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
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。...在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。...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）。...更上面一层是业务相关，数据分析师会监控和分析BI上指标的波动、数据挖掘工程是通过用户反馈数据，衡量算法的优劣、数据PM按AB测试的结果改进产品。数据工程师保证系统的稳定。
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
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。...2013年，天猫开始研发适用于天猫商家的CRM系统，通过对会员标签化，让商户了解店铺会员在天猫平台的所有购物行为特点。...最后我们作为一家创业公司或者开始意识到数据重要性的公司来说，怎么搭建适合自己的数据化运营支撑系统呢？...1.数据采集 a）内部数据 b）外部数据 2.数据存储、处理和统计 a）数据标准 b）数据存储、清洗 c）数据质量监控 d）数据安全 3.数据分析和挖掘 a）数据分析支持 b）机器学习平台 c）场景化运营...4.高层数据 a）数据汇总 b）业务分析 内容来源：36大数据
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。...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。...它有助于建立一个办公室和部门之间没有界限的新生态系统。各种各样的人员，如开发人员、操作员、数据工程师、分析师和市场顾问可以实时协作，计划和组织各种方式来实现企业目标。...使用这个模型的目标是发现新的方法，将编写分析代码与安装大数据软件结合起来，最好是在一个能够自动测试软件的系统中。...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。
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。...需要系统的诊断才行。 更何况，还有各种不懂数据分析的业务部门来搞事情。...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。...平台模式的优势在于，它建立在庞大的数据流量系统的基础之上，对申请金融服务的企业或个人情况十分熟悉，相当于拥有一个详尽的征信系统数据库，能够很大程度解决风险控制的问题，降低企业的坏账率；依托于企业的交易系统...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。...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。...2022年最该收藏的8个数据分析模型 系统集成服务集成交互技术：REST服务集成—Swagger接口文档规范 Bootstrap实战 - 响应式布局
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
另外，DCOS提供了大量的开放API，可供用户进行二次开发，打造自己的运营系统。 ? DCOS解决方案 ? 1、DCOS在私有云的角色 ? DCOS在私有云管理中扮演什么样的角色呢？...最左边是配置管理系统CMDB，它负责管理基础设施的物理信息，这是我们进行一些基础设施生命管理的第一步，用户把数据导入CMDB，成为其它模块数据来源。...使用这个模块把服务器部署好之后，在运营过程中我们可能需要对OS进行变更或者业务系统发布，所以我们推出了第三个模块，即服务器管控模块，它支持对服务器进行远程控制，如文件传输、脚本的执行等。...最后，由于用户可能要监控自身系统的状态，需要在本机收集数据，希望有方法能帮忙把这些数据存储起来，所以我们也提供了自定义上报通道，用户把自行收集的业务数据上报，由DCOS存储和转发。 4、网络监控 ?...用户可以根据这些信息来分析业务的流量使用情况，进而进行业务调整和成本优化。 5、告警管理 ? 前面提到了服务器和网络设备的监控，在设备出现异常时，我们能够发现异常，并告警出去。
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？
另外，对于 “人为”的噪音数据，如刷点击、刷榜单等行为，这些关键数据会严重影响后续算法的效果，需要有一些反作弊策略进行清除或者降权，如进行session分析，结合cookie、ip、行为发生的时间和次数等一些规则进行过滤...首先是进行内容分析，对于非结构化信息，需要在预处理阶段抽取相关的结构化信息，以便于下一阶段的处理。数据对象经过特征抽取技术的分析，目的是将原始信息空间转换到想要的物品描述格式，如将网页表示成特征向量。...然后，在特征学习阶段，根据对海量用户行为数据的分析挖掘，获取用户偏好的数据特征，如对类别、品牌的偏好，并泛化这些特征，最终构建用户特征信息。...首先需要基于历史数据，分析每个位置的推荐效果数据，这个时候就可以看出各个位置的推荐系统的差异。然后在推荐的时候，基于推荐物品数据和每个位置的推荐效果数据，对最终的推荐结果顺序进行调整。...同济大学计算机应用技术硕士，之前在盛大创新院、盛大文学、腾讯文学从事智能推荐、用户画像及建模、数据挖掘和分析等相关工作。
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。...➁ 综合分析报告 全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。不是对全面资料的简单罗列，而是在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部关系和外部联系。
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
项目开始之前 系统要解决的问题 产品运营在产品侧来说，是个大事，产品的冲量、用户的活跃等等一大堆指标都靠它了，有人说再好的产品不运营也是个渣渣。...好吧，这其实就是积木系统想要解决的问题以及终极目标，让产品同学可以快速发布页面，同时技术同学沉淀组件（积木）来避免重复性工作，如下图： 系统的核心功能 分析了各方的痛点以及诉求之后，系统的核心功能其实和容易理出来...现有的一些解决方案 传统的后台管理系统（CMS） 不管是产品还是开发，对 CMS 应该都不陌生。 技术开发好前端页面以及后台录入系统，产品在录入系统录入和修改数据让后发布。...它是一个全新理念的运营需求处理系统，通过B/S在线绑定数据及前端代码，录入模块库并通过按需求组合组件，生成网页发布到CDN服务器群，旨在推动过渡到工业化时代，避免重复劳动，节省人力资源成本输出价值最大化...是的，这是积木系统的前辈，运营系统的先行者。但我们在做深入分析时，也发现了一些缺陷： 交互复杂。产品可以在页面拖拽组件，还可以给组件绑定事件（比如 click），多个组件的之间的联动等等等等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
