参考 一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？...如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...数据分析中的核心竞争力根本不在具体的工具或技能，而是在于分析思维 技能决定下限，思维决定上限 技能 工具类：Excel、Python、SQL等数据工具使用 算法类：分类、聚类、回归算法的原理和应用...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...解决问题的思维 要分析的更加落地，我们必须懂业务、懂用户，这样才能在数据分析的过程中结合业务理解，提出可落地的分析建议 如何补足思维的短板 懂 数据分析思维基本功 数据指标可以解决不客观
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。 3) ....可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。 1) ....直接展示 这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的，你要做的就是选择字段，和Tableau的操作一样，好处就是方便。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
本文主要谈谈漏斗模型的本质、漏斗模型案例分析以及如何绘制漏斗模型。 01 漏斗模型 关于漏斗模型，我认为本质是分解和量化。为什么这么说，这里以营销漏斗模型举栗。...2) 计算占位数据 计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。因为最终的柱状图是轴对称的，故取差值的一半进行占位即可。...如果数据量很大的话，需要长期监测运维，一般是需要连接数据库的。...可以用专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是finebi，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。...像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。 最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限制，而后者只注重对数据模型和研究假设的验证...探索性数据分析有别于初始性数据分析（initial data analysis - IDA)。初始性数据分析的聚焦点是分析鉴别统计模型和科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。...在以抽样统计为主导的传统统计学中，探索性数据分析对验证性数据分析有着支持和辅助的作用。但由于抽样和问卷都是事先设计好的，对数据的探索性分析是有限的。...第二步是用探索性数据分析对筛选出的垃圾邮件进行分析统计出哪类词汇出现的机率最高。比如各类促销和诱惑语言等，根据该类语言出现的频度，可选出最常出现的5 到10个词。...从这个过程中我们可以看到： （1）探索性数据分析能帮助我们从看似混乱无章的原始数据中筛选出可用的数据； （2）探索性数据分析在数据清理中发挥重要作用； （3）探索性数据分析是建立算法和过滤模型的第一步；
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？...数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。...古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？...一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。
“ 产品分析是应用于数据的收集、分析和可视化的术语。作为产品经理，需要善于分析和利用数据，不仅对我们当前的产品有益，而且对整个职业生涯有益。”...但究竟是什么造就了数据驱动的产品经理呢？ 从本质上讲，数据驱动的产品经理不仅要依靠自己的直觉，还要尽可能多的通过数据武装自己。产品的数据驱动不会让你一夜成名。...如在2004年，华尔街精英做了搜索引擎进行对比分析评测，评测结果是Yahoo最好。但评测完之后，大家平时还是都用Google。 用户细分 用户细分将帮助我们了解不同的用户如何与产品互动。...04 如何提出正确的问题 产品分析是一个强大的工具，但是不完全帮助我们完成工作。我们需要学习如何正确使用分析工具以及如何提出正确的问题。 在数据科学中，提出问题的关键因素是定义正确问题的陈述。...问题的风险与回报评估 我们知道问题是什么，下一步就是需要为如何解决这个问题进行考虑。首先我们会分析解决这个问题带来风险和回报，如果涉及到实施新的功能，需要计算出做出这个功能的整体投入产出比。
如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...如果再具体一点说，就是： （是什么）量化展示商业经营状况 （是多少）量化判断商业问题 （为什么）从数据角度寻找问题原因 （会怎样）利用数据预测商业趋势 （又如何）利用数据综合判断经营效果 通过量化的分析...因此必须具体脚踏实地的思考：到底我们是什么模式+行业，到底我们面对什么样的需求和问题，到底我们有什么数据可以用来分析。这就像医院看病要分门别类，而不是卖一颗“包治百病丸”一样。具体思考才能有所收获。...这些科学研究的成果，形成了大家经常看到的数据分析理论，数学、统计学、算法等等。 可商业分析完全不是这么回事。首先，企业的发展是以盈利为目的，不是以科学为目的。因此数据的记录、存储是要为经营让道的。...遗憾的是，传统数据分析技术培训出来的科班生，基本都没啥商业分析能力。
SWOT是优势(Strengths)、弱点(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)四个单词的缩写，指导我们在分析时从优势、弱点、机会和威胁四个角度着手。...SWOT分析法是哈佛大学商学院的企业战略决策教授安德鲁斯(K.Andrens)在20世纪60年代提出来的，由于具有清晰、简明、具体的特性,，被广泛应用于管理学的各个领域,，它的最大优点就是能抓住最能影响战略的几个核心因素进行分析...SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。...内部环境分析：SW优势与劣势分析 竞争优势 STRENGTHS：是指一个企业超越其竞争对手的能力,或者指公司所特有的能提高公司竞争力的东西 竞争劣势 WEAKNESSES：是指一个企业与其竞争对手相比，...然而，机会往往是稍纵即逝的，因此企业必须敏锐地捕捉机会，把握时机，以寻求更大的发展。 抑制性（机会+劣势） 抑制性意味着妨碍、阻止、影响与控制。
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释： 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。...大数据可以概括为5个维度， 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 我听过的最好的关于“什么是大数据分析”的解释，是来自于《冬吴相对论》。读书最好的时候是学生时期，其次是现在。...下面我们一起来听下梁冬、吴伯老师的分享：什么是大数据分析。...《冬吴相对论：大数据 上》 《冬吴相对论：大数据 下》 很多人关心公司层面的问题，但我更关心个人层面的问题，例如大数据时代，你该如何掌握新的技能才能适应这个时代。...了解了什么是大数据分析以后，如果你还想获得大数据分析相关的技能。可以点击下面“阅读原文”听下《零基础入门大数据分析的方法论》。毕竟知道自己如何去做才更重要。
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。...但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。 这个故事反映出了数据分析的长处和局限。...计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。...数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据 分析也无法解释其中的思路。 数据会制造出更大的“干草垛” 这一观点是由纳西姆？...但假设 目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
什么是需求分析呢？ 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求。...在网页开发当中的“需求分析”就是确定要计算机做什么，所以必须要搞清楚需要什么数据，要得到什么结果，最后输出什么这三方面问题。 软件需求包括三个不同的层次：业务需求、用户需求和功能需求。...功能需求描述是开发人员需要实现什么。 那么需求分析是怎么样的一个过程呢？通过多年工作经验建议采用以下步骤形成网站开发需求： 获取用户需求→用户需求分析→编写需求文档→评审需求文档→管理需求。...分析用户的需求可以遵守下面几条常见的准则： ⑴对于用户提出的每个需求都要知道“为什么”，并判断用户提出的需求是否有充足的理由; ⑵将那种以“如何实现”的表述方式转换为“实现什么”的方式，因为需求分析阶段关注的目标是...“做什么”，而不是“怎么做”; ⑶分析由用户需求衍生出的隐含需求，并识别用户没有明确提出来的隐含需求(有可能是实现用户需求的前提条件)，这一点往往容易忽略掉，经常因为对隐含需求考虑得不够充分而引起需求变更
场景三：今天，看了一同事提的一份运维数据分析可视化看板的需求，有5点内容，其中有2大点是陈述性、概况性的信息。...第一反映是这2点需求是为了“凑信息”，沟通过程中，的确有这样的背景，回顾以往的一些可视化信息中这类情况极为普遍，很多前端的信息看似不错，实则没有什么太大意义，比如我们的大屏，看板等等。...对于上面三个场景涉及的数据分析目的，下面引用《数据分析即未来》的观点做个总结。书中对“分析”作了一个定义:分析是一种全面的、基于数据驱动的解决问题的策略和方法。...相比商业智能（BI），BI是关于对认知可知的事物的描述或概述，分析则是帮助我们探索未知事物。分析的力量的魅力是它支持我们对未知的探索，它引导我们利用推理和理解能力来挖掘数据中隐藏的模式，发现关联关系。...这一点是我们在进行数据分析时，需要去思考的点。 4、分析是关于促成变革的活动。 通常人们都不太喜欢改变，这点在推进工具应用，数字化转型过程中尤其明显。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......To B or Not to B, there is not a question ——（一）什么是to B 业务 序言 时光荏苒，不觉在分析to B 业务中摸爬滚打了两年有余，对接的是整个腾讯云数据...本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发...=> (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(“hdfs:///tmp/words_agg”) 通过提供类似于 Python、R 等数据分析流行语言的绑定...不过顾名思义，Spark SQL 在查询数据时还兼容了 SQL2003 的接口，将 Apache Spark 的强大功能带给分析师和开发人员。...■Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。...■Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。
雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一分析平台，这个平台是一个提供了 Apache Spark 集群，流式支持，集成了基于 Web 的笔记本开发...=> (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile(“hdfs:///tmp/words_agg”) 通过提供类似于 Python、R 等数据分析流行语言的绑定...不过顾名思义，Spark SQL 在查询数据时还兼容了 SQL2003 的接口，将 Apache Spark 的强大功能带给分析师和开发人员。...Spark MLib Apache Spark 还有一个捆绑许多在大数据集上做数据分析和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。...Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...最有趣的就是这张图，它来自纽约时报的实时数据分析，表示的是美国共和党几大候选人在各州的得票情况： ? 相信大家都对川普很感兴趣，他在这次的选举活动中遥遥领先。...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
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