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）。
领域分析 如何通过真实业务驱动需求演化出DDD模型呢？ 可以采用事件风暴进行领域分析。...将消息传递，数据日志同步，领域事件和事件溯源使用到特定上下文。 ?...领域驱动实践 目前我们活动营销系统中，存在大量迭代需求都是针对运营需求所设计，需求本身具有复杂性和持续迭代性，故均已转换采用领域驱动设计方式实现。...对现有及可预期的玩法需求进行了逻辑抽象，提供了统一业务领域玩法模型，为运营提供统一玩法配置管理平台，进行玩法需求配置，经过领域系统内核进行集成，对用户输出统一玩法活动UI及流程。...在局部演进及扩展需求，采用元数据+大字段应对信息的不确定性，流程引擎+规则引擎构造玩法，DSL提供动态创建玩法资源配置的能力。
作者：伴鱼技术团队 链接：https://juejin.cn/post/6906706659813359630 前言 波塞冬，是伴鱼活动运营解决方案的总称，包含活动规则体系、h5 可视化开发平台等，名称来源于古希腊神话...研发链路上在前后端分离的技术大背景下，我们的目标是要最大化的实现后端服务复用、前端页面复用，对运营而言是能够快速灵活的对活动策略、展示作出修改，来查验各种活动对业务的作用效果，基于以上思考，我们抽象了波塞冬平台的业务模型...每一场运营活动都需要一些通用的服务，比如活动需要发送消息（微信、短信、站内信等），来增加活动的曝光，对于不同特征的用户我们希望展示不同的分流策略，这里有些用户特征是不区别业务线的，比如用户基础信息（性别...答案当然是组件化能力建设、可视化能力建设的范畴了，鉴于当前主推的运营场景是 h5 活动，下面我们会重点介绍一下 h5 可视化平台的建设。...展望 目前波塞冬平台体系还处于建设的初级阶段，可视化部分承载了目前业务内的所有海报生成工作以及部分活动页面，在互联网已经进入下半场舆论下，用户运营已经成为各大公司的重中之重，能够对用户做到精细化的运营，
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。...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。...啥分析都没用。 3、理论与实际脱离：这是第三大问题，讲起AARRR如数家珍，可具体到一个行业，一个业务，一个活动，一次文案，到底数据形态是啥样，到底该做到多少合适，完全没有头绪。...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。
、进行中、已结束三个阶段； 业务指标：运营活动策划的目的是业务转化，通过对投入和结果的复盘分析，不断的优化策略和方向； 从活动整个流程上来看，分为立项准备，目标人群确定，活动配置，渠道推广预热，用户触发...，指标数据分析，复盘总结等几个核心环节，下面站在开发的角度看一看核心节点的设计与逻辑； 二、活动管理 运营活动相关的业务，虽然从直观感觉上逻辑并不复杂，但是作为产品和用户连接的重要手段，其背后涉及诸多复杂的流程衔接...；在活动准备阶段做好成本预算； 收益规则：活动期间产生的用户注册量，成交数据，转化率，会员用户或者私域社群的沉淀，在活动结束后对成本和收益做结果计算； 而从活动本身来看，业务指标是衡量活动成功与否的核心维度数据...，业务路径的转化率； 任何运营手段的背后都涉及诸多指标体系的计算，指标的背后是对数据的理解和应用能力，这样可以直观的发现业务策略中的问题，然后针对性的给出优化方案，最终会引导业务发现更优的路径； 五、结构设计...，所以在管理上要做好完整的预案； 技术细节：活动实现的过程中涉及常用的模板管理，自定义表单，数据分析等，在之前文章中都有详细说明； 运营活动侧重的是方案设计和流程的推进管理，如果单看模块本身的话并不过度复杂
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
正文约 2500 字，阅读大约需要 7 分钟 运营同学搞活动，最不希望看到的，恐怕就是系统扑街了。这种事情似乎没什么办法，公司程序员水平太次，总拖后腿，我能怎么办？我也很为难啊。...其实，这事未必都是程序员的锅，作为运营同学，要想避免系统扑街也是有方法可以遵循的。 那么常见的活动扑街都有哪些表现呢？通常，按照技术的专业术语来讲，有 40x 及 50x 系列。...对于比较复杂的网页来说，由于各个模块可能是分开加载的内容，所以也有可能部分内容不可见，即单个数据接口挂掉，或者忙不过来了。比如页面的一个排行榜长时间加载不出来。...而运营活动也喜欢在这个时间，比如双十一的抢购，付尾款等等。这就导致压力都集中在了一起，自己都把自己拖垮了。...比如页面如果一进来就直接操作数据库查询一个大的排行榜，就很耗资源。当然，这种情况可以用缓存来解决。但是有些情况是很难缓存，比如查银行余额，积分余额等。
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。...这个想法在2009年在比利时举行的第一次DevOpsDays活动中开始传播。一场关于希望在软件开发中提高效率的对话逐渐演变成一个反馈系统，旨在改变传统软件开发的各个方面。...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？？
一、运营活动的背景什么是运营？我们做运营的目的又是什么？运营活动究竟对我们的产品有多重要？...然而，随着业务的不断发展成熟，商业业务逐渐向重运营、重策略的模式发展，提出的需求中运营活动类需求数量也不断增多。运营活动一旦搞好了，要么会引流很多用户，也会提升品牌影响力。...二、运营活动的特性运营活动的特点1：持续时间短运营活动基本上都是有一定的周期性的时间节点的，这就代表随着活动的结束，活动的效果也会随着时间递减，而且活动结束后，会有一定的回落。...3.2、测试分析阶段3.3、测试阶段：1.主流程的验证当showcase结束后，研发会第一时间进行提测，此时我们应该以一个平常用户的角度，去探索使用我们的运营活动，这个时候我们能关注到什么？...活动上线后测试还可以做什么：（1）数据分析上线后密切关注线上数据，进行收集、整理、分析，也对之前的埋点做出充分验证。（2）效果评估通过数据来评估本次运营活动是否达到预期，改进之后的运营活动。
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。...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。...供应链金融是供应链管理的参与者（核心企业）作为组织者，对供应链金融资源进行整合，为供应链的其他参与方的资金提供渠道的一种融资方式，能够通过整合资金、资源、物流等活动提高整个供应链的资金运用效率。...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
QQ会员活动运营平台（AMS），是QQ会员增值运营业务的重要载体之一，承担海量活动运营的Web系统。...一、海量活动运营的挑战和我们的应对思路 一个产品业务的发展总是离不开运营二字，而运营的表现形式很多会体现到活动需求上，越是重运营的产品业务，通常会产生越多的活动运营开发需求。...活动本质和我们的方法论 通过对不同业务的活动模式的分析和抽象，我们发现事实上绝大部分活动都可以用一组“条件”和“动作”的方式进行抽象和封装，进而形成通用的“条件”（Rule）和“动作”（Operation...因此，我们建设了强大而且智能的配置检查系统和活动数据监控。举个例子，本来资源池里有100个礼券，但是，运营同学误配置为200个，这个时候平台就会检测并且提示运营同学，这里配置不正确。...传统安全打击维度和恶意用户 成熟的互联网公司通常都会有自己的安全团队，一般通过数据建模的方式，搭建出一个恶意用户黑名单的数据库，然后持续维护这些恶意账号和IP等信息，更新数据。
作 者 简 介 田盛——前端工程师 目前就职于京东，主要从事京东商城运营活动搭建平台（通天塔）可视化配置层的架构设计与开发工作。...>>>> 一、背景 通天塔是京东商城内部提供给运营，用以快速搭建活动页面的平台，自2015年第一版上线以来，已历经多个618和双十一的考验。...通天塔的诞生是历史的必然，当业务发展到某一程度，有限的开发人力和冗长的开发流程已无法满足蓬勃发展的业务需求，而这对电商企业来说尤为明显，根据部分数据统计，2017年11月JD APP内的日均活动在线量达...接下来，我们一起来看看，JD商城体系对于活动搭建平台的诉求是什么？...因为目标用户大部分是没有编程基础的运营，所以整个界面的核心操作就是拖拉和填表，系统底层封装和实现了模板的拼装和渲染，数据分发和功能逻辑等，对使用者来说，整个系统是一个黑盒，用户和系统之间的桥梁就是可视化的操作界面
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。...4、浑水摸鱼：这是改变用户心智资源，数据岂能衡量！ 总之，十个运营里最多只有俩，能准确说清楚现状和目标。这时候就需要数据分析师自己有独立判断能力。能分析业务逻辑、梳理业务过程，才能得出客观结论。...这里我们拿完全稀里糊涂的场景举例，看如何帮运营理清目的。 3 从0建立评估模型的做法 第一步 梳理活动流程 运营活动会改变用户的行为，进而体现为数据指标的变化。...运营经常喜欢扯一堆影响指标，甚至扯什么“我的活动从深层次改变了用户心智认知，从而达到了数据不可衡量的深远影响”，总之搞一堆指标进来，哪个好看说哪个，不好看的不说。...对常规运营数据有认识，对过往活动有了解跌，基本上都能答出正确答案。怕就怕对业务流程了解太少，连人家在干啥都不懂。
新一年的工作已开启一周，作为企业乐享社区的运营人员，是不是也已筹备好了一年的运营计划？ 需要更多官方运营建议？想听到更多企业的案例分享？...快快加入腾讯乐享的客户社群，在与千名企业管理员的交流中，让2022的运营计划更加完美！...除了行业交流、运营交流，还有各类福利活动等你参与～ 本周，乐乐刚刚开启了2022「腾讯乐享金牌运营官」活动，进群参加有奖问题、首页设计等系列活动，最终，将会有45名管理员获得惊喜好礼！...加入腾讯乐享交流营 参与活动 腾讯乐享客户交流营，已集结上千企业客户～群内交流气氛热烈，更有乐享专题运营案例分享，共同学习运营方法。
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。...这就涉及到同一目标下不同类型做法的对比（参见下图，粗看很容易，细看全是戏，那么多个点都可以分析）单个部门往往为了美化当前的活动而人为制造理由，强行优秀。还是那句话，想找数据，怎么都找的到的。 ?...非销售额类的活动效益，需要更长期跟踪。比如一个引流活动，新进的用户质量，需要1-3个月持续观察才能看到。比如新开一个引流渠道，本质运营水平还没有稳定下来，需要观察3-6个月才能评判效果。...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。
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