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    做蚱蜢、蜘蛛还是狐狸?新兴大数据公司的四种理念

    随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常

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    一篇文章让你看懂数据分析的目的、方法、工具及实际应用

    我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的   做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。   明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2

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    做蚱蜢、蜘蛛还是狐狸?新兴大数据公司的四种理念

    随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常有以下

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    【干货】从0到1搭建运营数据分析知识体系

    导读:数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑: 不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念:数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下

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    领券