参考 一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？...如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...数据分析中的核心竞争力根本不在具体的工具或技能，而是在于分析思维 技能决定下限，思维决定上限 技能 工具类：Excel、Python、SQL等数据工具使用 算法类：分类、聚类、回归算法的原理和应用...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...解决问题的思维 要分析的更加落地，我们必须懂业务、懂用户，这样才能在数据分析的过程中结合业务理解，提出可落地的分析建议 如何补足思维的短板 懂 数据分析思维基本功 数据指标可以解决不客观
这里是修真院后端小课堂，每篇分享文从 【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】 八个方面深度解析后端知识/技能，本篇分享的是： 【什么是敏捷开发流程...】 这个词猛一听起来感觉很高大上，其实现在已经是主流的团队开发流程 了。...然后是我理解的敏捷 主要说一下我们公司自己的开发流程，因为接触时间尚浅，所以有点地方可能说的不是很到位，希望大家多多包含。...方案设计（数据库设计文档、接口设计文档、方案设计文档） 先根据系统的实际情况去设计DB，包括数据库和表的名字，以及具体的字段。...最后是根据接口文档中出现的疑难点去做方案设计文档，对遇到的问题进行分析并拿出至少两种具体的解决方案。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 activity（流程引擎）从零入门到实战学习 1.什么是流程引擎？ 2.为什么需要学习流程引擎？ 3.为什么选择activiti？...本编文章将详细介绍什么是流程引擎，为什么学习，以及为什么选择activiti作为学习的开源框架。并且将介绍本专栏的一个详细学习目录。 1.什么是流程引擎？...eg1 : 企业常见审批 eg2:网上购物业务 2.为什么需要学习流程引擎？...为什么要学习流程流引擎总结为以下几点： 1.流程引擎在互联网公司快速盛行，不可或缺 2.流程引擎是java中高级工程师进阶利器 3.掌握流程引擎技术可以提升技术架构和业务建模能力 4.为你的技能栈填上重重的一笔...Jdbc/DataSource Jdbc/DataSource 支持数据库 Oracle、SQL Server、MySQL等多数数据库 Oracle、SQL Server、MySQL等多数数据库 设计模式
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。...电商购物流程 分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。 2....可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 1) ....像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。...电商购物流程 分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。 ? 2....如果数据量很大的话，需要长期监测运维，一般是需要连接数据库的。...可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。
他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限制，而后者只注重对数据模型和研究假设的验证...探索性数据分析有别于初始性数据分析（initial data analysis - IDA)。初始性数据分析的聚焦点是分析鉴别统计模型和科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。...在以抽样统计为主导的传统统计学中，探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的，对数据的探索性分析是有限的。...美国2014年出版的《数据科学实战》（Rachel Schutt， Cathy O’Neil著，冯凌秉、王群峰译）一书中，探索性数据分析被列为数据科学工作流程中的一个能影响多个环节的关键步骤。...从这个过程中我们可以看到： （1）探索性数据分析能帮助我们从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用的数据； （2）探索性数据分析在数据清理中发挥重要作用； （3）探索性数据分析是建立算法和过滤模型的第一步；
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？...数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。...古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？...一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、大数据是什么?...大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。...这句话至少传递两种信息： 1、大数据是海量的数据 2、大数据处理无捷径，对分析处理技术提出了更高的要求 二、大数据的处理流程 下图是数据处理流程： 1、底层是数以千亿计的数据源，数据源可以是SCM...4、第四层是BI(商业智能)，按照业务需求，对数据进行分析建模、挖掘、运算，输出统一的数据分析平台 5、第五层是数据访问层，对不同的需求方开放不同的数据角色和权限，以数据驱动业务。.../article-6947-1.html 企业如何实现对大数据的处理与分析？
什么是数据流程图(DFD)? 一图胜千言。数据流图(DFD)是可视化系统中信息流的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以图形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的，自动的，或者两者的结合。...它显示了信息是如何进入和离开系统的，是什么改变了信息，以及信息存储在哪里。DFD的目的是显示整个系统的范围和边界。它可以作为系统分析人员与系统中充当重新设计系统起点的任何人员之间的通信工具。...当需要进一步分析时，这可能会继续发展成一个2级图。升级到3级、4级等等是可能的，但超出3级的情况并不常见。请记住，分解特定函数的细节级别取决于该函数的复杂性。...它是某些数据的来源或流向。就业务流程而言，它是我们所研究的系统的外部。由于这个原因，人们习惯于在图的边缘绘制外部实体。 ? 过程 流程是进行数据操作和转换的业务活动或功能。...可以将流程分解为更细的细节级别，以表示如何在流程中处理数据。 ? 数据存储 数据存储表示进程所需和/或产生的持久数据的存储。下面是一些数据存储的例子:成员表单、数据库表等。 ?
“ 产品分析是应用于数据的收集、分析和可视化的术语。作为产品经理，需要善于分析和利用数据，不仅对我们当前的产品有益，而且对整个职业生涯有益。”...但究竟是什么造就了数据驱动的产品经理呢？ 从本质上讲，数据驱动的产品经理不仅要依靠自己的直觉，还要尽可能多的通过数据武装自己。产品的数据驱动不会让你一夜成名。...如在2004年，华尔街精英做了搜索引擎进行对比分析评测，评测结果是Yahoo最好。但评测完之后，大家平时还是都用Google。 用户细分 用户细分将帮助我们了解不同的用户如何与产品互动。...细分还可以帮助我们了解看似不确定的用户行为，假设部分用户要么忽略了，要么完全滥用了某一个功能，通过细分和追踪，可以查看多少用户成功完成了整个流程。...04 如何提出正确的问题 产品分析是一个强大的工具，但是不完全帮助我们完成工作。我们需要学习如何正确使用分析工具以及如何提出正确的问题。 在数据科学中，提出问题的关键因素是定义正确问题的陈述。
如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...如果再具体一点说，就是： （是什么）量化展示商业经营状况 （是多少）量化判断商业问题 （为什么）从数据角度寻找问题原因 （会怎样）利用数据预测商业趋势 （又如何）利用数据综合判断经营效果 通过量化的分析...因此必须具体脚踏实地的思考：到底我们是什么模式+行业，到底我们面对什么样的需求和问题，到底我们有什么数据可以用来分析。这就像医院看病要分门别类，而不是卖一颗“包治百病丸”一样。具体思考才能有所收获。...为了尽快上系统没有做好埋点，为了尽量少打扰消费者所以放弃了复杂的登记表，为了尽力帮助销售而减少了汇报流程，这些工作都可以提高赚钱的效率，可到了做数据分析的时候就是巧妇难为无米之炊了 其次，企业面临的问题是非常复杂...遗憾的是，传统数据分析技术培训出来的科班生，基本都没啥商业分析能力。
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释： 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。...大数据可以概括为5个维度， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么是大数据分析”的解释，是来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。...下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享：什么是大数据分析。...《冬吴相对论：大数据 上》 《冬吴相对论：大数据 下》 很多人关心公司层面的问题，但我更关心个人层面的问题，例如大数据时代，你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。...了解了什么是大数据分析以后，如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。
什么是数据库事务 数据库事务是对各种数据项进行访问和潜在操作的数据库操作序列，必须要么全部执行，要么全部不执行，在逻辑上构成一个不可分割的工作单元。...事务包括从事务开始到事务结束期间执行的所有数据库操作。 并非所有对数据库的操作序列都是数据库事务。...持久性（Durability）：一旦事务提交，对数据库的修改应当永久保存在数据库中，即使系统发生故障也不会丢失。...这些属性共同确保了数据库事务的可靠性、一致性和持续性，从而保证了数据的安全性和稳定性。...更新事务的实际流程 一次InnoDB的update操作是一个涉及多个关键组件的复杂过程，具体步骤如下： Buffer Pool缓存数据读取：首先检查记录是否在内存中，若不在，则从磁盘读取相关页到Buffer
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。...但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点是由纳西姆？...但假设 目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...写了一大堆做数据报告的好处，那么以一个初学者的水平，如何去做一份数据报告呢？下文细说。 二、制作数据报告的流程 ?...很明显，年迈的分析师由于具备丰富的行业经验，能迅速看穿数据背后的真实情况，得出正确的洞察结论，这也是为什么我在step 1里一再强调要找你熟悉或感兴趣的领域/行业，缺乏业务经验，很可能你的洞察结果是完全错误的...（解决什么问题）；数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据，可信度如何；分页内容需要按照一定的逻辑来构建，目标仍然是解决报告目的中的问题；小结及总结必不可少；下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。
txt文件，大致的知道自己测序文件的mapping率及数据质量，一般是mapping率大于80%，可以算是比较不错的测序数据，一般建议可以接着往下分析。...，同时还获得了一些峰值的结果，可以大致看到cuttag建库的背景情况，那下一篇对R语言可视化（数据分析-cuttag分析流程分享2-R代码可视化流程处理）的代码进行相关的整理，可以更清楚的看到相关的结果...目前按照我的经验来看，如果测序获得fq文件不大，上游的这些流程分析大约可以在2d内拿到相应的结果，来去做后面的个性化分析。...也有相关的流程建议是跑完bam文件的时候进行picard的去除，但是在我第一次test文件后，发现有很多的峰都去掉了，怀疑是cuttag数据不需要去除，因此查看了几个博主的文章，有推荐的，也有不推荐的，...主要还是考虑我们的测序数据的结果，同时也问了几个做分析很厉害的师兄，目前也是不建议去重的，所以目前这个去重的流程分析还是需要针对项目的数据质量来进行后续分析的。
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中...图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂，是解决问题的普遍原则，贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据，如何设计分析指标，如何采集，如何组织数据。...1.3.2数据加工 对数据进行处理使其最终变成信息，这个阶段统称为数据加工，具体要经历如图1-3所示的流程。 图1-3游戏数据加工流程 在数据加工阶段，我们重点要去解决的问题有两点。...（2）技术开发 确立使用什么技术和架构来完成整体的数据分析平台的建设，这是需要技术人员去评估的，而评估的一个重要参考就是前一个阶段所确立的内容，技术人员对于业务分析需要的理解，决定了未来构建的数据平台的很多因素...1.3.5建议方案 前面几个过程是从数据平台、标准分析系统、产品运营和精细化几个关键词在描绘游戏数据分析的流程，而数据分析的最终是要形成方案或者决策指导，因为分析结果体现不了价值，最终还是要和业务结合，
场景三：今天，看了一同事提的一份运维数据分析可视化看板的需求，有5点内容，其中有2大点是陈述性、概况性的信息。...第一反映是这2点需求是为了“凑信息”，沟通过程中，的确有这样的背景，回顾以往的一些可视化信息中这类情况极为普遍，很多前端的信息看似不错，实则没有什么太大意义，比如我们的大屏，看板等等。...对于上面三个场景涉及的数据分析目的，下面引用《数据分析即未来》的观点做个总结。书中对“分析”作了一个定义:分析是一种全面的、基于数据驱动的解决问题的策略和方法。...这一点是我们在进行数据分析时，需要去思考的点。 4、分析是关于促成变革的活动。 通常人们都不太喜欢改变，这点在推进工具应用，数字化转型过程中尤其明显。...理想情况下，是在推进改变过程中，组织和流程有相应的变化，管理决策层能够亲自参与，促成相关方能够协同工作。
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