最近，互联网行业的“网络安全”事件频发。仅8月就发生了多起网络黑产攻击事件，包括国内某重要通信企业多地子公司遭遇Globelmposter勒索病毒攻击。华住集团被曝旗下酒店约5亿条数据被泄露。新三板公司瑞智华胜假借与运营商合作之名，非法窃取了30亿条用户数据，涉及BAT等近百家互联网公司的用户。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
运营是什么 大家都说运营是互联网行业门槛最低的职位，无论你是什么行业的，要想进入互联网行业，可能大部分人都选择从运营做起。运营人是将产品连接到用户的中间渠道，如何实现有效、高效运营是每一个运营人一直思考的问题。 图片来源：网络|仅供参考 数据分析是什么 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。各项数据大盘是运营人们做决策分析的一大基础，现在市面上提供数据服务的公司可真不少，如何获取及时、准确的数据？如何分析这些数据？又如何有针对性地制定运营策略？相信你也和
现在市场上主流的APP从开发环境和搭载系统上来区分主要分为三种类型，它们是适用于iphone手机的ios版本、适用于安卓手机的android版本和适用于window phone的WP8系统。由于每个系统生态和规则的不同，造成同一个app在不同平台上推广方式也有很大差异，下面我会分别列举和说明。
“以用户为核心”的概念在互联网时代深入人心，然而要真正了解用户懂得用户，就不得不提到“用户画像”。 随着大数据技术的深入研究与应用，借助用户画像，企业或APP可以深入挖掘用户需求，从而实现精细化运营以及为精准营销打下坚实基础。本文将重点介绍何为用户画像，用户画像的构建流程以及应用场景。
数据猿导读 对于没有“流量”和“红利”的小程序来说，开发者不需要再考虑如何通过小程序将微信用户红利引流到自身品牌，而是要考虑应该怎样运营自己的小程序、提供哪些场景服务才能黏住用户，提高使用频次。 记者
APP应用之所以要做活动，大多数是为了用户拉新、促活和提高用户留存率;好的活动是服务，而不好的活动就是对用户的“骚扰”;精细化运营时代，活动运营也是需要精准化，策划用户喜欢的活动，做到千人千面;APP
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
数据猿导读 近日，“量江湖”获得数千万人民币B轮融资，投资方是汇付天下集团旗下的投资管理平台汇付创投。据悉此次融资的资金将主要用于公司针对苹果ASM竞价广告研发的量江湖ASM产品。 记者 | 张叶 近
在工作中，经常有小伙伴遇到：做数据分析没思路的问题。如果是日常工作还好，可以对着以前的报表抄一份。但是面试时遇到没思路的问题，可能就含恨而终了。今天就分享下，如何快速找到思路。
友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
这个系列介绍一系列在世界上特别优秀的互联网数据分析和优化工具。可以看出这些工具要么在国内还没有对应的解决方案，要么确实比国内的同样方案要厉害不少。客观看待，我们在互联网数据分析领域，与海外确实还是有差距的。 这是这个系列的第一篇，介绍在国内几乎不为人知却特点鲜明的Amplitude——app用户行为分析与用户增长分析工具。 你可能没有听说过Amplitude，但你可能听说过Mixpanel（没有听说过的朋友也没关系，不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司），没错，Amplitud
导语 6月9日-10日，“2017年全球移动技术大会（GMTC）”在北京举行。会议为期两天，面向移动开发、前端、AI技术人员，聚焦前沿技术及实践经验，打造技术人员的学习和交流平台。TEG数据平台部产品中心总监（P4专家）Torry作为专题采访嘉宾，前端开发负责人Johnny和移动开发高级工程师Foreach作为演讲嘉宾，围绕移动分析精细化运营和Crash系统实时化演进与实践进行了精彩分享。 关于GMTC全球移动技术大会 2016年InfoQ在北京主办了第一届GMTC全球移动技术大会，大会邀请了来自Faceb
近些年来，很多意见领袖一直在强调大数据的价值，这些价值既蕴含在企业内部数据，也蕴含在外部数据中。大家共同强调的一点是，大数据的真正价值在于数据驱动决策——通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想
2017年中国互联网已经进入了互联网下半场，很多业内人士都称互联网的分水岭来临，而在互联网下半场，APP已经再无野蛮生长，人口红利到头，网民增速连续下降到个位数。而对于移动市场APP来说，移动网民的覆盖率已经超过90%，获取新用户难上加难，这个时候更考验的是APP对用户存留的运营能力。 APP预装推广将遭遇冰火两重天 预装式推广一直以来是新APP产品获取用户的有效法宝，但是新APP基于新手机预装的渠道推广，在互联网下半场将会遭遇冰火两重天的尴尬。从三四线城市甚至城乡结合部用户的增量市场上，这个模式或许仍然对
数据猿导读 11月3日下午，由热云数据，极光推送，Testin主办的《数据·运营·营销|移动互联网那些不得不说的事儿》线下沙龙在北京举办。Testin运营总监潘志刚、极光推送高级工程师李静、热云数据副
移动互联网时代，精细化运营逐渐成为企业发展的重要竞争力，“用户画像”的概念也应运而生。用户画像是指，在大数据时代，企业通过对海量数据信息进行清洗、聚类、分析，将数据抽象成标签，再利用这些标签将用户形象具体化的过程。用户画像的建立能够帮助企业更好地为用户提供针对性的服务。
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
本文介绍了全球技术领导者腾讯技术团队在移动互联网、大数据、人工智能、区块链等领域的技术研究和产品应用。通过构建一站式数据服务平台、探索数据智能和场景应用、打破数据孤岛实现数据资产化、提供数据治理解决方案、打造安全高效的数据全生命周期管控体系、实现数据智能应用闭环、提供一站式数据服务，帮助企业更好地管理和应用数据，提高企业的效率和收益。同时，还分享了在数据智能领域的最新技术探索，包括实时数据处理、数据资产、数据智能应用等，以及数据智能在金融、游戏、零售、政府等领域的应用案例。
这里是 8 月 30 日的每日1句话新闻晚报，只需1分钟，看看全球最热、最新的区块链新闻。
App开发，是指专注于手机应用软件开发与服务。 App是application的缩写，通常专指手机上的应用软件，或称手机客户端。另外目前有很多在线app开发[1] 平台，比如应用之星平台很好用。
数据猿导读 无论B2B还是B2C公司希望通过数据驱动业务增长，其中B2B领域中，在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。因此，数据驱动能力正在
工欲善其事，必先利其器，这个道理相信很多运营推广人员都知道。对于运营推广人员来说，修炼运营内功固然是最为重要的，不过在修炼内功之余，学习和掌握一些运营类工具则能让你更高效地开展运营推广工作。
2019年初，中央网信办、工信部、公安部及市场监管总局四部门联合发布了《关于开展App违法违规收集使用个人信息专项治理的公告》，预示着我国在APP隐私层面的治理进入了一个新的高度，部分APP也隐私受到了处罚。
随着互联网流量生态的发展，App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升，但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂，用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景，如何高效打通用户从来源到转化场景的链路，精准监测用户行为数据是技术难题，主要体现为以下痛点：
大数据时代，精准化运营已经成为一种趋势。细化到APP运营，精准化依然是企业不变的追求。 APP精准化运营可以为公司节省更多的人力物力和成本，同时提高运营的效果。但是，要达到精准化，并不是一件简单的事情。 我认为，精准的APP运营应该做到三个方面：内容精准化、用户精准化以及渠道精准化。 APP内容运营的精准化 符合APP定位、针对明确目标人群的内容，就是精准的APP内容。 1、符合定位的精准内容运营 APP在设计之初，就应该有了确切的定位，所有的功能开发、内容填充，都以定位为出发点。做到精准的内容运营，必须牢
随着线下场景布局的不断发展，以及线上技术的持续推进，一个真正属于新零售的时代已经来临。
对于App的拉新促活，MobSDK可以用ShareSDK+MobLink组合成为App运营的又一杀手锏，降低用户在Web端跳转至App过程中的流失率，大大提高用户转化率。
融媒体是一种依据媒介属性进行信息传播的新型媒体，是传统媒体与新媒体的融合，可以实现多种媒体形态，像视频、音频、文字、图片在报纸、微博、微信公众号等不同媒介的传播。
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
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
消息推送作为用户促活的有效利器，具有低成本、高效率的明显优势，已成为App运营中最重要的用户触达方式之一。为帮助开发者有策略地提升 消息推送的效果，增加消息的到达率和点击率，个推消息推送SDK于今年初重磅上线了后效分析功能，旨在为开发者和运营人员科学调整推送策略提供有效支撑。
在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值？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？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重
比如做用户运营，要关注我们到底满足了用户哪些需求，可以怎样调动用户活跃。做内容运营，要关注用户喜欢什么样的文案风格、传播渠道。做商品运营虽然看的是进销存，但背后隐藏的是用户消费习惯与品牌偏好。洞察用户是制定执行方案的必修课，但在具体怎么做洞察上，又曾经有两种方法的区别。
| 导语 2019年底开始我开始接触数据分析，从初期的数据分析小白，到现在慢慢入门有些经验，想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们，以下内容将分为【数据分析的意义】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，才能够对未来
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
消息推送是通信类手机应用的基础功能，同时消息推送作为一种高效的营销手段，其投放精准、成本低廉的特点，也备受其他各类App运营者的青睐，是手机应用非常重要的流量渠道之一。通过消息推送这一手段，App可以将用户留在自己的平台上，降低获客成本，保持App活跃度，提升用户粘性和用户留存率。对于大部分移动App来说，消息推送已成为一项必备功能。
一款优秀的App应用，如果没有用户发现，没有用户下载使用，那么这款App应用就是没有任何价值可言的。如果想要App应用能够体现出它应有的价值，就必须对其进行推广工作，让更多用户发现，下载和使用它，让App应用得到用户的认可。如此一来，这款获得用户认可的App应用才能体现出其应有的价值。
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
从产品论的角度而言，一款产品从0到1的建立，需要经历五层设计（战略层、范围层、结构层、框架层、表现层）。而从数据分析的角度而言，数据分析由浅至深也分为5层（角色扮演、业务指标、现成模型、公司战略、行业发展）。无论从产品论的角度又或者是数据分析的角度，最终的本质是服务于商业模式。当然对于政府等公共性质的app而言，是无需商业模式的。
曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则：
数据分析，大数据应用的一个主要场景，通过数据分析指标监控企业运营状态，及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的，各种统计、关联分析、汇总报告，都需要大数据平台。
作者：腾讯大数据 全文共 6212 字，阅读需要 12 分钟 —— BEGIN —— 数据分析对于运营来说是一个数据抽象的过程。 现实情况是连续的、复杂的、互相影响的，而数据抽象的过程，就是将这些复杂多变的现实情况简化为数字量，搭建数据模型，计算相关因子，推断事件归因，并推进自身改进优化。 由于现实的复杂性，我们作为产品、运营或者数据分析师，在实际问题处理时，就需要做归因分析，需要屏蔽其他因子的干扰，因此我们常常使用用户分群。 分群后，我们的用户群可能简化为： 在每一个分群下，我们可以简化地对比某个
根据State of the Dapps不完全数据统计，当前共计有2099个DApp，而这些DApp中仅有1060个还在正常运转（日活大于1），半数的DApp完全没有日活，静如死灰；很多DApp日活仅为个位数，勉强死撑。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
