“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；...那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。...4 同期群分析 同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。...9 用户分析 用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。...用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。 10 表单分析 填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关，这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。 入门和职业规划应该从两个角度考虑：领域和路线。...从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...这些数据是宏观的大指标，往往靠搜索和调研完成，这是和互联网数据分析师最大的差异。 若往其他分支发展，比如数据挖掘工程师，则要继续掌握Python和机器学习等。
这篇文章是《互联网运营增长的十个经典模型（2019年版）》的“兄弟篇”，两篇文章一个讲模型，一个讲方法，都是数据化营销与运营领域非常重要的知识内容。...下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。...4 方法四：Event Tracking（事件追踪） 互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。...无论哪种叫法，cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于，随着流量经济的退却，精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。...如果你感兴趣这个内容，也可下载“互联网运营数据分析必须掌握的十个经典方法”PPT，方法见下： 1 END
互联网广告渠道归因分析 这里直接上例子来解释上面的公式，比如假设有3个渠道：信息流(A)，开屏(B)，视频(C)。他们的独自投放、两两投放和三个一起投放的效果如下图所标识。
有指标，无体系 有数字，无分析 有图表，无结论 这是做数据的同学们在实际工作中最大痛点。今天拿运营做例子，系统讲解一下如何破局。运营的分支有八种，今天拿内容运营举例。...第一步：说明问题 数据本身不说明问题，数据+标准才说明问题。标准从哪里来？当然从业务目标里来，能达到目标就是做得好。所以第一步，得先问仨问题，整明白目标是啥： 1、互联网内容运营与传统企业有啥区别？...注意，互联网内容运营的工作模式，决定它不会单一地追求一个目标，也不会孤零零只看一个指标。...这种偷鸡摸狗的做法，是对数据化运营、科学管理、数据分析的巨大破坏。因为它搞乱了标准，混淆了是非。连“对/错”判断都飘忽不定，何来总结经验，何来提升效果。所以想办成事，就得坚决推1主+1副的评价模式。...严格来说，我们是不推荐这么无脑照抄的，这样贬低了运营的工作价值，还不如直接让数据分析师来搓文章算了。但是架不住它香啊！
一、定义 用户运营指以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营战略与运营目标，严格控制实施过程与结果，以达到预期所设置的运营目标与任务。...二、任务 （1）用户运营是一个很繁琐的过程，运营者要有足够的耐心和细心整理用户资料和信息，产品的核心应该是解决用户的问题，了解用户需求是用户运营最重要的一个点，知道用户要什么，然后更好的为用户服务。...因此，用户运营的日常工作重点就出来了：根据日常统计报表分析用户群体--包括用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好、消费能力、活跃时间、常出没地点等等，挖掘用户需求及习惯并分发给相关同事，建立执行标准，收集执行效果进行二次分析...四、用户运营的要点 （1）用户运营以用户为中心 （2）制定运营战略与运营目标 （3）运营过程的计划、组织、实施和控制 （4）具有指导意义的数据分析 五、用户运营的目标 运营人员通过长期的数据分析，了解用户的使用行为...用户运营的终极目标，是活跃用户数，个人觉得，如果把所有的运营进行一个排序，那么用户运营，可以列为所有的运营之首。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心，其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。...我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。 方法八：微转化 人人都懂转化漏斗，但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了，而微转化却可以做到。...通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题，想个主意，做出原型，测试定型。 比如，你发现转化漏斗中间有一个漏洞，于是你想，一定是商品价格不对头，让大家不想买了。...方法四：Event Tracking(事件追踪) 互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。...无论哪种叫法，cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于，随着流量经济的退却，精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。
但是面对海量的互联网需求，现场的这些运营，尤其在基础设施这一块的运营需要人工干预的环节还是非常多。 我们的数据中心现场，大家看着挺干净整洁的，也很有序，也做好了冷通道封闭，看上去感觉管理得井井有条。...未来数据中心的要求就是要快速部署，快速腾挪，跨区冗余、快速调度，这是互联网业务对数据中心基础架构这一块运营的要求。...、上下架量或者说设备的变化量，平台去主动的给出变化提示，你的机房在哪个机架这段时间做了什么变化，你在下一次做这个容量分析、利用率分析的时候，只对变化的机架做分析就可以了，不需要再全量的做机架的电流采集、...分析。...本文部分图片来自互联网，如果涉及到版权问题，请联系serenadeyan@tencent.com。
大多数财富500强企业已经在使用大数据分析，网上可以轻松找到大量软件，因此运营人员又有什么理由不使用这些数据以及它们提供的好处呢？ 什么是大数据的好处？...大数据分析带来的好处不仅体现在已经投入运营的公司，还包括那些刚刚起步的公司。以下是大数据分析提供的一些好处： 使用大数据分析的应用程序和协议 讨论大数据分析理论很容易。把它付诸实践是一个不同的故事。...品牌如何利用大数据分析？ 数年来，金融领域的公司一直在利用大数据分析。例如，像Cash Float这样的公司在评估寻求短期贷款的人的申请时严重依赖于客户数据。他们可以进行比以往更彻底的精算分析。...搜索引擎优化控制 从关键字、反向链接到互联网趋势的所有内容都积累了大量的数据，这使得企业可以从搜索引擎优化的大数据中获益。...需要的专业知识和工具 在开始运营之前，运营人员必须认真分析和理解基本的数据分析方法，这似乎是许多运营人员都会犯的一个大错误。
现在的工作会接触到很多互联网公司做bi分析的朋友，想就着这个机会，把自己所见到、学到的整理一下与大家分享，同时也希望通过分享来增加与相通兴趣的朋友的交流。文章中存在的各种不足或者错误，欢迎大家评论。...就从这个角度，来逐一分解，互联网行业中，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。我会整体分为四大部分：收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。...第一章 收入相关数据分析 互联网的商业模式千变万化，但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种：一是向用户出售商品或服务，其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司...大部分互联网业务的规律会与上述情况不同，一般2c的业务会在休息时间访问量巨大，可能刚好遇上述情况相反，但并不妨碍以上的分析方式。...但是可以通过分析对比行业数据或者竞争对手的数据，来分析合理性，当然前提是可以获取到相关数据。 通常渠道来源很多，自主访问、搜索引擎、淘宝付费、京东付费等等。有人会通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。
互联网公司的产品开发运营就像射箭一样。团队确定产品或者运营的目标之后，不断尝试，调整方案，接近目标。这个闭环的过程包括三步：行动执行，反馈结果，学习总结。而数据的量化分析是反馈的重要组成部分。...互联网公司在产品收集数据中有着天然优势，能够全面海量地收集到数据，通过数据我们可以理解从全局到细节客户使用产品的情况，帮助团队及时准确地做出决策与行动。 ?...这个过程往往是产品开发，市场营销，数据分析，三者结合协同发力的过程。 ?...如何用数据分析驱动黑客增长（互联网公司的成长） 第一步：解构产品和用户的互动关系 在战略咨询中有一个方法论叫 mutually exclusive and collectively exhaustive...结语 用数据事实说话，提供科学客观的支持。 数据是手段，而不是目的。 行动、反馈、成长，在这个闭环中不断成长，达成目标。 END. 来源：大数据分析和人工智能
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。...2 不同运营对数据的需求 虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。...然而用户运营本身也非常重要。很多互联网公司为了上市圈钱，需要把用户量、用户增长率、付费转化率做到一定水平，在渠道运营（拉新），用户运营（育旧）上非常舍得砸钱。...3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。...以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。
前言 身为一名互联网人（没错特指程序员），在工作中经常会听到一些非技术方面的专业术语。...而作为一个没怎么接触过运营的小白，对一些运营相关东西更是一窍不通，每当听到如 「CPM」、「eCPM」 和 「ARPU」 之类的术语的时候都是一头雾水一脸懵逼只能够一声不吭一言不发......对于独立开发者，是需要有一定的运营知识才能更好地进行功能开发和控制资金投入，不看运营数据闭门造车特别容易白忙活。...目前 ARPU 这个概念在许多行业都有着广泛的应用，特别是在互联网游戏产业里面，随着免费游戏的兴起，ARPU 日渐成为游戏运营商着重关注的元素。...广义上不仅仅是指互联网广告范畴，应包括所有形式的基于成功销售而收取一定比例佣金的商业合作方式。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
（请看下面详述） 【定义与缩略语】 互联网大规模数据中心：单从承载的服务器节点数量来看，通常服务器节点数在10W台以上的数据中心，我们称之为大规模数据中心。...SO运营模式：scheduleoperation/计划性运营模式。 【正文】 随着互联网业务的快速发展，其数据中心除了自身数量、规模体量在快速增长外，其承载的业务也是海量增长。...其实，这样的问题一直以来都存在，需要考虑的点、线、面也很多，每个运营管理者都会有很多的想法和措施。对于互联网公司而言，面对海量数据的挑战，一定要建立完善的运营管理体系。...但今天，我们不谈体系，而是关于如何做好互联网数据中心海量运营的思路和方法，就个人的体会，做一些散谈。（当然，如有不妥之处还请包涵。）...对于运营团队面临的挑战和问题，其中做好技能识别，引入外包资源，平台搭建是一个解决方案。 通过对运营工作及运营人员知识结构的分析，可以考虑引入外包资源，参与一线运营工作。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。...举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。...总结 OPAP系统并不太像传统的数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。...总的来说，作者的设想是很有意义的：对于某些分析场景，使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎，算出结果显得太重，也不够灵活；类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员
P165， 100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？...不适合商业环境复杂的企业，数据的平稳性、白噪声检验 9、数据分析的流程是什么？ 大流程、小流程、循环流程、迭代流程 10、如何处理异常值、重复值、空值？...主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗？...数据的抽样、数据的降维（X太多）（专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重） 13、数据分布不均衡的影响？ 机器学习样本不够，学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。...过抽样（容易过拟合）、欠抽样（容易数据信息丢失） 14、如何检查异常检测？ 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列，离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析？
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