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关键词

」理解DataOps

DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理分析的全功能方法。此外,它依赖并促进分析团队和信息技术团队之间的良好沟通。 ops的好处 DataOps的目标是促进科学家、IT人员和技术人员之间的协作,让每个团队同步工作,更快、更智能地利用管理越好,就越好,可用性也越好。 增强的分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助专家在将交付给客户之前收集、处理和分类。 提供长期指导:DataOps促进战略管理的持续实践。它使用多租户合作来帮助协商不同客户机的需求。专家可以组织、评估源和研究来自客户的反馈。 连续方法被设计为同时行多个无状态(不保存)引擎,这些引擎丰富、分析和操作。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案,同时也使IT工作更简单、更便宜。

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如何学习

‍ ‍企业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。 制造型企业主要策略在于加工效率和产品质量。 平台型企业主要的策略在于流通效率和目标消费群体。 是企业状态的反映,也是企业最有效的依。目前化比较好的行业:零售,金融,出行,互联网。 是通过方法论和产品为企业提供有效的工具,不仅仅是简单的分析。是一个连续系统的工作,如下是的主要流程。 对从业人员的能力要求 不仅是处理分析能力,更重要的是对业务知识的掌握及策略。 一,需要有实力 技术能力:SQL/Python/Excel。 分析能力:筹学,市场销,分析方法论 。 四,系统课程 需要一些基础的学知识,计算机建模理论,商业分析知识。 注释该图片来源:《之路:掘金化时代》

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    APP测试背后的篇)

    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测试层面 二 APP测试的统计 1测试的分类 a内测分析 B功能测试分析 C兼容测试分析 d crash 反馈分析 2 测试 a收集和整理 基本、跟产品类别无关的和跟产品类别相关的分析主要通过工具进行分析。分析主要为两种: 1.第三方分析工具。 单个APP的用户分析价值有限,如果综合多个APP的,形成一个针对用户的标签库,这样对于APP产品来说就更有针对性了。 三 总结 测试的搜集整理后进行一系列的分析,其实和的工作是重叠的,针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的做更多的事情,以及确定正确的方向是非常重要的。

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    美团 R 语言实战

    产品分类与 R 的优势 产品分类 在企业过程中,考虑使用场景、产品特点、实施角色以及可利用的工具,大致可以将需求分为四类,如下表所示: 表一 需求分类 ? R 在上的优势 如上节所述,在精细化过程中,经常需要使用高度定制的处理、可视化、分析等手段,这些过程 Excel、Tableau、企业级报表工具都无法面面俱到,而恰好是 R 的强项。 对于项目,虽然 R 操作的是结果集,但也不能避免需要在查询层进行二次处理。 对于内部性质的系统,单台 4 核 8 G 机器基本能满足要求。 、面向内部与分析师的 Dashboard、面向大客户销售的品牌商家分析系统等多个项目中。

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    王者荣耀大总结

    导语 | 围绕王者荣耀大,依托对局日志和好友关系,开展了王者周报、赛季总结和周年庆活动等项目。这些案例中,遇到了哪些挑战?每一个指标是如何计算的呢? 作者:曾志浩,腾讯微信游戏中心,分析工程师,专注于手游分析与挖掘,微信游戏中心用户画像、内容推荐等工作。 1. 整体框架 从开发的角度,此类项目主要会和策划同学、后台同学进行协作。 下面写的行耗时,不包含准备,强调的是目前计算花费的时间和日志吞吐量,应对产品节奏不再是瓶颈。上一节提到的方法,通常会综合应用、随机应变。 优化:剪枝原始日志。 计算一个赛季的两两开黑情况,耗时50分钟。 5. 从产品角度解析王者 相比罗列指标,不如将包装成概念。不在于多、不在于奇,而在于“情”。  王者大,在资源转化、曝光用户、游戏用户的渗透,分享量、来着分享的访问,以及最常规的拉新、拉回流分析上,都具有上佳的表现。

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    体系,该如何搭建

    很多同学搞不清楚分析啥区别。一提起要“搭建体系”或者“建立机制”就懵圈: 1、这跟我做一套指标有什么区别? 2、为啥我做了指标,可部门根本不理我? 3、好像每一种都有自己的指标体系了,还咋个法? 今天我们系统解答一下。 先问一个最关键问题:,重点在上,还是上? 01 关系 注意,是个大工作,里边的分支非常多。单独看每一类,都有一套自己的指标体系。这就是开头说的:“已经自己有指标了,我做了指标他们不看”问题的本质所在。 诸如此类 在体现自己功劳的时候一定会带上。因此往往各个部门已经建立了自己的指标。 02 的破题关键 如果把重点放在上,那最终就是沦为跑机器的命。 我们今天不谈这些low B公司,我们分享一下的真正目标,以及大厂们是拿它来干什么的。 各自看,看似科学,实则带着原罪:工作本身需要相互配合,可各个部门的小团伙利益是天然冲突的。

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    是什么?该如何做?

    一提到,很多同学很疑惑。在公司里,经常领导们对抱了很高期望,一张嘴:“驱动”,“降本增效”之类的口号都出来了,可真到工作中,就变成了“写sql的”。到底咋驱动了? 看不到落地成果 今天系统讲解下,体系该如何作。 一、什么是 作为消费者,你是否经常遇到这种场景(如下图): 这就是没有的典型尴尬:丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢! 就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。的做法,是:基于分析,结合用户需求,打造匹配用户的方案。 一提到“结合用户需求”,很多人会顺口说出“千人千面”。 三、小结 综上过程可看出,是个“干中学”的工作,只有边迭代,边校正,才能越做越好。 那些出现问题的企业,常常是把脱离: 要么:干啥不要管,等活动做完了,变着法让说好,不好也得想法子说好! 要么:两手一摊:“我啥都不会!你要分析出来我该咋办!”

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    的三重门,你可知晓?

    单就而论,作为一种度量方式,能够真实地反映状况,帮助我们进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化策略是其快速发展的根本动因。 下面我们就从何为的三重门开始说起。 ? 的三重门 的第一重门“交易门” 客户与企业的交易。 交互门里面的,以用户与企业的各种交互为主,这部分的需要企业通过TPU才能获取。 在此环节中十分重要,在上述的各种中,始终要将获取作为与业务开展几乎同等重要的事情来看待,在各种活动中对于获取进行必要的设计和必要的IT建设。 通过持续的,帮助企业扩充自己的资产。如下图所示: ? 所谓,即所有的活动都基于,“不能量化就不能优化,不能量化就不能衡量”源自于此。

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    3.9 基于流程指标的

    在这个目标中,指标具体作用包括: 一是为IT流程提供可度量的依,向维组织、IT组织、企业经决策层提供评价IT管理的情况,帮助利益相关者理解IT管理的总体情况。 结合最近一年多在IT字化上的实践,虽然输出不少IT相关的指标,但在存在一些问题,比如: 责任问题。 的应用与流程、机制适度关联,或必要的KPI映射,让指标成为流程的一个步骤,比如配置指标、变更管理、发布等。 推动指标研发工作。 比如: IT服务月报 生产故障月报 生变更管理月报 问题管理月报 发布管理月报 服务台管理月报 每日IT分析 每日发布公告 …… 管控看板或工具类 与报告不同的是,看板反映的是实时的指标 比如: 变更窗口管理 操作时序管理 故障应急 监控告警响应管理 IT服务请求升级 …… 在线类 在线类的实时性要求没有管控看板高,但比定期报告增强了个性化、配置化的分析能力,比如CMDB的

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    No.3 啥是(三):思维方式

    在看的时候有时会出现与日常相差很大的点,这时就需要注意了。效度的英文为Validity,代表测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。这个概念代表着的精确程度,越精确越可靠。 在过程中有几个方面基本都会带来变化:节假日、社会热点、新功能变化。 如果一个过控工程师设计了一套管道,那他需要了解每个阀门、节点的情况。(是的,我想起了我的专业) 5.分类与矩阵 分类人人会,但需要合理分类。 当增长时,不同部门对自己的贡献的评估不同,这就是一个实例,一般新增归功于市场,留存归功于产品和开发,活跃归功于。 14.可视化 可视化就是将字转化为图表或者其他容易表达的内容方式,因为图表更快更容易被理解,尤其是因为不同的人对的理解能力不同。 道理大家都懂,但需要试试才能过好这一生(大雾)。

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    :白话“增收控费降成本”

    2,测算,深耕细作 此时的企业面对几乎饱和的市场,再想拓展市场提高利润就要用进行精确的测算。这个测算可分为对企业外部市场环境的测算和企业内部自身效率的测算。 3,的7字经:增收控费降成本 甲方企业的分析工作一般都是由部负责的,部拥有着企业内部最大的权限,与乙方咨询公司和市场研究公司不同,甲方企业的分析工作往往与财务紧密相连,所以在甲方企业做分析除了要掌握必备的经济统计知识以外 所以,日常的分析需要时刻关注分析结果对收入、成本和费用的影响。 大部分工作都是在商业的医药流通领域,众多的药品引进,哪些是利润高的产品哪些是利润低的产品,可能连采购部自己都不是很清楚,那么采购部在与外商谈判签约时,应该优选保全哪些品种,放弃哪些品种,这个优先级需要部的分析师给出一个参考 以上就是用最简单的描述性统计方法来帮助甲方企业在管理中实现“增收控费降成本”的实际案例。

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    分析、挖掘、有啥区别?【通俗版】

    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,发现这不就是分析、挖掘、间的关系吗!特此mark,让新同学快速理解一下。 当企业面临经问题的时候,谁都没把握一定说XX指标不好就是因为没做促销,就是因为没上新产品。需要系统的诊断才行。 更何况,还有各种不懂分析的业务部门来搞事情。 至于护士们,就像极了,或者需要看。 对企业而言,分析、算法、也缺一不可。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,当然是说话的干脏活累活,大家都在为经做贡献。 可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是分析都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??

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    如何通过驱动技术升级

    本文给大家分享《如何通过驱动技术升级》,怎么理解这个题目呢? 这个是比较官方的话,更多的是像我们基础架构,系统维、维平台更多是做背锅侠,需要通过这个转身,怎么拿推动研发在架构上进行升级,对他们进行考核。 1、端到端的实现 ? 我们不仅仅有这些平台,更为关键的是能够全部打通,形成一个端到端的,然后拿这些研发衡量维的水平。 ? 为什么能形成端到端的呢? 通过这些,包括前面反应的综合产出了这个团队战斗力的评估。物流的业务方、产品方、研发方到底作的怎么样,如果是分比较低的话,领导就要关注到底产生了什么问题。 其实还是paas平台里面研发、管理、设计、需求、开发、部署、,同时我是研发测试的负责人,对这个质量有话语权,这个事情能推动起来,我们形成端到端的,推动技术上的升级。

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    实战(四):似是而非的悖论

    作者: winnie 精细化能够帮助我们在的指导下进行产品路线、战略的调整,让产品改进的过程有章可循。但有时候,我们也会遇到一些看起来有些诡异的陷阱。 而往往实际问题的考虑中,我们还会需要考虑投放成本、投放效果、转化效果等问题,这部分在《实战(一):细分目标人群,结合用户画像的实践》中也探讨过,欢迎移步讨论! 案例总结 在的实战中,也可能会遇到一些让我们觉得有点别扭的。而在这些背后,其实蕴藏着很多的细节与能量。 因此,建立详细的分析体系,理解用户群分离与归并的思路,让为你所用,这是很重要的。 回顾我们上一期讲过的微笑模型~ 这一期我们讲的是在定位原因的过程中,对用户群拆分解析之后发现了其中的价值。

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    者的福音:海量处理利器Greenplum

    前言:近年来,互联网的快速发展积累了海量大,而在这些大的处理上,不同技术栈所具备的性能也有所不同,如何快速有效地处理这些庞大的仓,成为很多者为之苦恼的问题! 本文结合个推研发工程师李树桓在大领域的实践,对处理庞大的量时,如何选择有效的技术栈做了深入研究,探索出Greenplum是当前处理大仓较为高效稳定的利器。 ,扩展性能差,因此面对日益增长的量,难以继续支撑,需要一种具有分布式并行计算能力的库,Greenplum正是在此背景下诞生了。 同时,GPDB具有图形化的性能监控功能,基于此功能,用户可以确定库当前的行情况和历史查询信息,同时跟踪系统使用情况和资源信息。 有很多优秀的维工具,能够帮我们在发生问题及时进行排查,更好的保障业务的稳定性。

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    实战(三):用说话,从埋点开始

    导语 埋点是App中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进,但所有App的来源是采集,很多时候就是App的埋点。 微笑模型 上图是解决问题的思路,但相对的,分析的需求,也驱动着埋点的优化。 有时候,我们可能会遇到这样的尴尬: 到用时方恨少! 木有结论肿么破! 消费用户分群模型 还是看这个电商App,当用于活动分析的时候,可能分析的视角和方式就不太一样了。 精细化的分析需要对业务的深入理解,需要学会切入分析的角度,解析你的用户的特征,了解你的用户,再由的需求去驱动埋点的配置。 3、解析核心路径 第三点是基于第二点的应用。 在某知名社交App的分析分享中,通过不同的事件对比,可以发现10天内添加7个好友的留存率大大提高。

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    电子书丨《之路:掘金化时代》

    ▊《之路:掘金化时代》 张明明 著 电子书售价:39.5元 2020年10月出版 随着互联网的逐步深入,各行各业在线上线下均产生了大量的,如何让这些产生价值成为每一个企业亟待解决的问题 在这一波澜壮阔的时代背景下,为搭建系统化的体系及建立方法论则是工作进入下一个阶段的必由之路。 本书首次全面地搭建体系,并借由笔者的亲历经验,融合跨国企业与本土企业的优势,提出更适合国内企业当下发展的实践方法论,助力企业赶上的发展浪潮。 不仅如此,由于本书从价值出发的定位及其实用性,非常适合企业管理者阅读,帮助企业管理者了解如何为业务创造价值,以及协助管理者从0到1搭建和管理团队。 希望《之路:掘金化时代》可以成为一本的经典读物,成为一本帮助企业了解如何创造价值的“百宝书”。 ---- ▼ 点击阅读原文,立刻下单!

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    分析无从下手?给你分享10招!

    如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的加总起来作分析,就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候,我们必须要合并同类项。 如何合并?利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。 05 AB测试 通过优化和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。 比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。 07 Event Tracking(事件追踪) 分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析,还有后面要讲到的归因分析等等,都是在网站分析的基础之上发展起来的。 无论哪种叫法,cohort分析在有领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。 如何了解销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。

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    5个步骤就带你入门

    01.什么是” 有两层含义,狭义指“”这一工作岗位。它跟内容、产品、活动、用户一样,属于的一个分支。 与分析师这一岗位不同的是,更加侧重支持一线业务决策。 广义指“用指导决策、驱动业务增长”的思维方式”,即。 属于的一种必备技能或者思维方式,泛指通过分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效率、用指导决策、驱动业务增长。 综上所述,分析是的一项必备技能。 ? 方法 指掌握的基本原理与常用的分析方法论,并能灵活用到实践工作中,以便有效地展开工作。 4. 分析软件工具 指掌握相关的常用工具,分析工具与分析方法是实现方法论的工具。面对越来越庞大的量,者必须依靠相关强大的分析工具帮助完成工作。

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