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。...在产品强势的公司，数据分析也会划归到产品部门，甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务，属于顺便把分析师的活也干了，一专多能的典型。...它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范（还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责）。
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。...因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙，看个现状结果就行了，有的则需要缜密的计算和分析。综合以上要素，可以归纳如下： ? 这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。...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。...以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。
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
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
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
P165， 100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？...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？
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。...使用SPC，对数据流进行持续监控。如果出现异常，数据分析团队将收到自动警报通知。...增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。...通过使用自动流程，数据分析和数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。...连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎，这些引擎丰富、分析和操作数据。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。
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？？
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
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。...别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。 但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升职加薪不说，还将随时面临着被淘汰的风险。...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。
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。...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。...小结：业务部门当然可以写分析报告。数据分析本身就是一种职场通用能力。但是业务部门的工作内容，岗位职责，身份定位，决定了他们不可能深入、持续、全面的分析问题。...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
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
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。
关于本篇 本篇为活动运营连载篇，主要有三部分组成：如何策划一？如何分析一场活动？具体案例分析。小红最近在考试而且还在实习，时间有点紧，所以将不定期更新，还请大家见谅。...如何进行运营案例分析 本篇为运营连载篇第二篇--如何进行运营案例分析。在飞鱼船长理论基础上进行自我总结改编，全篇分为六个小节。...● 效果分析： 目标完成情况（转化率、注册量） 影响范围（点赞量、转发量、参与量） 用户反馈如何 ● 渠道分析： 用了哪些宣传渠道、效果如何 ● 文案分析： 标题怎么样 宣传软文怎么样 活动规则介绍是否清晰...③ 做这一步骤，相当于基于前面的分析，如何将一个案例从无到有重新策划一遍，并且注意和最低起点相互对照。 5深度思考 ① 这个活动的创新在哪里？有什么可以借鉴的？...6举一反三 如何将从这个案例中学习到的东西，运营在另外一个产品（活动）的运营中？
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择...在企业的日常经营分析中有三大作用： ➤ 现状分析： 告诉你过去发生了什么具体体现在： 第一，告诉你现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是好了还是坏了好的程度如何...➤ 原因分析： 告诉你某一现状为什么发生。 经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里。差在哪里，是什么原因引起的。这就需要原因分析。...原因分析一般是通过专题分析来完成的，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。 ➤ 预测分析： 告诉你将来会发生什么。...在了解企业运营状况以后，有时还需要对企业未来发展趋势做出预测，为制定企业运营目标及策略提供有效的参考与决策依据，以保证企业的可持续健康发展。
1.读取数据 数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...分析逻辑与哪些类别的分析一致，代码如下： data_group=data.groupby("商品ID")["销量"].sum().reset_index().sort_values(by="销量",ascending...首先计算销售额，并添加到数据中： data['销售额']=data['销量']*data['单价'] data ?...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda
今天说一说数据运营平台-数据采集[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...如果应用在 Android、iOS、Web、微信公众号四个平台上运营，各个平台用统一的帐号体系。...HIVE构建数据仓库做离线分析。...在实际应用中，不同数据源（数据生产者）产生的实时数据，需要经过不同的系统进行逻辑和业务处理，同时被写入历史数据库和Storm集群（数据消费者）进行离线大数据分析和在线实时分析。...• 统计分析：定期对所有的非法记录做统计分析，分析非法数据的各种来源是否具有恶意，并做相应处理。
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测试运营层面 二 APP测试数据的统计 1测试数据的分类 a内测数据分析 B功能测试数据分析 C兼容测试数据分析 d crash...反馈数据分析 2 测试数据的运营 a收集和整理数据 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。...数据分析主要通过数据工具进行分析。数据分析主要为两种： 1.第三方数据分析工具。...单个APP的用户分析价值有限，如果综合多个APP的数据，形成一个针对用户的标签库，这样对于APP产品运营来说就更有针对性了。...三 总结 测试数据的搜集整理后进行一系列的分析，其实和运营的工作是重叠的，针对早期种子用户的行为习惯喜好分析得到更多的数据做更多的事情，以及确定正确的运营方向是非常重要的。
有同学问：“如何基于数据分析提出运营建议”，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。...已知，下图是某个电商一周销售金额走势（具体数据都差不多，总之曲线长这样），问：数据反映什么问题，怎么提运营建议。 ?...所以说做数据分析的，要对业务常存敬畏之心，不然光空口白话，会被人笑话的。 ? 真要提建议，当然得从第一个问题开始。为什么非要搞高是最初的判断，也是最重要的判断。...这才是数据分析真正发挥作用的方法。 05 小结 很多同学觉得提建议很难，总觉得提的不够细，其实主要是思考的不够细导致的。...运营、产品、销售、营销做事情都是很具体的5w2h 应对什么问题 面对什么人 在什么时间 什么渠道 以何种形式 用什么力度 得什么效果 这里每一个点其实摊开来都是数据分析可以解释，验证的话题。
做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。...运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。 今天我们就先看其中最大的一个问题。...运营的工种有很多（如下图），其中活动运营是策略性最强，和数据分析关系最紧密，也是怼的最多的岗位，今天就用它举例子。 ?...活动运营小组称：数据分析师应利用人工智能大数据，精准分析出自然增长率。 ? 问：你是数据分析师，你该怎么办？ 科学旗号下的荒唐事 首先问，这个题的题眼在哪里？...平时和运营保持良好的沟通非常必要，这样在策划早起，数据分析师就能介入。既能协助运营理清思路，又能帮助运营算清目标，还能为上线后监控、事后复盘做好准备，一举三得。
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