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10000+个AI公司的告诉你

10139个公司所在的市场布 有一些比较常见的行(比如b2b和saas)在其他市场大类别中也经常出现(如在大和大中),但还是可以在人工智能相关领域中做一些比较。 将投资范围为5个区间,统计每个区间内,获得相应投资额的企量: ? ? ? ? ? 通过这个相对复杂的,投资者和者可以更深入了解与投资规模相关的市场行为。 根公司标语得到的词云 以上对这个集的处理还不够全面。还可以从员工量(反应企规模)、企年龄、标语(使用NLP进行)中获得更多信息。 甚至还可以获得——始人、联合始人和投资者的联系信息。 网页抓取加上和机器学习,将变成了一个非常强大的工具! 作者介绍: 群青,人工智能研究生在读,大预备役成员,希望在机器学习、可视化方面有所精进。

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精益:对商模式、阶段、指标、测试方法的

随着“驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可,越来越多的人认识到的重要性,也成为产品经理的一项必备技能。 本文结合埃里克·莱斯的《精益》这本书,结合自我思考,阐述精益方法,后续会给出案例进行方法的实践。 1、为什么要进行? 2、精益方法 step1:结合当前的商模式和阶段,选择一个希望改进的KPI,并为该KPI确定一条准绳; step2:找出提升这一KPI的方法; step3:根实施对指标进行测试; step4 后续篇章对「商模式」、「阶段」、「指标」、「测试方法」别进行细致阐述。 3、商模式 商模式是什么?商模式是让人们做你希望他们做并能使你从中获利的事。 为什么要了解商模式? 7、框架 这部介绍书中提到的一些方法,在我们的实际工作中也会有一些参考作用 7.1戴夫·麦克卢尔的海盗指标说(AARRR) “海盗指标”这一术语由风险投资人戴夫·麦克卢尔造,得名于五个成功关键元素的首字母缩写

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    有多少公司是依虚荣

    导读:有多少公司是依虚荣,沾沾自喜而察觉不到真正的危险! ? 引 言 离不开对企关键指标的跟踪。 你不停地修改自己的活动,并且仍在寻找正确的产品或目标客户。对于公司而言, 之所以进行,是为了在资金耗尽以前,找到正确的产品和市场。 但是在进行之前,CEO应该先确定你拿到的是不是一些好的指标,还是虚荣指标,应该先确定是好的指标,再来谈,因为依虚荣指标进行的对你的公司来讲无异于灾难,它会让你沾沾自喜而察觉不到真正的危险 会计和金融师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况(这些基本状况包括市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营运收入,等等。)做出判断。你也需要几个这样的比率来为自己的公司打。 学会根确定一条做与不做的准绳,对规范你的行为大有裨益。一个好的指标之所以能改变商行为,是因为它与你的目标是一致的:保留用户,鼓励口碑传播,有效获取新用户, 或者造营收。

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    (二)——

    接着上次享的内容,我们接着介绍务这一块知识,众所周知,作为一名核心的员来说,其实的思维、务这一块是特别的重要。 因此,接下来给大家介绍务的相关内容。 一、特定场景下常用指标   做过的都知道,只有我们了解务需求,才能够有效的建立相应的模型。在建立模型的时候,指标是一个很重要的衡量方式。 指标是指可以按总或比率衡量的单个维度元素。在思维中,我们介绍过的方法,包括结构化、公式化以及务化,其实,这些的内容,最终落实还是需要指标。 是一种思维能力,不仅是增长务的利器,也是解决问题的有效途径。 三、使用指标体系的方法   之前我们介绍了指标体系结构的建立之后,我们接下来要通过指标体系。 另外就是生成指标的方式、使用指标体系的方式以及在这些方式中存在问题,最后为大家介绍了框架的构建。

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    图解 | 挖掘

    务认知与探索、预处理、务认知与探索等三个核心步骤。 本文介绍第三个步骤——务认知与探索。 [051c67e9b31ba6582f6cf7f3baf0a7fe.png] 1.2 RFM RFM模型是衡量客户价值和客户利能力的重要工具和手段,是最流行、最简单、最有效的客户细方法之一。 1.3 漏斗 / AARRR 漏斗模型是一套流程式模型,已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻运营与中,可以帮助我们把握每个转化节点的效率,能够直观的发现问题所在,从而优化整个务流程 (2)聚焦下钻 对于中的一些重点,进行聚焦,在整体中,想要查看特别关注的部详情,可以使用聚焦及下钻的功能,进行自由

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    面试-

    1.2 选好指标的通用方法论 三部曲 1.从务的最终目的出发梳理务模块 拆解:多问几个how 目的:我要卖货 手段:通过图文来买货 支撑手段的手段:通过社区作的优美的图文来卖货 2.判断务模块所属类型 务类型 二.方法论 2.1 对比 绝对值(本身具备价值的字) eg:销售金融 阅读 比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率 环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 2.2 多维度拆解 的本质就是用不同的视角去拆,观察同一个指标 2.3 涨跌异动如何 跌:采取动作,减缓趋势 涨:弄清原因,并放大 常见假设: 活动影响:查对应活动页面及对应动作的波动 下降 第一步:确认真实性 确定是否是报表统计或者源头的问题 第二步: 维度确定异常原因 ? 电商核心指标 3.2 用户 1.内功心法:拆与整合 拆:通过多维度的拆,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆要结合务场景,拆方法多种多样 整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户

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    】一位资深师的享—初入

    基本技术怎么强调都不过。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做挖掘的经历来看、以及界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 例如:多元统计:回归、因子、离散等,挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 对于新进入或者刚进入的朋友来说: 行知识都重要,也许你看到很多的的同仁,在微博或者写文章说,思想、行知识、务知识很重要。我非常同意。 师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的思路。 希望对新进的朋友有帮助,绝对是一个朝阳行,特别是互联网的不断发展,一个不谈的公司根本不叫互联网公司,师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

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    】2020年公司到底过得怎么样?来为你揭晓

    对于很多人来说,2020年算不上是一个顺利的一年,尤其是对于诸多者而言。今天小编就从的维度来为大家讲述一下世界中的跌宕起伏。 小编写了一小段脚本,从某供应商中爬取了一些,关于那些2020年不幸陨落的公司 ? 02 公司的地域布 从公司所在的地区来看,北上广这三个公司聚集的地区,同时也是公司关闭量最多的省市,其中北京关闭的公司最多,达到了329家,其次是广东和上海, ? 从今年公司失败的原因方面来看,市场定位不清晰、资金问题、政策法规的监管、产品问题等方面的原因是失败的4大原因, ? ,从中可以看到,绝大多公司在倒闭之前还从未获得过投资,而一般有过B轮或者是C轮融资的公司倒闭的现象则比较少见, ?

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    从入门到入职(1)商综述

    文章目录 一、商概念 1.商引入 2.什么是商? 3.所需技能 4.基本流程和供应链各个环节 5.商理解 6.需要用到的工具 二、特性 1.粒度 2.质量与形式 3.隐性 三、类型、可视化与驱动开发团队 1.不同类型的 2.可视化 3.驱动开发团队 一、商概念 1.商引入 先列举几个案例: (1)请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子? 基于通过手段挖掘出商价值,解决商问题,并通过问题建立相应的模型。 上面的几个案例都可以通过的手段得出结论。 3.所需技能 大致为5个阶段:获取、处理、与建模、解释与呈现、验证及优化。 这五个阶段在上述的基础知识、工具和务能力方面又有不同的要求,具体如下: ?

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    DT时代,如何用大造商价值

    作者简介 张梦溪先生(Simon Zhang):GrowingIO CEO, 中国大俱乐部理事长,硅谷大科学的专家,于2015年在硅谷和北京建立了大公司GrowingIO。 张梦溪先生曾经任职于世界知名社交网络LinkedIn公司,亲自建立了LinkedIn将近90人的科学团队支撑LinkedIn公司所有与营收相关务。 他也是LinkedIn美国总部级别最高的华人,一直倡导硅谷海外华人团结奋斗,互相帮助,在技术和务上做到与时具进。另外他也是中国大俱乐部的理长。 曾在2014年北美国科学中心评选为世界上Top10科学家。华尔街日报等媒体也曾经报道他以及团队对LinkedIn的务以及科学上的卓越贡献。 PPT全文: ? ? ? ? ? ? ? ?

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    干货 | VS需求

    在BI界广泛流传着一个观点,不懂商别做,可见商理解对于的重要性。然后现实中,切合务往往四处碰钉子,那么如何解决这个界难题呢? 人往往是用经典案例套务的需求,或者等待务需求,然后来实现,得出结论提供给务使用。 浅如何深入务 案例一,由系统性框架,与务需求一起完善BI,并用之产生足够价值。 总 结 当走出的第一步,那么下一步,对决策有帮助、推动,甚至影响,就有了可能,我倡导的BI做为企智囊团,谋士,就更进了一步。 、面对务需求时,多想为什么,务可能怎用这个统计或,他们拿着这些真的有用么?

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    师职要求

    务 从事工作的前提就是需要懂务,即熟悉行、公司务及流程,甚至有自己独到见解,若脱离行认知和公司务背景,的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元,那么不熟务的师看到的只是1000万这个字,而熟悉务的师,则看到的不仅是1000万这个字,他还看到字背后隐藏的信息,如1000万元是有哪几个务收入构成 这就是懂务与不懂务的师之间的区别。 从另外一个角度来说,懂务也是敏感的体现,不懂务的师,看到的只是一个字。 反之,懂务的师,则看到的不仅仅一个字,他明白这个字代表什么意义,知道字是大了还是小了,懂务的师心中有,这才是真正意义的敏感性。 2. 方法是理论,而工具就是实现方法理论的工具,面对越来越庞大的,我们不能依靠计算器进行,必须依靠强大的工具帮我们完成工作。

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    师职漫谈

    在笔者看来,师的工作内容主要如下: 定义一个或多个关键指标来判断务的好坏(指标通常和KPI或ROI有关); 对指标进行操作性定义,也就是现有务的哪些(或者表的字段)组合起来(可以理解为一个方程 事后:复盘总结,专题,出报告,评估方案效果或者某务操作(产品改版、运营活动、系统故障等)产生的交易影响,对务上的波动归因等也是常见的工作; e.g. 师需要的核心能力包括务理解、方法理论、技术实现3个方面。 的两个主要支方向——和挖掘,不管是哪个方向,基本的学知识和机器学习算法都属于必备技能: 务 自上而下的“理论”或者务驱动; 和产品、运营打交道比较多(工作输出对接主要就是这两类同事 ); 一般title是“师”、“产品经理”、“运营师”、“商师”等; 通常要求会Excel/R/Python/SAS、Tableau/PowerBI等软件,会使用常见的算法,了解产品和运营的思路

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    【职规划】挖掘()从指南

    因此来说,挖掘融合了相当多的内容,试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解挖掘的几个常用技术:类、聚类、预测、关联、孤立点等等。 以下为blog主人的回复: 1.挖掘人员从事的工作和你所说的差不多,我认识的一些朋友大多在IT公司,为甲方实施DM、DW和BI等项目;还有一些是在甲方做人员,利用所掌握的挖掘知识来解决一些务问题 说白了,挖掘就是一种问题的手段,问题一直会有,解决问题的手段也就一直有存在的必要。 那么我们也有理由相信它们的融合,能帮助我们解决更多的方面的问题。何况,界还是有很多的成功案例,体现出挖掘所带了独特优势,而这些,是传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的。 但是,在挖掘方面,曾经请教过你,挖掘人员的工作性质。一种是在甲方做人员,利用所掌握的挖掘知识来解决一些务问题。

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    -NumPy内置函

    背景介绍 今天学习使用numpy的内置函arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函组,对于使用结构和多维列表非常有用,可以节省大量的时间。 ? import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)组,默认类型为float# In[2]:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # # ## 使用dtype指定组的类型# In[3]:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)组# In[ # In[8]:#linspace函基于我们指定的元素量自动计算步长值arr = np.linspace(1, 3, 6)print(arr)# ### 我们还可以建一个充满常量值的组使用np.full (3)print(arr)# ### 建一个随机组使用np.random.random(size)# In[13]:arr = np.random.random((2,2))print(arr)

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    】大的五点须知

    是当今最热门的科技词汇,同时也是最困难的项目。 今天最出 名的几家大公司融的钱更多,例如Cloudera。基础设施类的大公司通常需要百万美元种子资金启动,但是A轮融资的道路异常艰辛。 ? 反观大应用则相对简单的多,无论面向垂直行应用还是可视化这样的通用大应用都是如此。因为这些大应用的价值对于客户来说更为直观,距离务也更近,进入企IT系统的摩擦也更小。 3.开发者是朋友 如果你主要从事大,例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用,师就是你的朋友。 不要空谈大的价值和架构,站在听众的立场说说具体能做哪些,如何做。

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    2017自由职

    ,对自由职进行大。 成为世界上自由职者相关网站的领头羊,该网站的能够窥见自由职的现状和发展趋势。 【重点推荐】以下均在在线互动版本中包含,请在电脑上点击查看,图片更清晰,可互动。 具体布 在具体的布中,前60%的市场都和网站建设和设计有关。其中PHP占了20%的市场,这和WordPress等基于PHP的CMS网站建设有很大关系。 总结 Freelancer.com的很有意思,具有15年以上的历史并且大部可见。在这些的过程中可以发现很多有意思的点,由于篇幅所限在这个报告中不能一一呈现。 如果您对这个报告以及感兴趣,希望从中发现更多有意义的洞见,请留言回复。

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    与商地理

    我们以下图来说明架构在大之上的商地理。 ? 沙盘上的商地理 商地理正如将军俯视沙盘,挖掘商的地理纬度,将城市的战略高地和价值洼地一览无遗,运筹帷幄,决胜千里。 物流公司更是离不开商地理的统筹规划,通过与全面系统的商地理信息库相结合,传统的运筹学焕发出新的活力。 而中国目前专门从事商圈及商选址的公司还只是少,拥有大客户资源、掌握丰富且具备商地理技术的公司将会成为新兴产的领袖。 过去几年,在麦肯锡全球商地理团队的帮助和多方努力下,我们已经构建了深入到街道级别的地理信息库,涵盖近千万的商信息点,并已经应用于十个客户项目的中,在中国处于领先地位。

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    ,如何推动务?

    首先要清的是,提这个问题的人是谁,很重要。 问:以下两种情况有什么区别? A、务部门领导问:,如何推动务发展? B、部门领导问:,如何推动务发展? 答:主导权不一样。 并且这些环节里,有一些不是能直接解决的(比如签到活动的意设计,浇花、种树、养金猪、造电器……这些靠加减乘除可算不出来)。所以想要推动务,就得认真务工作,找到的发力点。 ? 2 推动务的切入点 务解决问题,从决定立项到执行完成,为四大环节(如下图所示) ? 在整个过程中,不能包打天下。 因此合理安排输出产物,才能更好地推动务去行动,而不是让务患上依赖症:“你用人工智能大一下我这一幅画该几点红几点绿”——不是这么用的。 同上,新方案想做测试,要有具体的标签才好后期做对比,不然只看一个很粗的响应结果,还是没法指导到设计的细节工作。 ? 坑点6:测试方案不看整体。

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    ,如何赋能务?

    新年了,很多同学在做工作规划,有很多公司都提出要求,要“赋能务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能,咋个赋能法???往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。 在赋能中的作用,首先体现在:用指标体系清晰量化情况,基于诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。 所以即使是同一个的结果,给上层和基层看,展现效果可能完全不同。 ? 第二步明确赋能问题。 然而,怕就怕“清晰”俩字。实际上,务能清晰讲明问题的少之又少。 不用说,这又是老本行工作。 务方肯好好看的都是稀有动物! 15年前我们说赋能务,大部谈的是如何给领导做仪表盘,给务员做跟进工具,做推荐算法、做响应算法提高外呼成功率,因为那个时代企建设普遍落后。

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