有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?...竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢? 竞品找不到，数据产品一般面向企业内部用户，因数据安全、商业机密等因素，内部产品资料很少对外共享。...先找到所需要的数据集，利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置，再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括：数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...大部分都是“人走茶凉”型的，治标不治本 那么，站在数据分析角度，如何摆脱像布谷鸟一样，每天喊“涨啦，跌啦”，真正分析出解决问题的关键呢？...这样的话，在做好用户分类与场景划分以后，可以根据现有活动/信息的相应情况，做出对应表。观察哪些用户没有被覆盖，有哪些用户发生了偏差，有待优化（如下图）。...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，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，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。...数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...大部分都是“人走茶凉”型的，治标不治本 那么，站在数据分析角度，如何摆脱像布谷鸟一样，每天喊“涨啦，跌啦”，真正分析出解决问题的关键呢？...这样的话，在做好用户分类与场景划分以后，可以根据现有活动/信息的相应情况，做出对应表。观察哪些用户没有被覆盖，有哪些用户发生了偏差，有待优化（如下图）。
数据分析师作为第三方角色，可以输出更有说服力的答案。...站在数据分析角度，关注的不是某个具体idea，而是哪个套路更管用。所谓：方向不对，努力白费。结合数据，找到更好的套路，才是数据分析的作用方式。 想找套路，就要先研究套路。...这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程，是有常用推广方式的： ?...当然，这种层层递进的逻辑方法，也是数据分析的短板。从经验上看，数据分析师做的方案往往倾向于保守，往往缺少创意，这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。...然而，数据分析的独特吸引力也在这里。你会发现创意、机智、魅力是天生的，权力、运气可遇不可求的，胆识加在蠢人身上就是灾难。唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。
“用数据分析，精准定位用户，精准发现用户需求，精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。...好在互联网平台能记录数据，这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此，精准不是一个绝对值，而是一个相对概念。...6 实现精准分析的步骤 正因为影响精准度的环节有很多，所以在实际开展项目的时候，一定要先清晰精准的目标，梳理业务流程，了解当前数据现状，了解业务方能在业务流程里做哪些事。...数据分析实现精准是需要过程，需要时间，需要经验积累的。把明显的问题先处理好，不然有太多的细节可以让人沉迷，最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题，就是：不看场景，直接怼模型。...所以业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜，认真的分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创，才是更好的提升之道。
大纲： 需求分析的痛点 需求了解要做什么? 评审时要关注哪些方面？ 01 需求研究的痛点 在测试过程中，理解需求是第一步，也是最重要的一步。只有正确理解了需求，后面的工作才能顺利进行。
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。...数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。...关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。...4：.受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。...（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
原理 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。...MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。...另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。...OR连接多个条件； * 目前ODPS在MAPJOIN中最多支持指定6张小表，否则报语法错误； * 如果使用MAPJOIN，则所有小表占用的内存总和不得超过512M（解压后的逻辑数据量）。...]之间调整 案例 这个例子比较综合，既涉及到了数据倾斜问题，又涉及到当“小表”不是很小时(>512M)如何利用mapjoin。
有同学问：每次做的数据分析报告，业务方看了不是说“我早知道了”，就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论，或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍，这就会导致开篇的：“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通，了解情况非常重要。...虽然嘴上不说，但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发，到行动结束 上边只是个简单的例子，还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说：老师，这些看数据的维度，我们BI里也有。是滴，罗列数据是很简单的。...然而问题是，这样单纯的罗列没有任何逻辑，没有回答任何业务方疑问，没有引导业务方思考，它就只是一张张数据表而已。在没有逻辑的时候，甚至列的数据越多越招人嫌。...做数据分析，要从具体问题出发，到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望，当然得了解具体业务期望是什么，解答他们的问题，帮他们发现更深层的问题。
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。...而很多toB企业的数字化程度很低，沟通过程基本都靠销售自己完成，导致过程数据严重缺失。数据缺失，自然导致数据分析师很难分析出啥东西了。 其次，在toC业务里，线上业务和线下业务是两大有差异场景。...线下业务数据量很少，很多时候，连基础的RFM分析都做不了（因为没有用户ID），相当多的线下业务，是基于订单、工单、采购单等单据进行分析的，这一点让习惯了线上数据的同学们非常难受。...数据来源，运营方式，分析思路都不同。 所以，想做数据分析做得深入，具体问题，具体分析这八个字是非常重要的。具体到一个业务场景里，就容易讨论清楚。...如果只浮于表面，光说：“数据分析就是做对比”，谁跟谁比，比啥指标，比出来差异又咋解释，一窍不通，自然不能分析出好结果。
与其他普通网络攻击不同，APT攻击的取证分析更为复杂，一般可以按照以下几个步骤来进行：1、收集取证数据：收集与攻击有关的日志文件、网络流量数据、文件系统快照、内存镜像等数据。...2、鉴别数据源：根据收集到的数据，鉴别其来源，例如是来自于网络流量、应用程序日志还是文件系统。然后将这些数据进行分类，并进行分析。...3、数据分析：对于从数据源中提取出来的数据进行分析，可以分析网络流量，检查网络连接、流量大小、流量方向和协议类型，以识别潜在的攻击流量和命令与控制（C&C）通信。...此外，APT攻击的取证分析需要具备以下技能：1、熟悉网络安全知识：需要具备深入的网络安全知识，了解APT攻击的行为和特征，能够通过分析网络流量、应用程序日志和文件系统等数据来识别APT攻击。...2、熟悉操作系统和网络设备：需要熟悉被攻击系统的操作系统和网络设备，了解其日志格式和数据结构，能够根据日志数据来分析攻击行为。
其实只有一年的数据完全不说明问题，但是人们就是会很惯性的认为：过去跌的就一定跌，过去涨的就一定涨，特别出现这种5432顺序排列的数据，惯性的就会认为下个数字是1……其实这正是数据分析要打倒的大敌。...所以单纯用惯性思维判断，完全没有体现数据分析的价值，做的结论还极有可能是错误的。 错误三：习以为常。...还是上图数据，很多同学看了三年趋势，然后脱口而出：因为过去6月份会涨，所以今年6月份也会涨……这种说法，很有可能被业务评价为：我早知道了！你分析了啥！...虽然没有精确的数据或模型，但是能通过分析，判断未来走势（相对应的，建数据模型详细计算的是定量预测）。 做预测的关键，是找到影响未来的因素。这些影响因素，才是支撑指标曲线的真正支柱。...比如很多做数据分析的同学只看数据类文章，公众号只关注《数据分析XX》《数据挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在数字和代码里，对行业发生了什么看都看不到很容易被批了。
性能测试步骤 1.确定测试环境 2.确定验收标准 3.计划和设计性能测试用例 4.配置测试环境 5.实施测试分析 6.执行测试 7.分析测试结果, 报告和反复测试 性能测试关注的指标
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。...数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。 一、明确数据分析的目的 做事都是有目的的，数据分析也是。...在数据分析之前，我们首先要清楚为什么要进行数据分析？...四、数据分析 在上面的准备阶段后，我们需要明确数据分析思路，数据分析思路即数据分析方法，数据分析是以目的为导向的，通过目的选择数据分析方法。...六、总结与建议 数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。
数据 按指定的行列值显示 求和 按行求和 按列求和 数据 求平均 备注：按性别计算每个等级船票的平均价格。 备注：每个等级船舱中每种性别获救的平均值，也就是获救的比例。
一、理论知识 分表 - 从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。...分库 - 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。...数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分表分库的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，一台服务器的资源（CPU...、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈 二、情怀满满 分表、分库在 .NET 下可谓是老大难题，简单点可以使用类似 mycat 中间件，但是就 .NET 平台的自身生态...本人就自身有限的技术水平和经验，对分表、分库进行分析，实现出自成一套的使用方法，虽然不极 sharding-jdbc 强大，但是还算比较通用、简单。
本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。...2、技术选型分析 从技术角度分析，我们这个业务场景有如下特点： 需要支持任意维度的组合(and/or)嵌套查询，且要求低延迟； 数据规模大，至少亿级别，且需要支持不断扩展； 单条数据指标维度多，至少上百...因此，一般会采用分库分表的方式，把数据规模控制在百万级。 查询效率瓶颈：mysql对于常用的条件查询，需要单独建立索引或组合索引。非索引字段的查询需要扫描全表，性能下降明显。...综上分析，我们的应用场景，并不适合采用行存储数据 库，因此我们重点考虑列存数据库。 2.2 行式存储与列式存储 下面简单对比一下行式存储与列式存储的特点： ?...行存适合近线数据分析，比如要求查询表中某几条符合条件的记录的所有字段的场景。列存适合用于数据的统计分析。
大数据时代，海量数据分析就像吃饭一样，成为了我们每天的工作。为了更好的为公司提供运营决策，各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来！...业务多变，决定了必须每天修改系统，重新跑数据，这就要求极高的海量数据读取和存储速度！ 公司每天增加几亿行的业务日志数据，我们需要从中分析出各种维度的业务画像。...Redis怎么做到220万ops 1，Redis是单线程模型，因此32核心服务器安装32个实例 2，数据分片，key散列后均分到几十个实例上 3，关闭持久化，运维和Linux保证可靠性 4，控制好数据包大小...经过大量验证，同样32核心服务器，数据库3巨头一般得到20000qps的查询速度和接近10000tps的写入速度。这是按照单表几百万数据有两个索引的情况测试。...大数据分析，有很多是临时数据，需要合并、叠加、去重等等，它们的生命周期不长，一般24小时或48小时，也有不少是两三个小时，关键是数据量还特别大，每天几千万很常见。这类数据，写数据库是很不合适的。
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