本文由CDA作者库成员王安原创，并授权发布 原文来自公众号数据化决策（Data_Driven_Decision）。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 原来分析的都是后台交易数据，现在要分析用户浏览行为，那要怎么搜集数据，埋点要注意点什么？ 十年前在一家国有大行做分析数据时，数据是从磁带上导出来的核心系统的备份数据，数据诊断时候发现少了一个月的数据，后来检查才知道是磁带发霉了，数据无法恢复。这些数据搜集存储的目的不是做数据分析，分析这件事你做与不做，数据他都在哪里，就像一个厨师采来野果做菜，你不
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代，大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例，来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来，用户的各类行为形成了一个实时数据流，我们称之为用户行为日志。
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾，各位领导，各位技术的小伙伴们，早上好！ 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过，我们的实时分析会助力我们的用户资产增长，究竟什么是实时分析，实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖，后面我相信王
导·读 近日，“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时
11.11云上盛惠 多款大数据产品年终钜惠 移动推送、商业智能分析BI 智能数据分析、Elasticsearch Service 云数据仓库for Apache Doris 首月秒杀 19.9元、新客首购 2.5折起 老客回购/新客复购 2.8折起 ←扫码立即参与活动 购后抽奖 100%中奖率 iPad Air 、Switch 游戏机 妲己机器人、虎年公仔、代金券 快速了解产品 1.移动推送：安全快速稳定的移动消息推送服务，支持 App 推送、应用内消息等多种消息类型，有效提升用户活跃度。 2.商业智能分
数据猿导读 如今，虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构，甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件，但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及措施在推进。 记者 | 郭敏 本文长度为
「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮助大家更好地理解本文，先贴出一张思维脑图：
某游戏公司开发了个游戏APP，该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容，玩家在线娱乐，产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端：
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
Elasticsearch是一个开源的、分布式的、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它能够解决越来越多的用例，并不仅仅局限于全文搜索。以下是Elasticsearch的一些主要使用场景及其深入详解。
大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适合你需求和要求的产品。 下面我们将介绍在评估各种大数据分析工具符合企业需求的程度时可能用到的必备特性和特定属性。然后，你再编写一个预案请求（RFP），说明使用这些工具将如何解决组织的需求。 评估标准 建模技术的广度与深度。供应商已经应用了不同级别的建模，并且相应地开发了不同复杂
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
随着零售业持续加速扩张，商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。 根据财经网站Kiplinger报道，2017年，光是零售业销售额就有望增长3.5%，电子商务则持续大幅迈进，预期增幅15%。从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。 零售商要在内部提供有利条件，使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标，唯一的途径就是将大数据利用起来，制定最好的计划与决策，更加深入地了解顾客，并挖掘隐藏趋势
根据财经网站Kiplinger报道，2017年，光是零售业销售额就有望增长3.5%，电子商务则持续大幅迈进，预期增幅15%。从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。
很多旁友在刚接触数据分析的时候，缺乏数据思维的支持，做起分析来感觉找不准方向，很难通过分析挖掘出数据的价值。因此，我今天给刚入行的新人们分享一种通用的数据分析思维，在很多种分析场景都可以借鉴使用。
<数据猿导读> 随着产业升级，越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品，大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据，而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播，消费者的评价数据成为新的金
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。企业管理者需要善于利用数据分析，以更好地制定战略、优化运营和提高业务绩效。本文将探讨企业管理者如何利用数据分析创造价值。
做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据多年经验，要想运用好数据，首先要研究学习对各种类型的数据进行处理（如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等）。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘，首先得有数据食材，对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜，正如开车，那种车都能到达目的地，技术不同效率不同，安全系数也不同。
SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户，涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域，拥有市场研究 80% 的占有率。
很多人会问数据分析目的是什么？它有什么作用？让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。仅仅谈论数据分析的作用实际上并不重要，因此在谈论该作用之前，我们首先要考虑受众，打个比方：对于个人而言，由于身体感应设备的原因，让我们每天锻炼身体健身各种指标可以数字化，最终完成对个人身体和生活习惯的自我量化，然后完善对个人日常生活规律的调节，使我们过上更好的生活。
许多公司可能都在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？ 数据分析《大数据时代》的作者Victor教授说，人们应该知道如何从大数据中发掘价值，对数据的第一次使用只实现了其价值的冰山一角。许多公司可能都 在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？借由数据分析来达到营销活动的成功 对于没有经验的营销团队也许是个挑战。 以下是常常导致企业未能充分利用数
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
转载来源：京东评价项目示例 大数据一直是一个很火的概念，在大数据中挖掘数据的价值，就是数据分析。之所以现在数据分析这么火，而且这么多人看好数据分析的前景，我认为是部分人或者企业已经享受到了数据分析带来的益处了。 我也尝试做数据分析的开发和学习，目前做的主要分析是抓取京东商城的评价信息，并且对评价信息进行数据分析。 目前分析的面包括： 生成好评的词云，并且获取关键字 生成中评的词云，并且获取关键字 生成差评的词云，并且获取关键字 分析购买该商品不同颜色的比例 分析购买该商品不同配置的比例 分析该商品的销售数量
HI~!最近过得好吗？零一可是忙死了，呵呵。今天继续跟大家分享。我的微信号是start_data。 上次跟大家说过数据分析的4个任务，今天讲第一个任务，预测。 预测这个任务在很多场景可以应用到。比如 预测某行业未来的市场走势 预测买家会不会响应我们的营销主张 预测股票走势/预测福利彩票开奖号码 预测我们自己的体重/身高 大家可以发现，无论是商业还是生活都可以应用到，作为一名【业务】数据分析师而言（以下简称数据分析师，但特指业务数据分析师），当然不会什么事情都去做分析，那么，是什么因素决定了我们
大家好，好久不见！前段时间工作太忙，所以暂停了一段时间更新公众号。感谢大家一直以来的支持与陪伴，接下来我会继续不定期更新干货内容来回馈大家！本期内容我想重点给大家讲一讲在数据分析工作中非常常见的模块——如何快速搭建数据指标体系，希望对大家有所帮助！
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
自Facebook 2008年成立Growth Team伊始，“增长”已经成为企业公开追求的关键词。如何以最快的方法、最低的成本、最高效的手段谋得大量增长，成为管理者运营产品的核心问题。本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。
前言：“数据（data）”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化，将流程数字化，并且打造出企业自身的信息库，在这个过程，企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据，并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业，但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构，往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门，如果数据团队成员有太多的共同点（比如
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
SAS数据分析软件是一款基于Windows平台的商业数据分析软件，它能够实现从数据收集、处理、建模到结果展示的一整套数据分析流程。该软件的优越性能和数据安全性得到了广泛的认可和应用。这篇论文将探讨SAS数据分析软件的独特竞争力和使用方法，并使用实际案例进行说明。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
关于客户，越来越多的企业觉得有必要对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建以客户为中心的企业，实现对客户活动的全面管理。于是在这样的背景下，CRM（客户关系管理）系统出现了。
在快速发展的数字经济时代，BI已成为企业决策过程中不可或缺的工具。通过高效地收集、处理和分析海量数据，BI技术赋予企业洞察市场动态、优化运营策略、提升客户体验的能力。与人工智能、大数据和云计算的进一步融合，BI的应用范围和深度也在不断扩展，从而推动企业在竞争激烈的市场中保持领先。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
五一以迅雷不及掩耳盗铃儿响叮当仁不让之势结束，这不马上又周末了，我们又可以愉快的学习啦，本次节后第一篇来自小小明大哥主笔。
会员顾客重要吗？当然重要，看看你身边的零售业或零售品牌们，基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿，而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值，而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值！ 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值，附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略，只谈零售行业如何通过
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。（简单理解就是：提取相关数据，运用相应算法，得出实用结论）
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
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