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。...数据分析思维和业务的理解，是分析师赖以生存的技能。很多时候，工具是锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，足够完成大部分任务。...数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。...； 负责客户端数据需求的对接，制定相关埋点规范及口径，相关业务指标验证； 报表展示工具的落地和应用； 和C端注重用户体验不同，数据产品，更注重整体的分析能力和逻辑。
如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。...数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？...但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果...三、用户分析 产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。 所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。...进行数据对比分析的时候，要充分利用时间控件和渠道控件，可以对比不同时段不同渠道的用户粘度，了解运营推广手段对不同渠道的效果。
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
幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发团队选择。 事实上，这些新一代的数据分析工具，将可以监测发生在App中的每一个细小的事件。...他们还有自己的App，帮你随时随地监测App运营 数据。...它拥有你所能想到的所有典型的数据分析功能。同时它还拥有A/B Test的功能，帮助运营者在一个应用上测试不同的运营模式。 22、Roambi (需付费) Roambi专注于服务大型研发团队。...这是个3合1分析工具，它集成了基本数据分析、移动应用的BI报告和程序异常预警等三大功能。Roambi还允许你将数据回传到其Box组件中，生成易于团队成员阅读的数据报告。...33、Applicasa – 手机游戏管理平台 如你所见，国外目前已经有许多工具可以帮助开发者跟踪和评估App运营数据。开发者和运营者们不妨尝试其中几款，集合其各自的最佳功能。 内容来源：199IT
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？
针对上述痛点和挑战，星环科技推出了大数据开发工具 Transwarp Data Studio （以下简称 TDS）。...并且TDS 隆重推出 2.3 版本，三大套件都有全新升级，其中数据开发套件增加了 SQL 审核功能模块；数据治理套件增加了智能对标功能；数据运营套件加强了大数据分析与服务能力，新融合了三个大数据分析与服务相关组件...图片数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含：大数据整合工具 Transpoter、数据库在线开发与协同工具 SQLbook 和任务调度软件 Workflow ，该套件作为星环科技大数据基础平台...数据运营套件，助力数据运营平台建设TDS 2.3 新版本的数据运营套件，加强了大数据分析与服务能力，新融合了三个大数据分析与服务相关组件，提供数据标签体系构建和自助取数，直接对接数字化转型应用的 API...StarViewer可以通过业务化标签的交互形式帮助客户降低数据分析和取数的门槛，让标签开发、应用流程中不同角色的用户简单方便的分析和使用数据；在产品核心能力方面，StarViewer 提供了体系化的标签运营与管控
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。...数据科学团队必须能够访问构建推荐引擎和部署工具所需的数据，然后才能将其与网站集成。实施一个DataOps计划需要仔细考虑组织的目标和预算问题。...DataOps是敏捷和DevOps哲学的扩展，但侧重于数据分析。它不固定于特定的体系结构、工具、技术或语言。它是故意灵活的。支持数据ops的工具促进协作、安全性、质量、访问、易用性和编排。...实现DataOps 受到不灵活的系统和低质量数据挑战的组织已经发现了DataOps作为解决方案。DataOps包括促进更快、更可靠的数据分析的工具和过程。...应用平台和开源工具:DataOps程序中必须包含数据科学平台，以及对框架和语言的支持。用于数据移动、集成、编排和性能的平台也很重要。当开放源码工具可用时，没有必要重新发明轮子。
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
数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括： 会员数据化的具体应用场景，包括： 为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制 分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务 通过会员喜好分析，提高客户忠诚度...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。...这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。 ? 会员数据化运营
费用：￥148/年 二、运营分析工具——Hootsuite 特点：支持查看历史数据，通过定制化的报告查看自身账号运营情况。 Hootsuite作为一款专业的数据监控工具，支持多社交平台运营数据检测。...这样多位一体的监测可以更好的实现1+1>2，提高品牌运营效率。可定制化、可追溯历史的即时报告更是为品牌及商家随时总结分析提供了便利。 价格：从$29/月起。...三、Instagram营销分析工具——GugeeData 特点：多维度的网红搜索条件Instagram User Search以及全方位的达人分析报告，AI过滤虚假粉丝数据。...GugeeData作为一款达人分析工具致力于为品牌提供最真实的达人数据，实现高效的社交媒体营销战略，目前支持的社交平台有TikTok和Instagram。...GugeeData的数据分析报告筛选过滤了达人的虚假粉丝，再深度分析了该达人的粉丝数据以及种草指数，避免了品牌在造假的网红身上的多余投入。 价格：$299/月，或者$10/报告。
数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括： 会员数据化的具体应用场景，包括： 为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制 分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务 通过会员喜好分析，提高客户忠诚度...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。...这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。 image.png 更多信息欢迎关注我的微信公众号：全栈全网营销 个人微信公众号二维码.jpg
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等...强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模 12. 400多个数据挖掘运营商支持 耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘
日常运营APP的同学都知道 ，要想成为APP消息推送的王者级玩家，不仅要做好推送前的SDK和API的接入，在创建推送中熟练使用各个推送能力，更要不断提高推送效果的正向反馈，学会运用： 可视化、可追溯、可分析的数据工具...话不多说，上干货，我们一起了解一下各个维度的数据都有什么！ 数据分析工具之推送效果实时感知 推送消息发送后怎么做到一键感知推送效果呢？...比如： 想实时查看并分析：计划发送量、实际发送量、抵达率、用户点击率等数据怎么办？ 除了分析推送相关数据，还想分析目前设备的通知栏开启率、设备卸载率的变化怎么办？...数据分析工具之用户整体分布 除了推送效果维度的数据，还想要有更全面的数据怎么办？比如： 当选择推送通道前，想先确定目前设备品牌的分布情况怎么办？...悄悄告诉您：无需设置标签，使用TPNS控制台进行消息推送时可以一键选择系统的预设标签哦，如下图所示： image.png 关于TPNS数据分析工具您有什么想法和意见呢？
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
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。...不过大家也别太焦虑，学习数据分析没你们想的那么困难。只要理清思路、选对工具、勤加实践，数据分析能力的提升是很快的。...这需要海量的数据配合智能的工具，对人员的数据分析能力和工具使用能力都提出了更高的要求。...◆ 二、选择智能轻量化工具 很多时候，数据人员由于对业务不熟悉，很难做出切合运营人员需求的数据分析，常常沟通了一大堆东西，最后做出来的报表还是不满意。...我给大家介绍的这款工具是FineBI，主要实现形式是：数据人员进行数据清洗和处理之后建立对应的数据集，运营人员和业务人员自己去拿这些准备好的数据进行图表制作和分析。
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
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