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模型,该

很多同学最怕听“模型”仨字。尤其是立“模型”。往往己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被务方狂喷:你这都是啥东西!脱离务!不切实际!所以到底什是“模型”,又改? 我们今天系统讲解一下 1 模型是什首先,一个正儿八经的模型得包含三个条件:有合理的逻辑有明确的目标有数据的支持所以,首先得把SWOT,PEST,4P之流的垃圾扫出“模型”队伍。 有的同学会疑惑:可我的领导只会提“个模型”,说不出是务模型还是算法模型,我区别呢? 因此梳理务流程的时候,需要关注务上下游部门、兄弟部门是如何协同的,从而构出来。实际务流程,可能既有串联,又有并联,比如我们常说的杜邦法,就是如此(如下图):? 就拿推荐算法举例:1、品有固定的配,比如治疗感冒就是VC+银翘,这叫:固定务逻辑,这时候是不需要算法来推荐的,直接按务逻辑走就好了。2、品无固定配,但务方想推。

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从0到1平台

一、什平台 平台是构在大数据平台之上的,依托于大数据平台的数据研发能力,通过统一的数据服务,实现对数据查询、的统一管理,为企提供高效的数据决策支持,同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中 平台是有计算机基础的务人员能够快速上手的前端产品,既要有大数据的处理性能,有需要有简单好用的可视化能力,只有让务人员能够快速掌握使用方法,和公司的务结合起来,平台才有价值。 很多平台最终变成了数据下载平台,其中很大一部原因就是不够快,虽说大数据了比Excel快多了,但是实际务探索中,很多时候数据量就是百万以内的,要是还没有Excel快的话,人家为什要用你的平台呢 四、总结实际中务人员和IT团队对于平台的都有己的想法,也想通过数据来给公司去做一些事情,所以在平台时,可以和务人员不断的沟通,先定一些主题数据,做成果展示,和务人员以及领导享 ,让其参与评价和议,不断优化和改善,当相关人员都有参与感时,平台才会持久发展。

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    数据体系是什?该

    有同学问:经常听到“运营体系、绩监控体系、体系”等等要求。可到底数据体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 数据体系,是从初级数据向高级发展的必备一环。留心看哦。 数据体系的常见错误1、罗列指标,没有重点。很多文章一讲数据体系,就铺陈了大量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 数据体系的基本思路数据本质是为务服务的。尽可能多帮务工作,少浪费务时间,才是服务宗旨。所以,在数据体系时,要先问己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责? 3、提供什样数据,能更好帮他们工作?4、在什时间提供帮,能更少干扰他们?这就是数据体系的基本思路第一步:认准服务对象企有部门工,因此第一步要认准:我在为哪个部门服务。这非常关键! 数据不是万能的,比如一个新媒体小哥写文章,数据不能只告诉他写。但是具体到务细节,数据可以提供很多参考,如下图所示: ?这一步,是提升数据质量的关键。

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    数据体系是什?该

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    数据体系是什?该

    有同学问:经常听到“运营体系、绩监控体系、体系”等等要求。可到底数据体系是什?似乎经常看到的,只有AARRR五个字母,又语焉不详。到底样才算是了个体系? 数据体系,是从初级数据向高级发展的必备一环。留心看哦。数据体系的常见错误1、罗列指标,没有重点。很多文章一讲数据体系,就铺陈了大量指标。先看哪个,后看哪个,根本没说明。 数据体系的基本思路数据本质是为务服务的。尽可能多帮务工作,少浪费务时间,才是服务宗旨。所以,在数据体系时,要先问己:1、我在为谁们服务?2、他们中每一位,有什工作职责? 3、提供什样数据,能更好帮他们工作?4、在什时间提供帮,能更少干扰他们?这就是数据体系的基本思路第一步:认准服务对象企有部门工,因此第一步要认准:我在为哪个部门服务。这非常关键! 数据不是万能的,比如一个新媒体小哥写文章,数据不能只告诉他写。但是具体到务细节,数据可以提供很多参考,如下图所示: ?这一步,是提升数据质量的关键。

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    「数据指标体系」才是“有效”?

    不过这些价值发挥的前提是立合理、有效的指标体系,且数据质量有保证,数据质量都不能保证,指标体系的再好,出来的结果也没什意义。2判断指标体系是否有效? 那才能有效的指标体系呢,我给大家享以下几点经验:1. 掌握基本的思维模型,全面洞悉务数据离不开务,了解务是我们指标体系的前提,掌握一些基本思维模型,可以帮我们快速、全面的洞察务:(1)是什?为什办? 任何的,都逃不过这三个问题,在指标体系的过程时刻问己,你的指标体系能清晰反映务的这三个问题?(2)5W2H模型经典的数据思维模型。 ,从而帮我们拆更细的数据指标Mece原则的意思是“相互独立,完全穷尽”,我们指标体系的一个重要标准就是不重复不遗漏,运用mece原则可以很好的帮我们把握核心指标,提升指标系统的有效性(4)画布画布是一种价值的工具

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    工具将终结智能(BI)吗?

    美国高德纳咨询公司(Gartner)预测,2017年,公民数据科学家增长速度是专出身数据科学家增长的五倍,而全球和咨询公司Quantzig在其2017年数据趋势中,将式数据软件排在了第一位 受过一些训练能够使用工具的员工,也可以完成大部数据科学家的工作,但是他们要求的薪水却不像数据专出身的数据科学家那高。事实上,让在某个行有丰富经验的人来数据,可能效果更好。 然而,平台供应Alteryx的产品营销副总裁鲍勃·劳伦(Bob Laurent)认为,工具的出现,不是要将数据科学家踢出局,而是推动他们往更高端的方向发展,让他们去做更高级更有趣的工作 我们与五位专人士谈论了工具的问题,询问了他们对工具如何影响BI和数据科学家这一问题的看法。Indeed.com网站BI师罗宾·拉普博士(Dr. 工具让用户在处理数据方面变得更“聪明”,将BI的价值直接交到企手中。简而言之,BI的角色已经从“报告和参数的处理者”转变成了“者”,变成了“合作伙伴”的角色,而不仅仅是一种功能。

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    java程序员己的网站:第三章: 网站图文流程

    上一章:使用的是github免费己的个人网站:,但是没有连接数据库,这一章我将使用己的笔记本作为服务器,一个可以连接数据库的项目网站,不过数据库没有在linux系统配置,用的是云数据库。 如果有想法想己全套都配置在linux上给连接(八到十章):https:blog.csdn.netjava_wxidarticlecategory8600719先说明,本人的后台网站仅用于己测试, 等待二钟左右?点击初始化?字符集:utf8,root账号密码己要记住,后台改项目配置需要?等待二钟左右?看到运行中就ok了,点击cdb-4wsdfgbr进入到如下页面? 创数据库?导入sql语句表?在实例列表页面点击登录?点击登录到如下页面?账号是root,密码就是刚刚你己初始化时添加的密码看看己刚刚添加的数据有没有在云数据库中? 总体而言,花最小的钱,玩己的项目网站

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    如何真正能创造价值的数据体系?

    3、单一报表,缺乏数据体系应用单一的报表展现,没有企数据应用体系的;不同层级间对于不同数据需求的满快速灵活的需求响应能力不足;维度单一,形式简单固化。 数据平台设原则与思路结合服务经验,我们总结了一套服务于地产行的数据方案。由于地产企的规模往往较为庞大,涉及的务面广泛,因此需要阶段、步骤的进行数据体系。 再出相应主题,最后再到具体的指标,这样就构出了基于企价值的数据整体框架。企价值通常可以解成两个大的部,一是要提升盈利能力,二是要提高运营效率。提升盈利能力? 招的第一步是什?带看。所以要吸引更多的人来带看,要对带看的情况进行,并以此设定一个主题。带看之后就是客户转化,什样的客户租了我们的地产?他们的行样的?出租率是样的? 整体来说,每一个主题都会包含核心的指标。那的目的是什?主要是为了控制成本,提高工单的效率,提升整体的满意度,优化物的服务。

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    详解数据体系构成框架

    笔者曾看到部数据产品经理候选人的简历中经常会写到己精通数据框架的。 那请问,当遇到了以下场景时,这几个指标要解决我们的问题呢?场景1:某天某电出现了GMV(成交总额)下降,此时应该根据哪一个指标解决问题? 因此好的数据框架就是在告诉我们:当下的整体务是什样?为什会这样?应该办?回顾前面面试者所说的那几个指标,我们可以发现其根本无法清晰地反映务上的这三个问题。 ,在模式拆解与集团级产品体系方面拥有极其丰富的经验。 本文摘编《高阶产品经理必修课:企战略驱动下的数据体系》,经出版方授权发布。(ISBN:9787111694502)

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    工程化之低代码体系

    前言一千个人的眼中肯定有不止一千个哈姆雷特,本文探讨的并不仅仅局限可视化,而是提高研发效率的低代码体系。下文将围绕低代码体系,享一下对这套体系的理解。如有不同的意见,欢迎探讨!什是低代码定义? 低代码的技术意义与价值通过上面的简单对比享之后,再继续在技术与上面对低代码体系来更深层次的探讨一下技术意义同种类型务的快速迭代是不用多说的,提高了效率,减少了成本。 价值将技术上的意义全部体现在中可以总结为下面 3 点:速度:可以快读基础项目、进行个性化定制成本:减少中级研发的投入安全:机器永远比人安全,产生的问题会更少,且更容易定位大家可能会感觉,为什减少的是中级研发的 低代码体系的这里的并不仅仅局限于低代码的工程,而是指的是样去一套适合己当前务的低代码体系。? 基本上可以通过上述的物料碎片快速构出完成当前务 70 - 90% 以上的代码。当完成上述的要求之后,就可以考虑下一步的样利用工具或者规范来提高效率。

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    【应用】浅谈零售行的数据挖掘

    尽管目前零售有不少的IT系统去支撑企常规的(如销售量、销售额、热销SKU等),但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的 价值,仅仅从经营的角度来满足了常规工作。 而微信、微博等社交媒体的横行,若零售能够通过相关活动让客户关注企的微信、微博,对培养客户忠诚度也是有很大的帮。会员制有于为企培养众多忠实的顾客,立起一个长期稳定的市场,提高企的竞争力。 成熟的团队,比较关注零售出发点,从客户价值出发,抓住客户关注点,一点一点地做好相应的落地工作。 第五、结合5W1H法开展零售与挖掘。What:销售情况样?有多少用户?来了多少次?每次消费多少钱?买了什东西…….Where:哪些门店销售最好?为什呢? 对于零售而言,数据挖掘是个不大不小的投入,对于关键的成果输出,总希望能够把成果规则进行IT固化,实现动代替手工操作,这个时候经常需要一个成果固化模块或系统,让数据挖掘能够最大限度帮

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    一文搞懂“如何通过群晖+DNSPod DDNS私有云服务?”

    DNSPod春节特惠3折起 买解就送CDN,最高60TB CDN让你带回家 购买入口 ---- 近期很多DIY私有云玩家私聊D妹“我想在外网访问家庭网络,搞?” ,“如何将动态IP映射到一个固定的域名解服务上?”,“DDNS你们有吗?”“我想己在家里web服务器,搞呢?” 我们在外网想要访问我们的家庭网络办呢? 首先DDNS需要选择一家DDNS运营,如果你看中性价比,选DNSPod DDNS是最实惠的,因为群晖NAS里有DNSPod DDNS的插件,而且DNSPod的域名价格很便宜,证书申请和解都很靠谱 腾讯云中小企产品中心,力中小企数字化升级的好伙伴。 享、在看与点赞

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    腾讯资深数据师:如何有效的指标体系

    导语I最近在忙着招聘,发现很多师简历上都写着帮各种类型的指标体系,但是问及指标体系的方法以及如何评价有效性时,却很少获得满意的答案。 师应该是一群能快速了解务、找到务关键问题、提出量化解决方案的人。 一、为什指标体系? 指标体系评价标准:完备性、系统性、可执行、可解释 1、完备性:能完整解释了务现状,不重不漏 2、系统性:能够准确反映务问题的,帮问题定位与目标制定 3、可执行:定义清晰明确,这套指标体系立后 为什办? 你的指标体系能清晰反映务的这三个问题? 2)5W2H 是的,当你觉得你的指标体系已经很完美的时候,试着多问己几个问题 你肯定能找你思维的漏洞 ? 4)画布 是的,多了解不同的模式,每种模式都有己一套特点。 ?

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    干货:零售行的数据挖掘七步走

    尽管目前零售有不少的IT系统去支撑企常规的(如销售量、销售额、热销SKU等),但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的价值,仅仅从经营的角度来满足了常规工作。 而微信、微博等社交媒体的横行,若零售能够通过相关活动让客户关注企的微信、微博,对培养客户忠诚度也是有很大的帮。会员制有于为企培养众多忠实的顾客,立起一个长期稳定的市场,提高企的竞争力。 成熟的团队,比较关注零售出发点,从客户价值出发,抓住客户关注点,一点一点地做好相应的落地工作。 第五、结合5W1H法开展零售与挖掘。What:销售情况样?有多少用户?来了多少次?每次消费多少钱?买了什东西…….Where:哪些门店销售最好?为什呢? 对于零售而言,数据挖掘是个不大不小的投入,对于关键的成果输出,总希望能够把成果规则进行IT固化,实现动代替手工操作,这个时候经常需要一个成果固化模块或系统,让数据挖掘能够最大限度帮

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    想做数据化转型,为什必须要上企级BI?

    、辅管理决策工作。 01.png 企为了提高效率、降低风险、优化管理,往往都会想要利用数据的价值、为务进行赋能,然而很多企的数据越来越多,但能用来进行决策支撑的却很少,有了数据却不知道、如何,缺乏有效的数据应用设方法 BI,构数据中台,打通数据之间的通道,才能实现高效的协同决策。 BI是说难也难,说简单也简单,关键是要选对了BI软件,选择适合己的BI功能模块,适当走走捷径也未尝不可,例如FineBI提供的一站式数据解决方案,用来力各行各的企实现数字化转型。 2、取数规则确认:明确哪些是有系统的,哪些是手工填报,计算的公式是样。3、数据梳理,构数据仓库:明确数据源,FineBI系统读取数据源后,运用ETL转换以适应需求。

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    兰州拉面和水电大坝都在玩的数据大屏,到底是什“黑科技”?

    作为天猫双11数据大屏的出品方,阿里旗下的DataV可视化团队看到了其中的机:对外输出数据大屏技术解决方案,帮非专的工程师通过图形化的界面更容易地相应的可视化应用。 7月15日,在数据侠实验室第15期的活动中,DT君邀请到阿里云开发专家、DataV核心开发者之一的郑新林,为我们享了数据大屏背后的应用场景,以及通过DataV的系统,非专的小白们,如何才能快速一个数据大屏呢 ▍数据大屏的典型应用场景:展示、监控、工、电等今天我主要通过案例来讲讲,如何将数据大屏的应用场景和数据来结合。第一个例子,是第一财经此前基于DataV产品的一个大屏,主题和全国的房价有关。 从中可以判断,如何快速补充原材料、配送做。对于其他很多大公司比如亚马逊、菜鸟等,只要数据或者AI等做得足够好,物流等方面的需求是可以预测出来的。 但小企则需要直观地看到数据的变化,靠“人肉”来。?

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    国产数据BI工具选?看这篇就够了

    经常在后台收到粉丝留言,说公司准备上BI了,但苦于市面上BI工具太多,不知道该选,让我帮忙出出主意。 FineBI是帆软旗下的BI工具,集数据链接、数据处理、可视化展现于一体,产品性能和Tableau接近,扛得住大数据运算,甚至能实现亿级数据秒级响应。 FineBI简单易上手,对非技术小白十友好,一般只需要由IT部门进行基础的数据准备,然后务部门就可以进行了。在可视化方面,FineBI内置了非常多精美图表样式,同时支持第三方图表插件。 属于重型BI,产品的模块组成和使用都非常复杂,学习难度非常大,务人员想要实现基本不可能。 当然每个公司需要的功能侧重点不同,具体选择还需要结合身企务需要来!有兴趣不妨先去试用起来己对比一下。

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    法国大数据公司ContentSquare获4200万美元B轮融资

    作者 | 金又南官网 | www.datayuan.cn微信公众号ID | datayuancn当你获得4200万美元融资后,下一步你会走? 通过对网站APP访客的即时,企能有针对性地提出更好的营销策略。 Cherki指出,2017年,美国电子务销售额的44%来亚马逊,零售明白,如果他们不尽快线上平台,从线上获取更多的客户,他们的销售绩可能会十惨淡。 现在需要帮零售和各种服务机构进行数字化转型,线上平台。 使用这套方案,用户将不再需要对各种内容进行手动标签化类管理,AI会帮用户进行,并给出议。美国本土市场开发公司在美国共有30名市场人员。

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    智慧数字经营服务,你了解多少?

    智慧数字经营是由支付宝微信大力推广,对服务的补贴政策也很优厚,没有门槛,人人都可以成为服务,所以很多创者都想加入。一、那才能成为智慧数字经营服务呢? 3.注册企支付宝账号微信服务号,按照引导填写信息提交申请入驻支付宝微信服务。二、做了智慧数字经营服务之后推广呢? 3.服务渠道:通过智慧数字经营,家可以实现线上数字营销、线上、线上购买支付、实时数据统计,私域流量等经营方式的转变。三、做智慧数字经营服务能赚钱吗? 4.增值收入:招募代理获得招收入、代制作收入、私人定制收入等。五、智慧数字经营服务案例:2020年下半年,吴总对比研究了很多个创项目,发现数字化经营最有发展前景,便下定决心做这个。 吴总团队人员工明确,市场人员6位,售后服务3位。系统完成之后,很快投入运营,户也越来越多,高流水户有美容行、服装行、娱乐行、教育行,这些户一旦维护好了,流水庞大且稳定。

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