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？...主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗？...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。...过抽样（容易过拟合）、欠抽样（容易数据信息丢失） 14、如何检查异常检测？ 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列，离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析？
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。...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。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...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。
作为一个人流汇集的现象级平台，很多团队在运营公众号的时却基本凭感觉。在这个数据化运营时代，掌握怎样用数据指导微信公众号的运营，成为了必备技能。...本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文，从内容到用户进行一次细致的分析，教你快速上手用数据分析驱动公众号运营。下面直接以一个公众号虚拟后台数据为例进行讲解和分析。...01 整体运营情况 1.粉丝总数分析 ? 这是一个拥有百万级粉丝的大号，粉丝数量代表了公号最重要的资源。2019年百强顶级公众号粉丝数都在百万以上，这也是产生10万+阅读量的基础。...2.标题质量分析 （1）标题词云 通过词云图看标题内容集中在哪些方面，是否与公众号定位符合。 ? 从结果来看，图文标题主要集中在数据、分析师和儿童教育等相关的词汇，与公众号定位相符合。...03 粉丝分析 1.用户增长分析 ? 重点关注推文当天的新增关注人数和取消关注人数，通过这些数据来分析读者群的喜好。
产品与运营不分家，好的产品是靠运营做出来的。没有好的运营，产品再好也是没有人用的。但是产品经理的产品运营一定是那些招过来的专门运营的同学的是不一样的。...产品运营更要关注的事情： 关注本身产品头发的市场和优化的关键词能不能带来有效的用户。 数据运营能力 产品运营和普通运营都要做的事： 对于整个市场和用户行为进行数据分析，对未来大形势进行预估。...产品运营更要关注的事情： 对产品每次上线迭代进行数据预估，用户数量，浏览量，服务器承载量等数据。 第二阶段 产品设计期 这个阶段我们要用到用户运营能力、内容运营能力、渠道运营能力、品类运营。...数据运营能力 产品运营和普通运营都要做的事： 进行数据统计和归类，特别是用户行为，产品等产生的数据。 产品运营更要关注的事情： 数据运营更为理性，产品上更要从感性角度去分析原因。...数据运营能力 产品运营和普通运营都要做的事： 对产生的数据进行分析。结构分析，趋势分析，关联分析，回归分析，聚类分析，因子分析，神经网络，决策树等。
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。...2 不同运营对数据的需求 虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。...3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。...往往做决策是拍脑袋、凭经验、抄对手、听安排，缺少真正的分析，作分析的实际上仅仅在更新数据，没有意见，没有解读，没有洞察。 2、决策与执行脱离：这是第二大的问题。...啥分析都没用。 3、理论与实际脱离：这是第三大问题，讲起AARRR如数家珍，可具体到一个行业，一个业务，一个活动，一次文案，到底数据形态是啥样，到底该做到多少合适，完全没有头绪。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
大数据时代，利用数据进行精细化运营才是商业的长久生存之道。作为一线运营人员，学会商铺数据分析与租户辅导方法，不仅可以最大化挖掘数据背后潜在的商业价值，而且可以提升自己的工作技能，获得更大的发展平台。...一、在进行商铺数据分析前，我要了解哪些问题？ 1、商铺数据收集必须解决的2个问题 ? 2、商铺数据分析的3种理解误区 ? 二、数据收集完毕后，我怎样才能准确分析数据？ 1、数据分析管理的实质 ?...2、数据分析管理解决哪些问题? ? 3、有效的数据分析管理模式 ? 4、怎样分析最有效的数据？ ? 商铺销售日报是重要基础 ? 5、尝试思考：A、B、C店哪店经营状况好？ ?...3、掉铺判断与预警管理 ? 4、人效的提升 ? ? ? 5、建立一切以数据为依据的经营会议 ? ?...，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！
用户行为 用户行为分析，特别是Customer Lifetime Value，对用户运营和用户增长工作尤为重要。了解用户在特定时间的行为程度更能帮助运营人员开展运营活动，提高用户价值。...比如以用户购买行为为例，一般的运营数据，直接进行用户分层查看其转化率，但是这样的数据无法知道用户的动态行为，比如在哪个时间点用户转化率会发生突变，产品的转化率会稳定在多少。...生存分析以一个用户的单位，以用户注册时间为实验开始，数据采集截止时间（右删失）或用户转化时间为实验终止，用户最后是否发生购买行为为事件。...再次减小时间间隔发现用户转化率在第10天基本无变化，因此运营需要在这个时间点开展运营或营销活动，促进用户转化。 ? ?...Cox模型与Kaplan-Meier法比较： Kaplan-Meier法是非参数法，而Cox模型是半参数法，一般来说在符合一定条件下，后者的检验效应要大于前者。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
如果你想深入了解数据化运营，建议你学习一些基本的数据分析思维和方法，这样能够加深了解数据化运营里面涉及的模型，具体可参考我以往的文章： 《数据分析快速入门》(含工具和视频) 写给喜欢数据分析的初学者...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...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。
介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。...举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。...总结 OPAP系统并不太像传统的数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。...总的来说，作者的设想是很有意义的：对于某些分析场景，使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎，算出结果显得太重，也不够灵活；类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员
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。...变更的范围从编码到与各种涉众的沟通，并继续部署软件。 DataOps诞生于DevOps哲学。DataOps是敏捷和DevOps哲学的扩展，但侧重于数据分析。它不固定于特定的体系结构、工具、技术或语言。...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。
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。...这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。...由人工梳理复杂问题，设定清晰的目标，标注结果，再交由算法训练稳定的模型，是沉淀经验，积累分析成果的重要过程。 至于护士们，就像极了数据运营，或者需要看数据的运营。...对企业而言，分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题，算法适合对特定问题训练模型提升效率，数据运营当然是数据说话的干脏活累活，大家都在为经营做贡献。...可有些同学会好奇：那陈老师，为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么，人人都想21天0基础学算法年薪百万，运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢？？为啥我看到的企业都这么乱？？
回到我们日常面对的工作，目前很火的 增长 这个话题，本质上就是数据驱动的市场营销方法，讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力，就是一个典型的围绕 g（需求量）开展的工作。...于是我们拿出来历史每天的订单量和价格的信息，做变量之间的相关性分析。基于真实数据，我们得到如下关系： GMV = beta_0 + beta_1*价格。...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。
于是，这一年多以来，我从管理回到一线，在参谋部重点做两件事情：和这个领域内的教授、专家学习一些可以解决这些问题的分析框架和计量经济学的方法（特别感谢 万智玺 老师的栽培），用这些方法去评估公司一些重要的项目与产品的边际价值...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....这构成了本次内容要涵盖的三个主体： 分析框架：多边平台的经济学框架； 项目定位：模型的两类应用、价值、风险； 技术选型：因果推断与机器学习。 多边平台的分析框架 ?...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。
平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。...同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。...说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
企业通过Fully Managed模式可选择与HackerOne推荐的世界级安全咨询合作机构签订不定期的信息安全服务。...通过Dashboard，企业可以查看每天、每周和每月的漏洞趋势和发展情况，数据产生的报告可下载为CSV格式保存。...另外，如果企业需要更先进和及时的报告要求，可以通过HackerOne的API把Dashboard数据整合到第三方报告工具中。...HackerOne认为，影响漏洞协作披露的因素主要包括5个方面的能力领域：组织、工程、交流、分析与激励，每个领域又包含基本、高级和专家3个成熟度等级，VCMM模型目的在于帮助企业评估漏洞协调机制，直观地识别出需要改进的领域...以上就是对HackerOne的一些浅略介绍和分析，相比较而言，国内众测平台的发展也是相当不错的。
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。...对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。...下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。...今天就跟大家聊一聊，运营人员怎么去做数据分析，以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。...SWOT模型 SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、劣势、外部市场的机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。...早在2013年，拜《大数据时代》所赐，很多大企业的老板们就开始推崇数据化管理。虽然他们完全不懂hadoop什么的，但是要用数据说话却是共同的目标。于是在销售/营销/运营部门之间掀起了码ppt的新高潮。...比如新开一个引流渠道，本质运营水平还没有稳定下来，需要观察3-6个月才能评判效果。比如客户满意度提升与客户重复购买间关系，比如客户挽留与客户持续消费间关系。...当然，以上这些运营部门自己都能做。因为这些都是人干出来的，只要运营部门肯花时间花精力去找人，取数，拿指标，写ppt，当然可以自己完成全部的分析。问题在于，运营部门不去写文案，不去设计活动，不去搞社群。...这就是为什么小企业只需要一个全栈数据分析师（全称：全战数仓/sql/EXCEl/ppt/调研问卷各领域的打杂师傅）而大企业需要专属的数据部门，因为数据部门才有精力和职责打通各线条数据，设立合理的指标深入分析问题
2021年跨境电商依旧会随着政策的加持、市场的推动、消费的追捧而继续稳步迈进，逐渐进入成熟与规范的发展阶段，尤其是对于特定的品类而言，跨境电商增速已经远超本土渠道，成为销售增长的主要驱动力。...跨境新零售模式结构示意图 另一方面，作为新兴渠道，跨境电商在产品特性与价格弹性上都与本土电商渠道有着显著的差异，根据其特点进行布局，匹配产品组合，构建品牌形象，制定销售策略，提升渠道兼容性，探寻跨境电商的挑战与机遇...国际化市场数据示例图 从跨境电商不同消费者的购物动机看，16%的消费者追求高性价比，更加看重价格优势，31%的消费者追求高品质，对跨境渠道有着极大的忠诚度并且愿意付出更多溢价，这部分跨境电商购物者的消费行为可能会蚕食国外品牌在国内电商平台的份额...四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则，熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理； 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解； 制定店铺SEO推广运营方案； 站内优化及网站关键词排名优化...五、谈单转化细节 询盘：分析客户需求，与同行对比，获得客户信任； 回盘：注意邮件的表达方式，不同的表达方式会产生不同的结果； 报价：与客户讨价还价；结合心理学，不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑
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