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。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。...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。...最后 以上四个岗位就是数据分析的发展方向，它们互有关联，如果从整个架构图来看（一篇历史旧文有更详细的描述：从零开始，构建数据化运营体系）。
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
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。...往往做决策是拍脑袋、凭经验、抄对手、听安排，缺少真正的分析，作分析的实际上仅仅在更新数据，没有意见，没有解读，没有洞察。 2、决策与执行脱离：这是第二大的问题。...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 ?...如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。...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...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...model_coef = model.coef_ #获取模型自变量系数并赋值给model_coef model_intercept = model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept
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。...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。 （2）标题分析 把所有图文打开率和阅读量进行统计分析，将标题内容从高到低进行排列。 ?...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。...04 总结 以上展示了微信公众号数据分析的常用方法。通过这些方法，可以有效提升公众号的图文质量，进而增加阅读量、粉丝数量和转化率，最终帮助公众号更好的成长。
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？...是否有了新因变量，自变量在范围内 6、回归分析的判断指标？ 回归系数X，判定系数R2(因果关系），相关性系数R 7、为什么要用时间序列？ 时间中的隐形规律 8、什么情况下不适用时间序列预测？...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。
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。
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。...DataOps有自己的宣言，并关注寻找方法来减少完成数据分析项目所需的时间，从最初的想法开始到完成用于交流的图形、模型和图表。它通常使用SPC(统计过程控制)来监控数据分析过程。...大量的数据和更好的数据会导致更好的分析。这反过来又会转化为更好的洞察力、更好的商业策略和更大的利润。...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。...连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。它不再使用复杂的批处理数据管道和etl，取而代之的是云和微服务。连续数据处理支持实时交互，并在使用更少资源的同时提供即时洞察。
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？？
数据分析在APP运营中的作用非常重要，也是每一个运营人员必须把握并不断提升的技能。而对于一个刚刚入门的运营人员来说，首先你要明白每一条专业术语的具体意思。...下面笔者将运营中的常用术语分为六类，并一一解析。 ?...一.运营数据 1.平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users)：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。...[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数...二.运营成本 1.投入/运营成本(RMB)：本月为推广游戏而投入的营销及市场费用金额。 2.产出/元宝消费金额(RMB)：玩家周期内(日/周/月)在游戏中的消费总金额。
很多做数据的同学，最怕听“有用”俩字。做个数据分析项目已经很难了。做个有用的项目更难。今天我们举个场景，手把手教一下该咋弄。...第一题答案：B 数据分析可以直接解决的问题有五大类，可以间接解决的问题有三大类（如下图）。 ? 第二题选C。这个问题是个典型的“怎么做”问题。...运营要的是具体执行建议，因此就不能光在数据层面缠绕，得结合运营可以干的事情来思考。...有可能上述4个假设问题里，有些运营已有明确结论，有些运营不想改/不能改/不会改，有些运营毫不在乎。提前沟通能直接绕开这些沟沟坎坎，极大的减少分析完以后被人质疑：“你说的有什么用！”...监控数据变化，如果大形势变化，适时调整方向。 我们常说：好的开始是成功的一半。实际上在数据分析项目里，好的开始是成功的四分之三。
做数据分析的最容易和运营怼上。...一来运营的数据需求太多，且经常提的很紧急、很奇葩；二来数据分析师主动给的报告往往没人看，运营最喜欢自己跑数自己写报告，还专门衍生出来一个岗位：数据运营（虽然数据运营本意不是这个，但在很多公司硬生生做成了写...到底数据分析该怎么做，才能支持运营迭代？我们分两篇来分享，今天先讲问题。 1 运营是干啥的？ 可能做运营的同学，会深怀执念的说一句：运营是打杂的。然而吐槽归吐槽，运营是互联网公司的重要工种。...然而，如此让人喜闻乐见的运营，为啥却总和数据分析怼上呢？这得从运营和数据的关系说起。 2 外行眼中的运营数据分析 运营天生需要数据。...甚至在大的方向没确定的时候，摆的细节数据越多，越会把人引入歧途。数据分析想要真的帮运营摆脱困局，就得先有能力解读出：到底运营在苦恼什么。从真实的场景出发，思考对策。
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。...以后汇报，各自只汇报自己的目标完成率，至于效益交给数据部门统筹分析。 尴尬至极，面面相觑。只有负责数据的领导在偷着乐。...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。...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
从消费者的维度看，千禧一代的跨境电商消费者比例在不断攀升，跨境电商平台应该继续优化年轻人的营销策略以迎合这部分消费群体的需求。...2021年跨境电商依旧会随着政策的加持、市场的推动、消费的追捧而继续稳步迈进，逐渐进入成熟与规范的发展阶段，尤其是对于特定的品类而言，跨境电商增速已经远超本土渠道，成为销售增长的主要驱动力。...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
大数据时代，利用数据进行精细化运营才是商业的长久生存之道。作为一线运营人员，学会商铺数据分析与租户辅导方法，不仅可以最大化挖掘数据背后潜在的商业价值，而且可以提升自己的工作技能，获得更大的发展平台。...一、在进行商铺数据分析前，我要了解哪些问题？ 1、商铺数据收集必须解决的2个问题 ? 2、商铺数据分析的3种理解误区 ? 二、数据收集完毕后，我怎样才能准确分析数据？ 1、数据分析管理的实质 ?...2、数据分析管理解决哪些问题? ? 3、有效的数据分析管理模式 ? 4、怎样分析最有效的数据？ ? 商铺销售日报是重要基础 ? 5、尝试思考：A、B、C店哪店经营状况好？ ?...6、常用的几个科学分析方法 ? 7、提高数据分析能力的4要点 ? 三、做完数据分析，我如何对租户进行有效辅导？ 1、新开店铺业绩如何做出有效预测? ? ? 2、如何通过费用控制提升利润？ ?...来源：数据科学 PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计
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。
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。...（一般可以在官方微博找） 3分析活动 ● 首先需要明确以下几点： ① 给产品定位（比如滴滴是一个互联网打车平台）， ② 明确目标群体是谁，他们具有什么特征 ③ 本次活动的目标是什么 ④ 活动的类型是什么...② 在做这样的选择的时候，排除掉的几个选择是什么？为什么选择这个？ 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。...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？
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