① 热点分析上 ， 需要从单期、分类、词项拆解上看 。
首先 ， 单期直播就是简单地对单期直播数据进行排序 ， 找到“好”的直播提炼其特征性；其次 ， 分类分析上关注各类直播数据间的横向对比 ， 能从分类数据对比上 ， 看出哪一类直播更吸引用户 。
最后 ， 通过对每期直播的标题进行词项拆解 ， 筛除掉无意义的词项 ， 再乘以对应期直播的人数 ， 对每个出现2次及以上的词项数据取出其对应的单期直播人数均值 ， 即可定位到用户最关注、最能吸引用户的核心关键词 。
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（热点分析）
② 直播节奏分析上 ， 得益于阶段性复盘的庞大数据量 ， 我们可以聚类出多期直播聚类下的直播趋势线 ， 在趋势线上 ， 亦关注3大核心点 “拉新、增长、流失” 。
（1）用户进入直播的高峰期（即新增高峰） ， 可用于定位直播亮点 ， 并对应布局以留住用户 。
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（用户进入直播节奏分析）
（2）通过直播数据排序后的高于中位数直播、低于中位数直播的2种直播数据走势的对比 ， 我们能够看出好的直播应有的数据走势应该是什么样的 。
以我这次分析的直播为例 ， 能够直观看出 ， “差”的直播在增长黄金期都“爬”的很慢 ， 而在黄金期后直播数据逐渐平缓 ， “差”的直播数据就成了定局 。因此要做的就是在增长黄金期 ， 去尽量促进增长 。
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（用户流入流出关系分析）
（3）那么在增长黄金期 ， 从产品策略来看 ， 要做的是留住用户>？还是尽量去拉新？从数据上 ， 我们有2种方式判别 ， 分别是相关性分析和假设分析：
- 在相关性分析中 ， 将新增人数/流失率对标最高在线人数 ， 以数据模型分析其相关性 ， 从相关系数来看哪个指标与最高在线人数相关性最高 ， 即影响最大 。
- 在假设分析中 ， 我们可以将“低于中位数”的直播数据中的新增人数/流失率分别对标“高于中位数”直播的数据 ， 其他保持不变 ， 看哪种情况下 ， 最高在线人数是更高 ， 数据是更好的 ， 就可以定位出更应该在哪块发力 。
在用户圈层上 ， 我们对观众数据清洗 ， 从年龄、性别、地域、渠道等各项维度去定位观众的特征 。同时 ， 考虑到直播本身是以产品为载体 ， 其用户圈层基本上与产品本身重合 ， 但会存在一定差异性 。
因此 ， 此处可以结合TGI分析（Target Group Index 目标顾客指数） ， 可以定位到直播用户圈层相较于产品来说的差异点 ， 从而更针对受众进行直播内容调整 。
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（用户圈层分析）
同时 ， 直播本身因其特殊性质 ， 也可类比至服务体验设计的思维 ， 因此在用户侧分析时 ， 从直播前-中-后3个大环节上分析用户行为、需求、痛点、快点 ， 从而定位到各个环节直播优化的机会点 ， 推进优化 。
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