微信首次对外开放数据分析能力，推出了移动端数据分析工具“微信指数”，它的背后有着微信大数据的支持，只需通过搜索关键词就可以看到数据指数近三个月内的变化趋势。 “微信指数”让社交数据不再沉睡 对营销者来
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？ 在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？ 讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月） 电商：淘宝指数、网
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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。
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
引言 价值要点 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平
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
今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的
如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对公司造成什么样的影响? 今年年初，普华
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今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
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大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
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大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
估计大家听大数据听得太多，耳朵都快起茧了吧？谁要IT界不如娱乐界那么精彩热闹，几年才憋出一个流行词，自然大家只要提到数据，都说“大”；提到服务，都说“云”。 言归正传，你弄明白大数据分析要分析什么数据了吗？（弄明白的高手可以直接飘过；没弄明白的，看下面的内容能不能涨姿势） 我们先来简单聊几句有关大数据分析工具的背景。无需置疑，现在大数据平台和大数据分析工具日益普及，作用是可以帮助企业收集和分析数据，好处是可以寻找有价值的商业信息和洞察，以改进产品与服务。大数据分析工具用于分析数据，可以开发预测模型（pre
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要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。
原作者 Alex York 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？ ---- 在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说，亦是如此。 如今，在证明社交媒体有很大的投资回报率（ROI）时，我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社
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一个流程会很容易让人养成一个习惯，而若无意识或干预的话，习惯可能就不会再被改变了。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
腾讯云公布视频直播新趋势：SDK覆盖2亿用户，支持超1000场NBA直播;浙江移动与科大讯飞签订战略合作协议，共建智能语音服务；苹果正式推出了iOS的10.3版本，新增查看AirPods位置功能；微信
2、NumPy(Numerical Python)——Python科学计算的基础包
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1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
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2000年，彼得·莱曼(Peter Lyman)和哈尔·瓦里安(HalR. Varian)开展了一项史无前例的研究。用计算机存储术语来说，他们的目标是弄清楚全球每年产生多少原始数据。他们发现，在1999年，全球产生了大约1.5EB(相当于15亿GB)的非重复原始数据。 18年后的今天，我们正身处于数据爆炸的时代。现在，仅仅一天产生的数据量就可以轻松超过那个数字。据IBM表示，现在每天产生的数据量为25亿GB，而且这种增长趋势没有表现出放缓的迹象。 组织机构正在以越来越具有创造力的方式应对这股数据洪流。美国宇
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
一、大数据分析的五个基本方面 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也
入行数据分析师，从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼，不是简单地把诱饵放上鱼钩，然后扔到水中，就可以有鱼上钓，方法、技术与工具，缺一不可。什么是举一反三，什么是学以致用，什么是融会贯通，不是靠一味地执著和花时间就可以达到的，只有由始至终，你都基于最坚实的理论与基础，系统学习技术与实操，熟练掌握各种必要工具，摸索出高效率的学习方法，你才有可能进阶成为优秀的数据分析师。别说你很努力了，现在这个世道谁不努力？关键是看你如何努力，努力在哪些地方！
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
金融服务业务采用区块链技术势在必行。想象一下这个数量级的区块链。其庞大的数据湖包含了所有金融交易的全部历史记录，并且全部可供分析。区块链提供了分类账的完整性，但不能用于分析。这就是大数据和相关分析工具
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
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导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
不管是互联网，电子商务，零售。银行，还是保险等领域，大数据分析无疑是企业最重要的工具之中的一个。它能够帮助企业定位到正确的用户。并提供个性化、私人化的解决方式。那些使用分析工具的企业能够看到自己在客户转换率、客户保留率、以及产品销售量上得到了极大地提升。
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
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编者按：本文来自潘星键（@星键V；微信：akavir），他在汤森路透从事数据质量分析工作近7年，他翻译了今年3月份的一篇文章《Can the Bloomberg Terminal be “Topple
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