17｜数据分析：让数据说话，数据长尾效应及路径分析
柳博文
你好，我是柳博文，欢迎和我一起学习前端工程师的 AI 实战课。
上节课，我们分析并模拟了不同用户在页面上的行为数据，并使用 heatmap 完成了热力图的绘制。那么，接下来的这节课，我们就把生成的数据和热力图作为切入点，进一步分析不同的人群在不同 UI 下的数据表现。
基于这些分析，我们就能制定出更有效的匹配策略，将不同的 UI 匹配给不同人群，从而在 UI 层面为业务创造更高的价值。
热力图分析
我们再来观察一下这张使用随机数据生成的热力图，将其与 H5 页面对比来看。
可以看到，热力图有两个明显的数据特点。一是以页面左上角为原点，越往右下角延伸，数据量就会逐渐减少。二是在页面中存在数据明显集中的区域。
那么我们以前端工程师的视角来分析一下。其实很容易发现两个特征。
第一个特征是，页面中从上至下、从左至右的数据是有一定递减速率的，也就是越往下，数据越少。这也符合用户的日常使用习惯，对于这样的页面结构，用户的注意力应该在商品图以及商品价格上，且用户的耐心有限，不会往下滑动太多屏。
第二个特征是页面中存在热区区域。这些区域数据集中且大量，应该是有一些用户感兴趣的商品或者活动在这个区域。
我们结合具体的 H5 页面模块分析一下。首先，在这个 H5 页面中用户比较感兴趣的是秒杀模块，Feeds 流的第一个商品以及活动 banner。也就是说用户点进页面后，注意力会优先放在在秒杀模块的商品上。
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1. 通过热力图分析，发现不同UI结构和用户画像对数据分析的重要性，可以制定更有效的匹配策略，为业务创造更高的价值。 2. 性别和年龄的组合进行筛选条件，生成热力图并分析，得出不同性别和年龄段用户的点击行为特点，为UI设计和策略提供参考。 3. 长尾效应分析表明，用户的点击数据会随着页面深度递减，需要减缓衰减趋势，增加用户在页面的访问深度，以达到更高的转化和成交量。 4. 通过热力图横向放置在坐标系中，找到受欢迎的卡片类型和区域，可以用来激活页面中其他位置，带来同样效果的数据热区，进而将整个页面的长尾变得更长。
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