辑以每小时的频率自动调价。立足国内开发者使用习惯，并配备专业的ASM海外投放优化师团队。七麦数据同时提供ASM 竞价广告监控，可全面的竞价广告查询系统，一键获取关键词搜索流行度等多维度苹果 App Store 竞价广告市场数据，助力竞价广告精准投放。据悉，七麦数据覆盖全球155个国家，实行iOS &Android双平台数据分析，并运用强大的服务器集群确保了数据的及时性，独家算法驱动、自动调优的更新策略、自动报警机制等多重保障，使得平台运营更加高效，将AI技术应用于海量大数据分析，推进移动推广的精准化、高效化、智能化。未来，七麦数据（原ASO100）将持续以用户需求为核心，技术驱动，助力移动增长新发展。
到此，以上就是小编对于汽车资讯APP用户留存分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于汽车资讯APP用户留存分析的3点解答对大家有用。