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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。...在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。...它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范（还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责）。
从这例子我们不难发现，在精细化运营的过程中，用户数据起到了非常重要的作用，通过对用户数据进行有效的洞察和分析，让大悦城准确的找到用户喜好和兴趣，然后根据所得结果进行的精细化运营提升了企业的运营效率和提高了转化率...通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。...而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析，帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息，对运营起到辅助的监控作用，为企业提供有价值的参考意见。...2.方便企业对目标用户进行细分 我们都知道以往的企业的运营模式都是一对多的，企业并不知道自己的运营的方式和手段是否满足用户的需求，但是随着企业拥有越来越多的用户数据，能够方便的让企业通过技术分析出关注企业的用户具体属性和用户行为的画像...总之，借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，并且对运营人员来说，他们是距离用户最近的那道关口，能够借用大数据做到对用户的精准分析可以减少运营人员不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。
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。...比如运营最喜欢说的AARRR，其实每个方面，都有大堆套路（如下图）： ? 其次是因为随着环境变化、企业规模扩大，套路总不能一杆子捅到底，总会随着时间变化有些变化。...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。...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。
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
该声明的含义是，企业工程流程更多的是塑造组织开发系统的空间，以便为成功完成其本地使命而进行创新和运营的组织将自动并同时为企业的利益而创新和运营.企业工程流程更侧重于塑造经典工程发生的环境、激励机制和成功规则...企业技术、信息和基础设施 术语“企业技术、信息和基础设施”是指跨企业共享的信息技术 (IT) 资源和数据的概念。...本主题领域的文章包括 IT 基础设施工程、IT 服务管理、信息和数据管理以及无线电频谱管理。...该主题领域的文章包括网络任务保障、皇冠珠宝分析、网络威胁敏感性评估、网络风险补救分析、安全代码审查和供应链风险管理。...该领域的治理被定义为相互依赖的人员、流程和技术共同完成所需的行动，以实现企业的需求和发展。 本主题领域的文章包括利益共同体和/或实践共同体、标准委员会和机构以及政策分析。
Salesforce 运营、治理和架构框架 (SOGAF) 将 MIT-CISR 企业架构框架应用于 Salesforce 实施和程序。 介绍 运营模式有两个维度：业务流程标准化和业务流程集成。...运营模式可提高整个公司的效率和可预测性。 业务流程的集成通过共享数据将组织单位的工作联系起来。...运营模式类型 SOGAF中有四种运营模式： 多样化（不同的流程和数据） 复制（相同的进程，不同的数据） 协调（不同进程、共享数据） 统一（相同流程，共享数据） 适当的运营模式将取决于业务流程标准化的水平和所需的数据集成水平...微信小号 【cea_csa_cto】 50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化....QQ群 【792862318】深度交流企业架构，业务架构，应用架构，数据架构，技术架构，集成架构，安全架构。以及大数据，云计算，物联网，人工智能等各种新兴技术。
什么是数据产品？ 数据产品是直接解决客户或业务问题的数据容器或数据单元。 作为可交付成果，数据产品可以像报告一样简单，也可以像新的机器学习模型一样复杂。...数据产品还将包含消费所需的任何元数据，例如 API 合同和文档。 在数据网格架构中，数据域团队拥有自己的数据和所有相关流程。将数据产品视为领域团队的主要可交付成果。...数据产品的属性 那么，是什么让某些东西成为“数据产品”而不是一堆数据呢？ 数据产品具有一组核心属性，使它们有别于简单的数据。...·数据所有者采取什么程序来清理和验证数据？ ·数据经过测试了吗？ 数据合同还通过确保数据产品满足特定的结构和标准来帮助增强数据产品的可信度。...如何定义和部署数据产品 从架构上来说，数据产品由多个组件组成。其中最重要的是数据规范和数据契约。 数据规范是一个或多个人类和机器可读的文档，用于定义数据格式、数据定义、访问策略和数据转换。
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？
如果你是IT圈内的人，在2月份，你的朋友圈里面最火的词应该就是“中台”了，我们在此不讨论企业的技术中台、数据中台、AI中台、业务中台，想和大家讨论一下IT技术运营中台。...从企业IT运营的现状分析IT运营中台的意义 企业IT为了满足数字化转型的需求，采用了非常多的IT新技术，包括云、PaaS、大数据、AI等，同时为了运维管理这些技术，又开发或购买了一系列的运营管理工具，常见的如下...原子平台实现基础管控能力，并且原子平台可以自由扩展；目前蓝鲸具备配置平台、作业平台、容器平台、数据平台等原子平台，具备作业分发、文件分发、数据收集和分析的基础能力； 2....强大的集成能力，通过蓝鲸PaaS平台能够快速集成企业现有的IT运营管理工具，如堡垒机、监控系统、云管平台等等； 3....腾讯通过“技术运营中台”的构建，不仅实现了自动化运维和智能运维，应用研发的持续集成、持续交付实现业务的快速上线，通过各种运维工具满足企业安全管控的要求，还实现了通过对运维大数据的分析辅助业务的运营！
DataOps开始时是作为一个最佳实践系统，但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外，它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。...增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。...各种各样的人员，如开发人员、操作员、数据工程师、分析师和市场顾问可以实时协作，计划和组织各种方式来实现企业目标。...将不同的专家聚集在一起的协同作用加快了响应时间，并提供更好的客户服务，从而增加了企业的利润。 提供长期指导:DataOps促进战略数据管理的持续实践。它使用多租户合作来帮助协商不同客户机的需求。...连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎，这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案，同时也使IT工作更简单、更便宜。
对于企业而言，如何利用当下的互联网大数据推动发展成为了近年来众多企业都正在面对的问题，而在经过了初期阶段的摸索后，现在众多企业都选择借助代理IP来实现这一目标，那么代理IP具体能够为企业提供哪些帮助呢...图片 1.爬虫数据采集 使用代理IP能大大提升爬虫数据采集工作的工作效率。当用户在抓取网站数据时，需要确保爬虫所使用的代理IP足够“真实”。...因此使用高匿名的优质代理IP来帮助爬虫数据采集尤为关键。 2.多账号社交平台营销 在社交媒体盛行的今天，社交媒体营销也是企业不可或缺的策略。...而大多数社交平台都对多账号运营有所限制，一旦被检测出甚至还有封号的风险，所以企业用户往往需要借助代理IP来为每个账号单独配置IP地址，从而保障多账户运营工作的顺利开展。...3.品牌保护 企业可以借助代理IP，从用户的角度出发，收集互联网当中与自身品牌或产品相关的数据并进行检测，判断是否有不法分子通过抢注或仿冒网站等非法行为对品牌IP产生侵权行为，以实现对于企业品牌的保护。
大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用，也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。...大数据企业运营金字塔分为7个层面，包括数据基础平台层、业务运营监控层、用户洞察与体验优化层、精细化运营与营销层、业务市场传播层、业务经营分析层和战略分析层。...数据基础平台层是大数据企业运营应用金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析和数据挖掘都是误导。...这两个层面更多的是运营传统的战略分析、经营分析层面的方法论，拥有大数据的企业在这两个层面的优势在于其分析的数据可以来自大数据，并且数据更新速度快，快到可以按照小时来更新甚至是分钟级的速度更新，传统的战略分析...但有两方面需要注意： （1）有很多企业错误的把“业务运营监控层”和“用户洞察/体验优化层”能做的事情放在经营分析层或者战略分析层来实施。
文 | 张礼立 大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注? 无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。...由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，大数据在企业运营(产品制造)中到底有哪些应用值得我们关注?...笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： 1消费者需求分析 很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品...借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段...利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。
当下，大数据已成为产业创新的催化剂，而移动互联网的发展，更为企业的数据获取提供了更好条件。...林逸飞说，借助这样的大数据，可以改变甚至是颠覆很多企业的运营模式。 林逸飞举例说，传统银行获取客户往往依赖于地面推广模式，依靠网点、外部服务人员完成对客户的触达。...“借助大数据，企业可以用前所未有的视角来获取从生产、制造、物流、仓储一直到消费定价、营销等各个环节的信息，实现对行业的全面把握，推动企业进一步提升发展。”林逸飞说。 ...同时，贵阳成立国内首个大数据交易所，交易的数据是基于底层数据通过清洗、分析、建模、可视化后的结果。“数据交易本身是一个生态的搭建，而数据的清洗、分析等是基础工作，夯实基础是发展的前提。...见贵阳网：移动大数据：颠覆企业运营模式的催化剂
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。...由人工梳理复杂问题，设定清晰的目标，标注结果，再交由算法训练稳定的模型，是沉淀经验，积累分析成果的重要过程。 至于护士们，就像极了数据运营，或者需要看数据的运营。...对企业而言，分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题，算法适合对特定问题训练模型提升效率，数据运营当然是数据说话的干脏活累活，大家都在为经营做贡献。...可有些同学会好奇：那陈老师，为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么，人人都想21天0基础学算法年薪百万，运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢？？为啥我看到的企业都这么乱？？...╮(╯▽╰)╭ 更何况 那些平时不积累数据乱糟糟的企业 那些指望人工智能摆平一切的企业 那些不认真做分析只拍脑袋的企业 那些屁股决定脑袋只会甩锅的企业 和不遵医嘱，自己作死，只抱怨缴费太多，还指望医生包治百病
平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。...同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。...说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，文末可了解本书详情。 ---- 在正式介绍企业数据分析流程及高级分析之前，首先介绍一些企业里常见的数据职位，以及每个职位的人在企业中承担的责任。...高级统计分析建模师需要熟悉一些工作中用到的算法，如非监督学习、监督学习及聚类等。 数据分析流程 在企业中，经营的方方面面都需要数据分析。...互联网公司由于业务变化快，需要实时且持续地通过数据分析，发现企业业务存在的问题，并提出改进的方法，帮助企业解决相应的业务问题。 企业数据分析一般需要以下几个步骤。 • 确定商业目标。...图书详情 《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》 顾生宝 著 本书是作者十年数据领域实践经验的总结，系统介绍了企业的数据战略规划和企业内外部数据的应用，并在此基础上介绍了零售、快速消费品、汽车、航空...本书通过与企业数据相关的理论体系、行业案例、业务领域热点等，全面介绍了不同行业的企业中数据的管理、分析与应用，对企业未来的数字化转型也做了简要介绍。
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