很高兴有机会为大家分享我对 Kyligence Zen 产品的真实体验。在过去的几周中，我花费了大量时间使用这个企业级指标平台，并发现它在帮助企业处理和分析海量数据方面拥有强大的能力。...作为数据分析师，我们经常需要处理和分析大量的数据。这可能需要数小时甚至数天的时间，而且还需要使用复杂的查询和数据分析工具。...Kyligence Zen 提供多种指标类型，可满足复杂的数据分析需求： 基础指标：通常用于量化统计产品或业务的表现，例如我们将要创建的总体云成本指标。...总结 在使用Kyligence Zen的过程中，我发现该平台对于多维数据分析非常有帮助。它可以轻松地处理复杂的数据结构，并在几秒钟内生成高度可视化的报告。...这极大地提高了我们的工作效率，并让我们更加轻松地进行数据分析和决策制定。 综上所述，我对Kyligence Zen产品的体验非常愉快。
在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。...一、数据分析模型 要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。...二、五大数据分析模型 1. PEST分析模型 ? （1）政治环境 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。...（1）产品 能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。 （2）价格 购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。...三、总结 五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．...产品特征：包括所访问的产品编号、产品类别、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。 以电商某东为例，其自定义采集的数据日志格式如下： GET /log.gif?
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...可粗略分为四大类：变化、分布、对比、预测； 变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）； 分布：指标在不同层次上的表现，包括地域分布（省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）、产品分布...（如动感地带和全球通）等； 对比：包括内部对比和外部对比，内部对比包括团队对比（团队A与B的单产对比、销量对比等）、产品线对比（动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比）；外部对比主要是与市场环境和竞争者对比
刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。...在我看来，产品的工作可以分为两类，一类是基于数据分析的结果进行的产品优化，这一类自然是数据驱动的。比如搜索产品，从日志中发现bad case，不断地优化搜索逻辑就是一个例子。...另一方面，在出现没有过往数据支撑的新想法的时候，要明确产品的目标和量化的衡量方法。这样即使拍脑袋，也是有章法的。 明确数据分析的目的和量化标准 在分析数据之前，首先非常清楚分析的目的和确定量化的标准。...作为数据分析师，有产品经理对我说想看看“酒店周末订单的Booking Window（预定日和入住日相差的天数）分布”。...以上，大概是我理解的产品经理需要具备的一些数据分析能力。数据分析并不能说是产品经理的核心工作，产品经理的大部分精力还是应该集中在产品的方向、规划、设计以及项目的推进上。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出【大数据】产品文档定向捉虫活动。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！...产品范围 本次捉虫大赛的检视对象为：大数据产品文档。...MapReduce、Elasticsearch Service、腾讯云数据仓库 TCHouse-P、腾讯云数据仓库 TCHouse-C、腾讯云数据仓库 TCHouse-D、流计算 Oceanus、数据湖计算 DLC、大数据处理套件...TBDS、数据开发治理平台 WeData、数据集成、移动推送、腾讯云 BI、腾讯云图数据可视化、大数据可视交互系统、RayData 网页版、RayData 企业版。...您可 登录腾讯云，进入 文档中心，选择 大数据 类别下的产品文档进行体验和捉虫。 参与方式 说明： 代金券发放对象为：已完成实名认证的腾讯云用户（协作者、子账号、国际账号除外）。
1、Query 这是一切搜索或者类似产品的质量提升源泉没有之一 //至少我是这么认为的。 看了Query你才能知道用户真的在你这里干什么，于是就会理解了“访谈里都是骗人的……”。...2、Visit 浏览行为在网页类产品的分析中是极为关键的，直接关系到这一页的所有功能被触发的可能性，最简单的用法就是可以分析某一个功能放在这一页的话有多大的可能被看到。...6、Visitor/User 人数这个是任何平台的任何产品都最核心的数据，功能的用户数关系着这个功能会影响多少人，结合visit和action来看就会更加有意思，你可以获得你的用户活跃程度、主动操作程度等信息...访问了就算（比如很多web产品）？启动了就算（比如杀毒只要启动了就在你后台工作了）？触发搜索才算（如果打开词典什么都不干就关了好像不活跃啊）？
产品智能方向，流量红利过后，精细化运营更强调数据挖掘价值的应用，比如算法推荐千人千面的个性化推荐，基于用户画像标签的精细化运营，或基于数据分析制定的产品用户增长策略。...当然，为了支撑以上两个应用场景，还需要诸多的大数据平台或工具的支撑，这时，数据产品的价值就是让数据的加工、获取成本更低、效率更高。...策略型产品经理：以数据为基础，结合C端产品功能场景，提供搜索、排序、推荐相关的数据服务策略，或基于数据分析挖掘产品增长点，并实施产品优化，实现用户增长。...以上四个岗位覆盖了平台、策略、应用、报表不同方向的数据产品经理，但任职要求比较相似，计算机＆统计＆数学相关专业，产品规划能力，逻辑思维能力，协作沟通，项目推动，用户体验，数据分析，抛开具体的业务方向经验要求...，除了专业有优先要求、有数据分析思维外，其他几乎和产品经理的要求无异。
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。...======================================================== { {rs_fcst | safe}} 14、实际应用 在这各例子中，我们只是对一个产品...在实际应用中，可以批量对产品、多个模型、多种参数进行预测，写一个判定预测模型好坏的算法，自动确定每种产品的最优模型和参数，定期自动计算各产品的预测值。 希望这个思路能帮到大家。
国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/...
一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark
一.目标 现在已经进入大数据时代, 数据是无缝连接网络世界与物理世界的DNA。发现数据DNA、重组数据DNA是人类不断认识、探索、实践大数据的持续过程。...大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。...必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1....1.用户数据： 用户画像使用场景 场景一，按需设计：改变原有的先设计、再销售的传统模式，在研发新产品前，先基于产品期望定位，在用户画像平台中分析该用户群体的偏好，有针对性的设计产品，从而改变原先新产品高失败率的窘境...可视化分析系统提供系统监控，权限多级管理，多维数据分析，等等功能，还支持自服务式报表设计和数据分析。
1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评，主要是【‘口碑’，‘评论日期’，‘评论内容’】三方面数据。...csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析
营销组合实际上有几十个要素，这些要素可以概括为4类，产品( Product )、价格（ Price )、渠道( Place )、促销（ Promotion )，即著名的4P营销理论。...3.5 用户使用行为理论 用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采取的各种行动，用户对产品首先需要有一个认知、熟悉的过程，然后使用，再决定是否继续消费使用，最后成为核心用户， 3.6 数据分析方法论小结...SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。...公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。...SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、数据分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
作者：alishayang，腾讯 TEG 数据分析师 我们期望每一次的产品功能上新、功能改版，都可以带来更好的交互体验，项目组所关注的指标都能有大幅度提升。...在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。...这也是数据分析同学需要参与到业务数据沉淀需求讨论中的原因。 产品分析：搭建合适的产品分析框架，实现分析指标的可视化监控 产品功能的每次迭代优化，都期望能够对核心指标产生积极影响。...功能未达预期的功能时，数据分析是产品同学的后盾，数据将反哺产品优化迭代 朋友圈原生页广告，用户需要通过二跳才能到达枫页落地页（微信广告的限制）。...写在最后 回顾近半年产品数据分析的工作，其中有迷茫，也有成长。正如之前一个资深数据分析师所说的，数据分析师的高光时刻，就是自己提出的策略被采纳并且产生了良好效果的时候。
坦白讲，我对“数据分析”的概念知之甚少，仅有的那点理解：统计数据，分析数据，大数据(Big Data)。 正文 如何对产品进行数据分析呢?或者说对我这样的一个数据分析小白来讲，该从何入手数据分析呢?...事实上，数据分析的原因大概如下几点： 1、评估产品机会：产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。...4、预测优化产品：数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。...如果事事都依靠别人，那么产品经理就瞬间失去价值了... 4、分析方法：有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中大致介绍以下三种分析方法。...数据分析可以有效的制衡产品经理本身的那种内在妄想，通过数据分析能帮助我们找到更加合适的产品和市场，甚至说缔造出一个更加可持续、可复制、持续在增长的商业模式。 内容来源：简书
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。...如果您不熟悉大数据并希望了解更多信息，请务必在AdminTome在线培训中注册我的免费大数据入门课程。
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