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么培养

答案一: 先从问题本身来回答一下,培养,简单说就是 理论+实践 理论:是进行的基础 1)基础的知识,至少知道如何做趋势、比较和细,不然拿到一份就无从下手; 2)基础的统计学知识 实践:可以说90%的都是靠实践培养的 1)明确的目的。如果前没有明确的最终目标,很容易被绕进去,最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的; 2)多结合业务去看。 答案二: 最重要的是形成的思想、意识,并不断在实践过程中找到的关联性,挖掘其内在含义,升自己的,并利用结果对未来的工作作出前瞻和指导,也同时检验自己的成果。 ,归纳,发自己的不足、考虑问题的全面性,为接下来的工作做经验储备; 这的意识就是: 事前估计,为什么会有这的预测,有什么或是模型支持此结果; 事中监测,有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户 却不拘泥于;考虑模型,但要动态变化;不,应该是客观的评出合理的结果;不断在实践中升自己的感悟,这不是一朝一夕的事。

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我没有思路,思维

因此,懂得如何寻找思路是每个师必须具备的。 面对一个业务场景,我们如何够寻找到正确的思路呢? 03 运用一些成的模型 大家想好方向之后会遇到一个问题,那就是到底应该从几个维度用什么子的模型来做呢?这个时候就体一名师的基本功了。 模型可以从不同的角度和层面来观察,这高了的灵活性,满足不同的需求、这个过程叫做OLAP(联机处理)。当然它涉及到更复杂的建模和仓库等,我们不用详细知道。‍ 告诉运营和产品人员,看看改进后的,一切以结果为准。如果结果并没有改善,那么就应该反思过程了。 闪闪发光的思路永远都只会来自你自己的头脑,而非领导的指示。 师不但是一名“实者”更加是一名“思考者”,这也是为什么师的薪资横跨那么大,特别是懂行业、有商业头脑的师更是凤毛麟角。 End. 文章整合自: <么才有思路?

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    本调研(译)

    从一个群体本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根收集的算法、调研问题的类型和调研的目标,本调研的方法各不相同。 在探索性的过程中,清理的战线被拉长,因为总结可带来其他的问题,一旦真的出问题,你应该在探索性中研究这几个方面: 1、奇怪或者极端的值,可是需要更正的错误。 3解释 当你完成,是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在解释的过程中应该注意的方面: 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发。 2、讨论这些新的发是不是够对过去的发供更多的实例参考。比如可以对一些通用的理论和原则供验证,或者对于在的理论出实质性的修改意见。 3、运用调研中的定量对于目标群体进行定量预测。 4、解释你在的结果对于调研目标的意义,而且如果需要的话,对下一步调研的步骤给予建议。 4报告存档(用于将来的报告存档是十重要的!

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    【商业】商业炼成的?

    无论是每一个商业计划书前面都必须装模作的 SWOT ,还是 MBA 必读的波特五,都有自己一套严密的逻辑最终成为一代经典。 换句话说,在目标客户得知他们有这一个消费选择后,你的生意是以面貌呈在消费者面前的。包装是一个略显平淡的词,我更愿称其为噱头。 衡量一个创业者商业高低最重要的标准,除导入流量外,最重要的就是打造包装的。包装对生意的影响为什么可以比产品本身还重要,我们需要从人们消费决策是如何做出的来具体。 这并非是因为产品不重要,而是作为一个优秀商人,强大的商业素养主要体在:可以把自己范围内供的最好产品和其他环节相互结合。而供技术上绝对领先的产品,超出了一个“商人”的范围。 难以想象,那时竟极少有人出来,和大多手游一,Draw Something 的重复性消费是个很严重问题,尤其 Zynga 在当时还拥有着英文互联网手游世界中重复性消费最强的超级爆款——德州扑克。

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    【入门】么培养

    首先总结下平时的一般步骤。 (I/O和文件串的处理,逗号隔) 抽(关键是随机) 存储和归档 第二步:观察(发规律和隐藏的关联) 单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计布函 两个变量:散点图、LOESS平滑、 ) 第四步:挖掘 选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟,相似度计算,主成) 大考虑用Map/Reduce 得出结论,绘制最后图表 循环到第二步到第四步,进行,根图表得出结论完成文章 思考指标状,发多维规律 熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营状 对比同行业指标,挖掘隐藏的升空间 拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果 争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘 发规律不一定需要很高深的编程方法 不用你的感觉去揣测用户的感觉,因为每个人的教育背景、生活环境都不一。很多元素之间的关系没有明显的显示,需要使用直觉与观察(可视化技术来呈)。 3.

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    干货|如何

    定性的则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养,由于每个人的思维、感知都不同,只把控大体的方向,很多元素之间的关系还是需要通过可视化技术来实可视化,是创建和研究的视觉表,方便业务方快速并定位具体问题,实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel,那需要用PPT展示,这项技也需要琢磨透。 4 多学几项技 大多师都是从计算机、学、统计这些专业而来的,也就意味着学知识是重要基础。 尤其是统计学,更是师的基本功,从采集、抽到具体时的验证探索和预测都要用到统计学。 在社会心理学也逐渐囊括到师的体系中来了,尤其是从事互联网产品运营的同学,需要了解用户的行为动向,背后的动机。把握了整体方向后,的过程也就更容易。 内容来源:中国统计网

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    【学习】本调研

    从一个群体本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根收集的算法、调研问题的类型和调研的目标,本调研的方法各不相同。 在探索性的过程中,清理的战线被拉长,因为总结可带来其他的问题,一旦真的出问题,你应该在探索性中研究这几个方面: 1、奇怪或者极端的值,可是需要更正的错误。 解释 当你完成,是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在解释的过程中应该注意的方面: 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发。 2、讨论这些新的发是不是够对过去的发供更多的实例参考。比如可以对一些通用的理论和原则供验证,或者对于在的理论出实质性的修改意见。 3、运用调研中的定量对于目标群体进行定量预测。 4、解释你在的结果对于调研目标的意义,而且如果需要的话,对下一步调研的步骤给予建议。 报告存档(用于将来的报告存档是十重要的!

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    纯生信公共发到11+?

    介绍 从GEO下载配对肿瘤和相邻非肿瘤组织的表达谱(GSE14520和GSE76427)。只保留肝细胞癌(HCC)组织和癌旁组织的本量≥50的。 基于GSE14520的表达,作者通过GSVA计算了4922个基因集的富集(ES)(图 2)。在HCC和癌旁组织中,许多基因集将为几类。 图4 作者选择另一套基因表达谱(GSE76427,N=50,T=50)来验证类。这些代表性基因集也产生了类似的亚组:GSE14520非肿瘤本中亚型1的九个基因集也在验证组中聚集在一起。 图5 图6 03 功和通路富集 为了探究上述7个预后基因集在预后中的作用机制,作者取了每个基因集中包含的基因,并在肿瘤和非肿瘤组织中进行了功富集和Reactome通路。 图8 小编总结 这篇BIB的新颖之处在于,了癌症和癌旁组织发挥作用的基因集的差异,为我们做单个肿瘤的基因集生信供了很好的思路。

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    7大 Python 特殊技巧

    本文是 Peter Nistrup 根自己的日常工作的经验,总结出 7 个效率的技巧。 1. Pandas Profiling 该工具效果明显。 使用Cufflinks和Plotly绘制Pandas 「经验丰富的」科学家或师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。 其他方法如 .scatter_matrix() 也可以供非常棒的可视化结果: ? 需要做大量可视化工作的朋友,可以阅读 Cufflinks 和 Plotly 的文档,发更多方法。 %debug:交互式 debug 这可是我最常使用的魔术命令了。 大部科学家都遇到过这种情况:执行的代码块一直 break,你绝望地写了 20 个 print() 语句,想输出每个变量的内容。 假设你花了一些时间清洗 notebook 中的在你想在另一个 notebook 中测试一些功,那么你是在同一个 notebook 中实该功,还是保存并在另一个 notebook 中加载

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    师应该具有什么的“底层”?

    ,很多也许是不可衡量的,但却可以为你带来帮助、解决问题、升认知等等的效益,同也是需要和技术一不断的更新迭代; 下面言归正传谈谈对师应该需要什么的底层呢? ,有种飘飘然的感觉; ②成为一个职业SQL员 但随着在从IT时代进度DT时代,随着量的增大,你的Excel应付工作可不是很玩的转了,这个时候公司也许开始规划仓库(先不说中台了 不要误会,其实是说你需要升自己,学一点高阶语言:比如Python、R等,完成日常的重复性工作,高工作效率以及工作质量,这你就可以有更多的时间喝茶吹水为企业带来价值; ④成为一个心理学家 就像伟人牛顿最后研究神学一,做为师,很重要的一个底层是沟通,为什么把沟通说成心理学呢? ,做为师来说,需要不断学习更新自己的技、更新自己的思维、方法论;不断的高自己,做到从入门到放弃的时候,你就是大牛了,祝早日放弃; 全文扯淡完毕,感谢阅读;

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    升DAU,么做?

    DAU涨啦,DAU又降啦; DAU又涨了,DAU又降啦…… 大量师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发。 当业务方来问:那我要拉升DAU,做啥? 师只颤颤巍巍的答道:要!搞!高! 今天系统讲解下,这个僵局么破。 大部都是“人走茶凉”型的,治标不治本 那么,站在角度,如何摆脱像布谷鸟一,每天喊“涨啦,跌啦”,真正出解决问题的关键呢? 前是:需要对商品/活动/优惠类型打标签,再基于商品/活动/优惠类型标签对用户进行类。这更快速输出结论。 不然对着几万个SKU,几千个活动名字一一看,不但工作量大,而且看不出来啥问题(如下图)。 5、6、7情况下,本身会很少、很零散,很难像重度用户那,从过往消费经历里找到规律。

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    最难的就是读懂

    ,可以从看似无规律的曲线里区出规律来。这也是为啥很多经验丰富的业务人员,即使没有专门的,也快速判断形势的原因。因为他们很了解业务上发生了啥事,了解过往业绩曲线形态。 日报用来关联业务动作,反应突发问题,周报和月报用来追踪趋势,发更深层次的问题。深层次的问题,再由专题解决。这就构成了体系,系统化作战,才有威。 当然,实际场景会更复杂。 有可经过解读,我们得出的是:“销售在藏单,真实业绩比的更好”这种结论,但到底是不是藏了,真实的又是多少,还得成立专项,深入。但无论如何,我们都比只回复一句:“要搞高!” 要进步了很多,也赢得业务的尊重。 解读是个硬技 有同学会说:既然让师自己猜这么难,为什么不直接沟通业务的需求呢? 因此师不单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己,还是得有主动解读的的。

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    干货 | 找对象?

    虽然她最高,但是体重和胸围都不是最优的 赵敏头发是最长的,但是其他也不是最好 要找出“综合最好的”,需要把各项进行综合评,这帮李富帅找到心目中的女神! 我们对一个美女综合评直接相加,因为身高和胸围单位不同,并且范围相差太大,直接相加没有任何意义,这是人员最常犯的错误之一。 Q3 具体么操作? 左侧四列为Z标准,右侧为T标准,T=50+100*Z,这做的目的只是为了调整的范围,便于比较,因为看大一些的字要直观多啦,不然Z标准的小点看着眼花~~~ 结论: 赵敏综合评最高 客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的,是根指标的原始,通过学或者统计方法处理后获得权重,常见的有主成、因子、相关、回归等。 大湿憋了3个小时,想把这部内容写的更简单,但在看起来还是有点难懂,有看不懂的欢迎在公众号发消息问。 STEP1 计算各指标均值 ? STEP2 计算各指标标准差 ?

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    辨别渠道作弊

    自己做,但是却得不到结论。 我们做的前是需要拿到靠谱的。如果不准确,基于这个出来的结论是没有意义的。 获取准确的,首先需要我们选择靠谱的统计平台。 随着统计平台的发展,很多平台推出了基于二进制协议的 SDK ,开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的升使统计平台的安全性和准确性得到了高。 这,我们可会发渠道用户的非常漂亮,但是仔细观察可以发,页面名中有大量的页面不是自己定义的。通过对比页面名称,可以定位到这种形式的渠道作弊。 四 转化率 转化率不仅可以帮助我们应对渠道作弊,还可以帮助我们判断不同渠道的用户质量,高投放效率。 每一个 APP 都有自己的目标行为。比如电商类应用的目标行为就是用户购买商品的情况。 用好是万里长征的第一步。希望每个运营人员够通过的使用,挑选出合适的渠道,高渠道投放的收益。

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    探秘|业余时间么培养

    想要培养,我认为可以从两部来着手:一是方法论的建立,二是从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的知识体系?的价值又在哪里? 一个好的工具应该帮助大家进行采集、可视化等工作,节省时间和精,帮助更好理解用户、更好优化产品。 2. 这的话,问题就很明显了,极有可是浏览器兼容性的问题,产品经理应该关注一下这个问题。 详细的群组操作流程,可以参考这个回答 产品经理一般是么搜集产品不好用之处的? SQL 是个性价比很高的技,简单而强大。任何想进一步高自己的产品/运营/师 同学,都建议点亮 这个技点。 精益 (豆瓣):此书优势在于将企业成了几个大的行业类别,并门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及技巧,对使用者的要求较高,且必须具备相应的业务知识。

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    辨别渠道作弊—

    节前写了一篇文章,通过统计指标渠道投放的效果(点击链接查看),今天想说下辨别渠道作弊,渠道的效果,还有反作弊手段。欢迎拍砖。 我们做的前是需要拿到靠谱的。如果不准确,基于这个出来的结论是没有意义的。 获取准确的,首先需要我们选择靠谱的统计平台,平台的选择可以参考我的前一篇文章。 随着统计平台的发展,很多平台推出了基于二进制协议的 SDK ,开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的升使统计平台的安全性和准确性得到了高。 这,我们可会发渠道用户的非常漂亮,但是仔细观察可以发,页面名中有大量的页面不是自己定义的。通过对比页面名称,可以定位到这种形式的渠道作弊。 四 转化率 转化率不仅可以帮助我们应对渠道作弊,还可以帮助我们判断不同渠道的用户质量,高投放效率。 每一个 APP 都有自己的目标行为。比如电商类应用的目标行为就是用户购买商品的情况。

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    师是的一种人生?

    由于我们对SQL等工具轻车熟路,很多部门就会直接找我们要,但并不会说清楚前因后果。这不仅浪费师时间,也并不解决业务人员的需求。 ,被很多部门漏看了“”二字。 师的正确姿势应该是什么? ? 互联网公司的优势在于,运营过程中产生大量,这些可以通过一些手段转化为决策的动师,就是这其中的结合点。 可以直接为其供服务。 而很多在正在做什么呢? 以写SQL做图表为生,把整理的干干净净整整齐齐。 但这仅仅是第一步,很多时候,商务部门人员无法直接理解表格。 那么师,还需要把通过浅显易懂的图表形式展出来,无论是饼状图,曲线图,柱状图等等。 但这的需求可大可小,随时都有可产生,十耗费精和时间。 无论是建立挖掘模型,还是规模化平台,人员不仅要精通自己的工作内容,还要不断思考寻求简化有流程方式,供新颖实用,并且切合业务需求的产品。 只有这,我们才有出头之日。 ?

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    需求,梳理才清晰?

    师们可以对症下药,在业务部门思路不清晰的时候,帮他们理清思路,找到他们真正关心的问题。 业务部门的同学们自取学习,让你的方案思路更清楚,减少返工机会。 师通过进行验证,质量就非常之高了。 03 师可以回答:会:用预测未来可的情况。这里必须强调:不要高估所谓大、人工智、科学算法的。 如果业务方不努干活,单靠算法、公式、模型、又? 因此,高质量的预测,是建立在业务方准确地供未来计划之上。未来业务方将开展的计划越精细,师们,就越准确地衡量得失,判断内外部因素影响。 这里可就是基础的结果呈与用户画像展示,但对启发思维是非常有帮助的。 第二:可以来问为什么。比如:“什么上个月的活动投入度那么大但是响应率不高?是因为宣传没有到位还是投放的券度太小? 为了高效率,请珍惜师的时间,让他们把智投入到更有价值的为什么,会上,而不是反反复复的当人肉报表机,那的结论不深入,既浪费师的人,又耽误业务部门决策。

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    python技之es

    目前大当道,的结构变化越来越快,越来越多的公司把原始存储在ES中,经过二次处理后在存储的mysql等结构化的库中。 作为师,平时和ES打交道的时间越来越多,除了对ES的查询语法熟悉之外,还需要会使用python从ES中取自己想要的。 但是作为师,一般不会有ES修改配置的权限。 最后将存储到json文件中。 基于ES供的python 客户端的方式可以取的量不要超过100万行,否则很容易超时失败。应该跟底层的http库有关系。 要从一个Index中取超过千万行的,最佳实践是基于Java的客户端或者ES供的Hadoop库,或者使用Python自己构造http请求,处理错误信息。

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      私域安全

      私域安全(PDS)为客户提供私域运营全生命周期的一站式安全解决方案,主要包括私域场景保护、会员运营安全、社群保护等子产品,目前已广泛应用于零售、金融、互联网、政务等多个行业。私域安全产品基于传感行为AI混合专家模型,再通过小程序特有功能接口和数据分析,帮助客户在全链路运营中识别风险用户,提供会员检查判断,进而整体提升私域运营的效率,助力会员运营提效。

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