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。...从本质上讲，DataOps是关于简化管理数据和创建产品的方式，并将这些改进与业务目标协调起来。...数据科学团队必须能够访问构建推荐引擎和部署工具所需的数据，然后才能将其与网站集成。实施一个DataOps计划需要仔细考虑组织的目标和预算问题。...在这种情况下，数据科学家使用与普通程序员相同的代码库来编写代码。数据科学家将他们的代码保存在Git中，编写连接到数据源的api的程序员也是如此。...使用这个模型的目标是发现新的方法，将编写分析代码与安装大数据软件结合起来，最好是在一个能够自动测试软件的系统中。
对我影响最大的一本书是《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》（卢辉著，机械出版社），它结合数据化运营概念、如何推动实践、数据分析师如何自我修养和阿里巴巴的案例实践等方面，全面阐释了数据化运营的重点和难点...----卢辉，《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 卢辉提出的数据化运营，强调全员参与，人人都是数据分析师，这恰恰是目前数据化运营最难实现的一点，因为数据分析本身就有较高门槛，需要相应知识技能及系统支撑...4、模型自动化应用层：提供有针对性的模型解决方案，能够快速接入模型，与投放系统链接，实现效果实时追踪和优化，提升运营效率，提升个性化营销的能力。...越来越多的产品团队，建立自身的数据分析团队（不归属于数据部门），与专门的数据部门形成协同作战。...上期文章：数据化运营01：解决哪些产品运营问题 无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！如果想跟我交流数据化运营，请关注我的公众号。
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？...P185 有无监督、探索还是预测应用、与因果解读不一样（男女半男女）。 3、如何选择分类算法？...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？...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。...支持度、置信度、提升度 16、如何避免数据源冲突？ P106
今天说一说数据运营平台-数据采集[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...如果应用在 Android、iOS、Web、微信公众号四个平台上运营，各个平台用统一的帐号体系。...Elasticsearch: 能对大容量的数据进行接近实时的存储，搜索和分析操作。 主要通过Elasticsearch存储所有获取的日志。...注意点： A.启动消费的服务器需与数据服务器实行鉴权，让消费服务器与数据服务器处于同一网段或者网络互通，且可解析数据服务器的host。...消费的数据的格式与导入时的数据格式基本一致。
一个好消息是，互联网企业并不缺乏支撑这个评估的数据，而且，评估的框架大家会很熟悉：我们开一下脑洞，如果每个项目、产品、运营活动的目标可以量化成特征，宏观层面的 KPI 就是我们的因变量，那么评估的框架就是一个监督式学习的机器学习模型...于是，一个项目的价值就体现在模型学习出来的特征和 y 之间的关系里面；同时，这个模型可以指导运营规划，如何宏观的协调各个项目，如何界定每个项目具体追求的目标，才会最快速的增长我们的 KPI。...同时，AI 在普及，甚至都普及到了去替代算法工程师日常的一些重复性工作的地步 – 大公司在开发机器学习、数据分析、日常报表的平台，不久的将来运营和产品都可以深度参与到数据驱动的一线当中。...这个时候，量化战略分析和最优化运营决策，也许就是未来奋斗在数据驱动一线同学的核心价值之一。...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。
、潜力，去指导运营做更高效的规划。...而且我讲的不是管理学的经验，而是科学的、数据驱动的方法论。比如，在海外，对标竞争对手的司乘体验水平，如果要达到 x% 的 market share 最少需要多少在线司机和发单？...这是一类偏战略分析、运营规划的问题，解决这类问题不仅仅需要技术能力，也需要对商业模式清晰的思考、以及一个项目在商业模式下的位置以及价值....滴滴的优势在于利用互联网大数据、精细化运营的手段极大程度上降低了交易成本：把司机和乘客从线下搬到了线上，通过秒级的分单调度匹配司机与乘客，通过平台统一定价节省了司机与乘客之间议价的成本，并通过司机服务分...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发一下，让更多的朋友加入我们。有好的文章也可以联系我与大家分享，需要获取代码转载本公众号文章，可以直接在者文章下方留言。
第一章 什么是数据化运营
企业运营通常基于供给方原材料或商品进行加工或者整合为一个新的产品提供给自己的目标用户来消费进而谋取利益。 制造型企业主要运营策略在于加工效率和产品质量。...平台型企业主要的运营策略在于流通效率和目标消费群体。 数据是企业运营状态的反映，也是企业运营最有效的依据。目前数据化比较好的行业：零售，金融，出行，互联网。...数据运营是通过方法论和数据产品为企业提供有效的运营工具，不仅仅是简单的数据分析。数据运营是一个连续系统的工作，如下是数据运营的主要流程。...数据运营对从业人员的能力要求 不仅是数据处理分析能力，更重要的是对业务知识的掌握及运营策略。 一，需要有实力 技术能力：SQL/Python/Excel。 分析能力：运筹学，市场营销，分析方法论 。...注释该图片来源：《据运营之路：掘金数据化时代》
我们将用户精细分群与用户画像结合起来，助力精益化运营的深度与精度。 细分目标人群，结合用户画像的实践 那么，用户分群与用户画像如何结合使用？...效果验证 页面优化后，我们的漏斗转化流程有明显改善： 我们针对这群“付款失败”用户群所做的改善，为转化漏斗提高了3%的转化效率，这是非常大的一个收益。...用数据说话，从埋点开始 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 图1. 数据运营微笑模型 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。...案例总结 在数据运营的实战中，可能常常会遇到一些让我们觉得有点别扭的数据。 而在这些数据背后，其实蕴藏着很多的细节与能量。...因此，建立详细的数据分析运营体系，理解用户群分离与归并的思路，让数据为你所用，这是很重要的。
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。...制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。...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...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。
3 APP测试的差异化需求 a大方向差异化层面 b测试定位层面 c测试功能层面 d测试运营层面 二 APP测试数据的统计 1测试数据的分类 a内测数据分析 B功能测试数据分析 C兼容测试数据分析 d crash...反馈数据分析 2 测试数据的运营 a收集和整理数据 基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。...大付费额度用户的专门分析。也可以说是VIP系统，分析与追踪这些用户的行为特点，基本上这属于一个客户关系维系系统。 4. 知识库。...单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。...三 总结 测试数据的搜集整理后进行一系列的分析，其实和运营的工作是重叠的，针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的数据做更多的事情，以及确定正确的运营方向是非常重要的。
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因此，电信运营商数据的丰富性、连续性、完整性具有得天独厚的优势，具体来说，运营商数据具有“真、大、快、活、全”五大特点(见图2)。...具体的指导思想可概括为：重点关注四大行业、深入三个业务领域，建立深度合作运营方式，跨越四道障碍，实现从0到1的跨越。 运营商大数据跨界应用需重点关注四大行业：金融、交通、旅游、零售。...如下表1： 表1 运营商大数据的四大应用行业 运营商大数据跨界运营最有价值的三大领域：征信、RTB和客户洞察(如图5)。...图5 运营商数据最有价值的三大应用领域1图5 运营商数据最有价值的三大应用领域 运营商大数据跨界运营落地的关键是要建立运营商数据跨界运营平台，数据产品设计与运营是运营商数据价值释放的关键。...210 图6 数据跨界运营平台的业务逻辑与价值实现 作为第三方，为深度嵌入行业客户的业务价值链，建议与运营商采取深度合作运营的模式：即第三方与运营商形成战略合作关系，在运营商的数据环境下，搭建开放的数据挖掘平台
以下内容节选自《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》一书！ ---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。...（3）用户行为数据：包括注册、点击、阅读、上传、下载、听歌、收藏、评论、分享、下单、购买、支付等与商品或内容发生互动行为的数据。 用户行为又可以分为核心价值用户行为、支撑性的用户行为和运营策略行为。...（6）运营策略干预产生的数据：本质上还是上述几类数据，只是与活动或实验等项目相关的数据会被打上某次活动或实验的标签，可以单独拿出来统计和分析。 第二大类是对原始数据的统计数据，包括如下几类。...（3）占比统计数据：对相同用户行为或结果，区分用户属性或内容属性，统计百分比占比数据。 第三大类是管理数据，包括如下几类。...▼ 想要了解更多运营技巧，推荐阅读《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》一书。
围绕社会、企业与个人，我觉得有三个事情是需要重点关注的：即社会需要关注大数据概念的普及、个人需要以分享的心态迎接数据的开放、企业则要走平台化的战略让自己基业长青，我会分三篇文章表达下个人的看法。 ?...2016年大数据领域有一个新的趋势动向，叫做 大数据可视化 ，就是希望让大家能够通过图形等更为生动的形式去理解大数据是什么。 ...转载PPV课网站文章请注明原文章作者，否则产生的任何版权纠纷与PPV课无关。 PPV课-国内领先的大数据学习社区和职业培训平台 ?...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) Amber和Sandeep是一家咖啡连锁店的联合创始人。...该连锁店购买了IBM Cognos Analytics，以识别有助于其成功的因素，并最终做出基于数据的决策。该数据集记录了2019年4月咖啡店顾客的消费情况。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息
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。...绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。 因为基数大，所以这类岗位通常鱼龙混杂。...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。...这里再补充两本，「数据挖掘与数据化运营实战」，没啥高深技术，但是能够了解体系的初步建立。...因为数据分析出身，与纯技术栈的程序员比，思考会更贴合业务，比如指标背后的数据模型，但是技术底子的薄弱需要弥补。
2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学、体系化的方法和指引，敬请大家期待。...最近一年，我在建设数据产品，即把数据能力产品化和系统自动化，从而提高数据在产品运营的应用效率和解决大规模运营的问题，更大限度地发挥数据的应用价值（数据只有在应用，才能发挥它的价值）。...在一、两个产品中成功实践了数据治理，我对数据价值的认识有了更深刻的理解。期间，我调研访谈了不少的产品运营和功能策划的同事，为的是弄明白一个问题：数据化运营，究竟要解决哪些问题。...感谢各位对本公众号的支持，在数据化运营的探索道路上，遇到很多挫折和困难，也放弃了一些好机会，但对于数据应用能够创造更多价值的信仰，一直不变。就如张小龙所说的：初心，就是内心深处的原动力。...无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！
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