English以抖音網易云音樂為例，挖掘用戶留存三個階段的不同需求
員工從入職到離職，一般來說，一個月離職，半年離職，2年以上離職的緣由差別會大不一樣。
一個月離職，一般是不能適應工作或與工作內容本身有關。
半年的情況，一般與直接上級有關。
2年以上離職，基本上屬于認可公司，但發展受限
其實對于產品留存也和員工入職相似，短期留存、中期留存和長期留存的緣由大有不同。
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“同期群分析Cohort Analysis”知道不？不知道你就OUT啦！
一個漂亮的平均數完全是用數據創造出來的虛幻景象，會給我們的決策造成誤導，因此我們需要掌握一個行之有效的方法來剖析真實的用戶行為和用戶價值，這個方法就是同期群分析（Cohort Analysis）。事實上，數據不會說謊，只是分析數據的人沒有做到精準分析而導致對數據呈現的錯誤解讀！
國內對同期群分析相關的研究相對較少，也許不是所有的運營都知道同期群分析，但它是每個產品運營必備的分析方法。在著名的《精益數據分析》一書里面，作為測試數據分析的靈魂也提到了同期群分析的相關內容。
同期群分析最早用于醫藥研究領域，意在觀察不同被試群體的行為隨著時間的變化呈現出怎么樣的不同。通過監測不同的被試群體，醫藥研究員可以觀察到不同的處方和治療方式對被試的影響并且確定被試共同的行為模式。