常见业务 1.搜索引擎 三段式结构： 1.检索系统 2.索引系统 3.spider爬虫 1.爬虫：由搜索引擎主动发起，去别人家的网站去爬数据 关键是建索引 快速判重：布隆过滤器。
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？请看to B业务数据分析序列（一）： 2....To B 业务有必要做数据分析吗？ 4. To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ 如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...那就更多了… （1） 关注组织与业务：什么意思？...那么大都关注ARPU值，付费转化率，应收，实收等； 然而，对于B端产品来说，其背后的业务是可以量化的，但支撑系统难以量化，这体现在我们公司，我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？...请看to B业务数据分析序列（一）： https://www.qcloud.com/community/article/337097 那To B 和To C 的最明显区别是什么？...To B 业务有必要做数据分析吗？ To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ Ok ，如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...那就更多了… （1） 关注组织与业务：什么意思？...那么大都关注ARPU值，付费转化率，应收，实收等； 然而，对于B端产品来说，其背后的业务是可以量化的，但支撑系统难以量化，这体现在我们公司，我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。
“推动业务”是数据人最怕的词了。妈耶，还推动业务呢，我自己不被业务部门天天追着屁股要数就不错了，咋个推动法。可领导们最喜欢提这种要求。今天我们就来详细聊聊。...A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。业务部门问了建议，可以直接去落地。...1 推动业务的错误做法 很多同学一听“数据推动业务”，直观的想法就是： 我通过数据，发现活跃率低了 我建议：要搞高！推着业务搞高！ 搞啊！你们快搞！我早说了要搞啊！...所以想要推动业务，就得认真分类业务工作，找到数据的发力点。 ? 2 推动业务的切入点 业务解决问题，从决定立项到执行完成，分为四大环节（如下图所示） ? 在整个过程中，数据分析不能包打天下。...因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。
文章目录 引言 大数据分析的重要性 1. 数据驱动的决策 2. 洞察力和预测 3. 个性化服务 大数据分析的关键组成部分 1. 数据收集 2. 数据存储 3. 数据清洗和预处理 4....持续改进 面临的挑战和未来趋势 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~大数据驱动业务增长：数据分析和洞察力的新纪元 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏...随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。...大数据分析的关键组成部分 要实现成功的大数据分析，需要考虑以下关键组成部分： 1. 数据收集 首先，需要收集足够的数据，这可能包括来自各种来源的结构化和非结构化数据。...以下是一些实际案例，说明了数据分析如何推动业务增长： 1.
本文主要介绍分析业务的一般流程，分为两个部分：分析是怎样一个过程?分析解决业务问题的框架是什么?...分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...首先要做的就是将业务进行拆解，遵循两个原则： 按业务场景，往可运营的方向上拆解 每步拆解满足MECE原则 这两个原则是什么意思呢？...我们寻找问题原因的过程面对的是海量数据，所以我们要基于假设出发，用数据去验证，而不是boil the ocean，后者会让你在大数据面前无从下手。...，从而改善业务。
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...如何搭建to B业务的指标体系，如何构建toB业务的特征体系，如何将机器学习算法应用与to B 业务数据中等等内容，希望能与大家一起来探讨和沟通，互相学习，共同进步。...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...也有一些用户会在导入时使用来自 Twitter 的 Storm 来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
系列一和二篇我们聊了下To B 业务是什么，它的产品路径是怎样的，To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么…....，供应商需要在你的整个生命周期中去不断获取价值，通过这样的业务模式来开展to B 的业务。...To B业务的指标体系，在业务发展的不同阶段所关注的是不同的： 构建to B业务的指标体系.jpg 图中有小红旗标注的表示在每一个阶段，都有一个北极星指标（“North Star Metric...这跟业务的销售模式有很大的关系。财务侧指标与业务侧指标之间的是有区别的，财务数字是对公司过去以及现在的业务成果进行描述，要对公司的实际情况加以了解，财务和业务指标需要互相印证。 ...To B 很大程度上是KPI驱动的，财务侧指标便于管理层了解业务成果，而客户侧指标便于了解业务运行状态是否健康。
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...如何搭建to B业务的指标体系，如何构建toB业务的特征体系，如何将机器学习算法应用与to B 业务数据中等等内容，希望能与大家一起来探讨和沟通，互相学习，共同进步。...比如我们公司的腾讯云业务，企点等等。 站在产品的角度来说，to B并非从事商业活动的商业机构主体那么简单，而是很看中B端受众的决策者的需求，这个B类产品是否符合公司业务发展的需求。...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．...2、优化页面及业务流程设计，提高流量转化率。 3、帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。 4、帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/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。...数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。...所以即使是同一个数据分析的结果，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，业务能清晰讲明问题的少之又少。...不用说，这又是数据分析老本行工作。...小结下：所谓数据分析赋能业务，可以做的是 一量化现状，为赋能打下基础 二梳理问题，为赋能方向指路 三筛选方法，为赋能优化效率 四监控进度，为赋能保驾护航 五总结经验，为赋能积累成果 很多同学看了会大呼：
作为一个数据分析人员，要明确数据分析是用于解决企业的业务问题，帮助企业更准确地预测未来，发现以前无法预见的商机。...二、业务问题构建 数据分析师所做的工作是要从识别企业的业务问题开始，然后才开始解决这个问题。在数据分析的过程中，这个环节被叫做问题构建，它在数据分析的过程中很重要。...数据分析人员在设计业务指标或构建业务指标体系的注意事项 要避免自己一个人就完成了所有业务指标需要与业务部门进行沟通。建立一业务指标体系不是数据分析师个人就能够完成的,需要企业的业务部门的配合。...如何构建一个企业的业务指标体系 如何构建一个企业的业务指标体系是数据分析人员的一项基本技能。...建立业务指标体系 为了建立一个企业的业务指标体系,数据分析人员应协助相关管理人员和其他部门的业务人员,根据下述步骤建立业务指标体系。
“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？...增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。...数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。...1、如果只看收入指标，就用分层分析法，分出高中低 2、如果结合收入、成本指标，则做矩阵分析法，筛出表现双优的个体 3、之后，再用漏斗分析法，找出业务流程里表现最差的环节 传送门： 九大数据分析方法：分层分析法...九大数据分析方法：矩阵分析法 九大数据分析方法：漏斗分析法 问题是：区分出好坏以后，又该怎么操作？
诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。...如果业务方下决心跟数据分析抬杠的话，数据分析师是非常弱势的，一定吵不赢。 因此在本质上，诊断问题，诊断的是业务方的心病。只有区分清楚谁真正愿意改进问题，才能对症下药。...基础的策略有2种（如下图），数据分析师可以补上对应的参考数据，辅助判断。到这一步，就完成了诊断。 也有可能，业务方已知晓细节，那就进入下一步。...如果申请不到资源，业务部门还有可能选择甩锅，不管是谁的问题，反正不是我的问题就行。 此时对于数据分析师来说，问题异常复杂。...标杆分析法见：标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步 04 小结 从本质上看，问题诊断之所难，难在两端： 1、行业环境、业务能力、用户口味、操作流程等等因素，都会导致业务上问题，但这些因素大多不能用数据量化
增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。...数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。...1、如果只看收入指标，就用分层分析法，分出高中低 2、如果结合收入、成本指标，则做矩阵分析法，筛出表现双优的个体 3、之后，再用漏斗分析法，找出业务流程里表现最差的环节 传送门： 九大数据分析方法：分层分析法...九大数据分析方法：矩阵分析法 九大数据分析方法：漏斗分析法 问题是：区分出好坏以后，又该怎么操作？...而很多公司里，所谓数据分析，就是简单地计算个渠道ROI，用城市/门店和销售额做个交叉，看一下谁高谁低，那肯定没啥用。
前言 业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。...数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。...（2）销售明细数据 销售数据分析的目标是为实现业绩的增长做支撑。通过销售数据分析，管理者规避可能存在的风险、探索潜在新业务。...数据预处理是对收集到的业务数据进行加工、整理、检验、归类编码和数字编码的过程,形成业务指标及适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。...数据分析人员应当理解一个数据分析过程包括,业务指标构建,数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现,及形成数据分析图
1.2 选好数据指标的通用方法论 三部曲 1.从业务的最终目的出发梳理业务模块 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:通过社区创作的优美的图文来卖货 2.判断业务模块所属类型...业务类型 二.数据分析方法论 2.1 对比分析 绝对值(本身具备价值的数字) eg:销售金融 阅读数 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 数据分析的本质就是用不同的视角去拆分,观察同一个数据指标 2.3 数据涨跌异动如何分析 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数据波动...我们可以通过用户分群对比,比较VIP和普通用户中看过付费漫画的比例 3.上线后关注其对产品价值的提升 4.上线以探索更长期的产品潜力 对比上线前后一段时间 使用频次以及使用场景是否改变 三.专题-电商数据分析...电商核心指标 3.2 用户数据分析 1.内功心法:拆分与整合 拆分:通过多维度的拆分,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆分要结合业务场景,拆分方法多种多样 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
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。...也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
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