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。...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）。...数据工程偏底层技术，数据分析偏上层业务，数据挖掘和数据产品处于中间形态。不同公司虽然业务形态不一致，架构会有差异，但是职责不会偏差太大。这也是数据分析为什么会有四个方向。
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。...因此，理论上，数据支持运营的第一步，应该从：“分钱”开始。先回答和钱有关的，非常理性的，战略方向性的问题，比如： 公司发现目标是（行业第一？营收破100亿？）
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
主任是数据智能业务建立以来的运营管理负责人，从最早的几个人到现在的规模，数据智能业务线的高速发展，业绩成长，都离不开主任的努力，这也证明了一个纯咨询服务公司，运营工作的重要性。...早期的运营管理距离业务侧较远，更多的一些统计分析，资源调度，支撑性的运营工作，但是近年来，随着业务的细分，竞争的激烈，如果运营团队不懂业务，不能够更快速，更紧密的给与业务团队以全方位的协作，会拖慢业务的发展和响应速度...财务数据、招聘数据、Staffing数据、项目执行数据、培训数据、团队情况、商机数据等，一切的数据都需要实时的汇总到运营管理端，并且将这些不同维度，不同口径的数据进行集成和拉通，形成一个个的关键业务看板...比如，数据团队常用的集成性看板有： 1.项目交付健康状况 2.Beach人员预测和诊断 3.商机和能力差距分析 等。...而这一切的异常的判断，是非常依赖业务经验的，如果只是看数据，而不懂业务，那么同样的一个数据出现的时候，经验丰富的运营管理人员就会敏感的分析出影响，而没有业务经验的运营管理人员，就会麻木的看着风险的出现。
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？
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。...例如，如果公司的目标是降低客户流失率，那么客户数据可以用来开发一个推荐引擎，根据特定客户的兴趣为他们提供产品——潜在地为这些客户提供他们想要的产品。...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。...通过使用自动流程，数据分析和数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。...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。
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。...这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。...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？？
但是，随着业务规模的不断扩大，公司规模业务部门业态越来越复杂，业务复杂性大大提升，企业更多地开始关注流程，流程的数据也开始逐渐变成企业运营的一个核心部分。...数据的利用重点在于分析的过程 前几年公司采用了帆软的报表系统FineReport，围绕公司的各个业务层面去做数据展现。同时也做了一些BI的尝试，比如SAP之类的产品。...如何推动数据的利用效率 以下是我们在关注数据的时候我们数据利用程度的分析图，一方面是、技术的创新，另外一方面是技术创新对运营改善的影响。可以看到这分为4个象限。...公司运用全成本核算的方法，创新了CVP价值分析模型，精确测算客户、品种、供应商的净利润水平，并进行因素影响分析，通过挖掘利润增长点，提供营销决策参考。 ?...第五个是项目决策，每一次做项目投入，都通过数据平台来做支持。 未来展望 未来，我们希望优化原有单一形式的数据平台，更好的为我们的运营做决策分析。
Part. 1 介绍 最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...代码完成） 1、找出一天内有多次更新的商品ID 2、对于一天内有多次更新的商品，只保留当天最后一条记录，去掉其他记录 3、分析商品的最后更新时间分布，看能否得出有价值结论 Part. 2 SQL方法:...思路：顺延第一题，找出一天内修改多次的数据，因为只有这些数据需要删除。...猜测可能根据店铺下单量在晚上的时候降低的数据，卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。...用rank方法可以实现SQL的 窗口函数，对day和itemid分组，在进行insert_time排序，然后row_number<2 也就是等于1的保留，因为这条数据是当天最新数据。 第三题： ?
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
由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。...2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
信安道路上会一往无前，决不倒退，坚持不懈，共生长发育，更多像要检测网站漏洞以及渗透测试服务的朋友可以咨询下专业的网站安全公司，如SINESAFE,绿盟，鹰盾安全这几家都是专业的安全公司。
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。...对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。...下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。...今天就跟大家聊一聊，运营人员怎么去做数据分析，以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。...SWOT模型 SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、劣势、外部市场的机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。...早在2013年，拜《大数据时代》所赐，很多大企业的老板们就开始推崇数据化管理。虽然他们完全不懂hadoop什么的，但是要用数据说话却是共同的目标。于是在销售/营销/运营部门之间掀起了码ppt的新高潮。...当然，以上这些运营部门自己都能做。因为这些都是人干出来的，只要运营部门肯花时间花精力去找人，取数，拿指标，写ppt，当然可以自己完成全部的分析。问题在于，运营部门不去写文案，不去设计活动，不去搞社群。...一个个把精力都耗在跑sql，画图表，整ppt上，这种公司估计也就吃枣药丸了。...（不要笑，还真有这种靠天吃饭，靠嘴办公的佛系公司，越是官僚严重的大企业越会这样，反正人家要么是垄断企业，要么是有强力靠山，不怕不怕的）。 小结：业务部门当然可以写分析报告。
国际化市场数据示例图 从跨境电商不同消费者的购物动机看，16%的消费者追求高性价比，更加看重价格优势，31%的消费者追求高品质，对跨境渠道有着极大的忠诚度并且愿意付出更多溢价，这部分跨境电商购物者的消费行为可能会蚕食国外品牌在国内电商平台的份额...四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则，熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理； 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解； 制定店铺SEO推广运营方案； 站内优化及网站关键词排名优化...五、谈单转化细节 询盘：分析客户需求，与同行对比，获得客户信任； 回盘：注意邮件的表达方式，不同的表达方式会产生不同的结果； 报价：与客户讨价还价；结合心理学，不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑...，徐徐图之； PI：一步一脚印，防止被骗，订单确定有效再进行下一步操作； 下单生产：实时更新，每一个步骤都拍照，发邮件给客户，让客户对公司的专业性更为信任，为以后交易建立基础； 生产完成：提前通知客户付尾款
作为一个人流汇集的现象级平台，很多团队在运营公众号的时却基本凭感觉。在这个数据化运营时代，掌握怎样用数据指导微信公众号的运营，成为了必备技能。...本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文，从内容到用户进行一次细致的分析，教你快速上手用数据分析驱动公众号运营。下面直接以一个公众号虚拟后台数据为例进行讲解和分析。...01 整体运营情况 1.粉丝总数分析 ? 这是一个拥有百万级粉丝的大号，粉丝数量代表了公号最重要的资源。2019年百强顶级公众号粉丝数都在百万以上，这也是产生10万+阅读量的基础。...2.标题质量分析 （1）标题词云 通过词云图看标题内容集中在哪些方面，是否与公众号定位符合。 ? 从结果来看，图文标题主要集中在数据、分析师和儿童教育等相关的词汇，与公众号定位相符合。...03 粉丝分析 1.用户增长分析 ? 重点关注推文当天的新增关注人数和取消关注人数，通过这些数据来分析读者群的喜好。
我们在年度做薪酬的数据调研中，都会去找第三方的咨询机构来进行数据外部分位值的对标，第三方机构会提供一些数据分析的样本给你，如果你对薪酬模块不是很了解的话，你就很难看得懂这些样本，所以今天我们来看看第三方提供的薪酬数据样本是什么样的...第三方公司提供的表如下 年总现金的意思是 年度固定薪酬+年度浮动薪酬的数据，在这个数据表里，我们觉得平均值的数据有待商榷。...2、层级薪酬数据对比 在这个数据里用折线图的形式把公司的平均值和市场的各个分位值做对标，我还是觉的很奇怪，专业的咨询公司为什么会拿平均值去做对标，在图的呈现上以层级的维度来做呈现，整体来说可以通过曲线能看出落在哪个区间...3、岗位薪酬竞争力 在这张表里以每个区间为维度，分析在每个区间里的岗位数量和岗位的占比，同时把每个职级的数据细化，分别分析了在每个区间的岗位的数量占比，通过这种方式，我们能分析判断每个管理层的职级的岗位薪酬市场竞争力...4、薪酬结构对比 在薪酬的结构上，给了两个结构数据，我们比较熟悉的是“员工收入薪资”，分位固定薪资，浮动薪资，加班公司，津贴，但是在公司成本上，这个数据结构我们觉的还是可以再更新下，因为人力成本并不单单是包含了薪酬数据
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