换句话说，在目标客户得知他们有这样一个消费选择后，你的生意是以怎样面貌呈现在消费者面前的。包装是一个略显平淡的词，我更愿称其为噱头。...衡量一个创业者商业能力高低最重要的标准，除导入流量外，最重要的就是打造包装的能力。包装对生意的影响为什么可以比产品本身还重要，我们需要从人们消费决策是如何做出的来具体分析。...如果他们当时能用 TTPPRC 模型严格分析这个项目，当分析到重复性消费环节时，这 2 亿美金是不是还会花得那么痛快呢哈哈哈。...当然必须一提的是，不是所有商业项目都需要重复性消费我们在产品环节谈到，产品质量的好坏，直接影响到重复性消费，比如一家餐厅味道好所以我们会反复地去吃，一个作家书写得精彩，我们会购买他下一本作品。...从上述分析过程可以看到，对成本的分析渗透在 TTPPR 每一个环节中，而且必然是一个不断妥协、不断优化的过程，不把成本作为基本分析因素的 TTPPR 是毫无意义的。
根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...3数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...4数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台。...早期的统计分析平台的 SDK 基于明文的jaso n 数据包，工作室可以很方便的用程序伪造这些数据包，模拟出新增、活跃、留存、时长等用户数据。...随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。...我们可以通过查看移动互联网数据报告或者数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为be n chmark，来对比分析 APP 的数据。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
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。...直到近两年，开始自己作为业务人员和产品经理分析自己的数据。可以说，是完整地走完了整个从技术到业务的进化历程。...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。举两个工作中很普通的例子。...一旦对数据有疑问，要立即检查取数的过程有没有问题，是否有外部因素导致数据和经验值有较大差异，各个不同的数据之间的逻辑关系是否通。 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。...保持一定的数据敏感度，有明确的分析目的，再加上一些方法保证较高的效率，对于产品经理而言就足够了。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...可以由团队内经验丰富的老人，带着新人做，把每个部门的流程梳理一遍，同时把零散需求也梳理一遍，看哪些能融合进常规数据监控报表。这样不但能让新人熟悉业务，也能提升分析逻辑能力。...分析假设有三个来源 1、根据过往规律、经验、走势提假设 2、根据业务方关心的问题提假设 3、根据结构/分层分析中，发现的问题大的点提假设 这三种方法都需要之前几步的积累，所以提假设摆在了最后。
有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。可要怎么提升呢？今天系统分享一下。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...可以由团队内经验丰富的老人，带着新人做，把每个部门的流程梳理一遍，同时把零散需求也梳理一遍，看哪些能融合进常规数据监控报表。这样不但能让新人熟悉业务，也能提升分析逻辑能力。...分析假设有三个来源 1、根据过往规律、经验、走势提假设 2、根据业务方关心的问题提假设 3、根据结构/分层分析中，发现的问题大的点提假设 这三种方法都需要之前几步的积累，所以提假设摆在了最后。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
这也是为啥很多经验丰富的业务人员，即使没有专门的数据分析，也能快速判断形势的原因。因为他们很了解业务上发生了啥事，了解过往业绩曲线形态。...这时候，做数据分析的也能对一线业务说：我早知道了。甚至还能从下个月初吐出多少单，反推出来他们每个人藏了多少业绩。...深层次的问题，再由专题分析解决。这样就构成了数据分析体系，系统化作战，才有威力。 当然，实际分析场景会更复杂。...解读数据是个硬技能 有同学会说：既然让数据分析师自己猜这么难，为什么不直接沟通业务的需求呢？是滴，理论上最佳的状态，是业务和数据之间有定期沟通，业务陈述需求，数据反馈结论。...因此数据分析师不能单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己，还是得有主动解读的能力的。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...然后苦逼的数据分析师，又得重新回去跑数，跑完了又得经历一轮Diss。 所以想早点下班，想不被甩锅，就得梳理清楚：到底业务想要的是什么？ 二、怎样是清晰的需求？ 一个清晰的需求，需要做到5w清晰。...四、when：什么时间使用 当然，大家都希望我这一刻提数据，下一秒马上有。但是干活总需要时间，而且需求多了总得排队，所以最好提一个普通/加急/特批的时间差异。...如果没有提前说清楚假设，很有可能拿到的数据维度不够，指标不全，导致反反复复提数。或者业务部门看了数跟没看一样，照样不利于工作开展。 七、why：为什么需要数据。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
节前写了一篇文章，通过统计指标分析渠道投放的效果（点击链接查看），今天想说下怎样辨别渠道作弊，分析渠道的效果，还有反作弊手段。欢迎拍砖。...自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。...随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。...我们可以通过查看移动互联网数据报告或者数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为be n chmark，来对比分析 APP 的数据。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。...数据分析师们可以对症下药，在业务部门思路不清晰的时候，帮他们理清思路，找到他们真正关心的问题。 业务部门的同学们自取学习，提升数据能力，能让你的方案思路更清楚，减少返工机会。...03 数据分析师可以回答：会怎样 会怎样：用数据预测未来可能的情况。这里必须强调：不要高估所谓大数据、人工智能、科学算法的能力。...当然，一个业务技术双精通的数据分析师，是可以提业务方搞掂上边所有问题的，不依赖业务方的判断，因为他自己就是个业务高手，有丰富的实战经验与业务能力。但这种人是可遇不可求的。...为了提高效率，请珍惜数据分析师的时间，让他们把智力投入到更有价值的为什么，会怎样的分析上，而不是反反复复的当人肉报表机提数据，那样分析的结论不深入，既浪费分析师的人力，又耽误业务部门决策。
定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。...数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。...4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。...尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。...现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。 内容来源：中国统计网
首先总结下平时数据分析的一般步骤。...第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。
我们对一个美女综合评分不能直接相加，因为身高和胸围单位不同，并且数据范围相差太大，直接相加没有任何意义，这是数据分析人员最常犯的错误之一。 Q3 具体怎么操作？...ok啦~~~ 标准化的结果如下： 左侧四列数据为Z标准分，右侧数据为T标准分，T=50+100*Z，这样做的目的只是为了调整数据的范围，便于比较，因为看大一些的数字要直观多啦，不然Z标准分的小数点看着眼花...为便于理解只选了3个砖家，实际应用时越多越好） STEP2 让每个砖家给出自己的权重，并计算均值（如果各位砖家给出的权重差异较大，不能直接求平均数，这种情况的处理方法感兴趣的同学直接留言） STEP3 数据分析其实也很简单对吧...客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的，是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法处理后获得权重，常见的有主成分分析、因子分析、相关、回归等。...（偏向于业务的数据分析大多属于此类） 反之，各指标间不存在哪个更重要，或者评分不包含人为喜欢或者经验上更重要，用客观赋权。 ?
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1....统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。...统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。...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，令人惊叹叫绝...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
在胜任力的应用中其中一项是 针对人员能力的评估，根据胜任力的各级的要求，来匹配个岗位的能力需求，通过量化的评估来分析各员工在岗位上的能力分布。...然后我们再根据实际的员工能力，对员工进行打分，根据权重算出实际的评估分析，有了标准分数和实际评估分数后，我们需要做一个能力评估分布的雷达图。...通过这个雷达图，我们可以分析出员工在各个胜任力维度上的能力分布，然后根据雷达图的曲线，我们来做后续的能力提升项目。...以上只是胜任力模型的其中一项应用，在人力资源的各个模块中，胜任力就好比是我们数据分析中的数据库，我们所有的数据分析都来自于数据库，所以在企业发展到一定阶段，就需要建立一个完善的胜任力体系，各位同学，关于胜任力...，关于数据分析，欢迎留言或者微信交流分享。
3）从个人素养来看，会帮助你提升商业洞察力、逻辑思维能力 数据分析思维会提升我们的商业洞察力，思考问题会习惯性的对应到商业模式画布的四要素：给谁、给什么、怎么给、给的结果，更容易看到事务的本质。...数据分析思维也会提升我们的逻辑思维能力，主要是闭环和分类的思维模式带来的正向影响。数据分析师在遇到问题的时候大多从问题是什么、由什么原因导致、如何解决这个过程去思考，闭环的思维模式会使逻辑更具条理性。...02 数据分析师的能力要求 信息化时代人人都可以是数据分析师，但并不是每个人都可以成为优秀的数据分析师，想成为一个优秀的数据分析师需要具备：知识、技能、能力。 ?...技能主要包含问题界定与拆解、指标体系的理解、SQL/可视化工具的熟练使用、报告呈现以及分析方法的应用，学好技能可以成为初级数据分析师，初级分析师的能力范畴是通过对数据的分析，给业务运营状况做出诊断。...能力达到一定水平可以成为高级的数据分析师，高级分析师的能力范畴是为业务发展定规划，以及为业务决策定方向。 03 数据分析师的三大技能项 数据分析师的三项必备技能是：懂业务、会拆解、重指标。
沟通能力 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道，所以沟通理解能力都非常重要，良好的沟通能力是职场中非常重要的一项技能，作为数据分析师更应该注重加强这方面的能力。...逻辑思维 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。...协作能力 数据分析师需要不断跟各部门各个岗位进行通力合作，每一项方案的落地执行都需要各部门的配合，需要数据分析师去不断推动，所以对数据分析师的团队协作能力要求也很高。...专业能力 专业能力可以说是数据分析师有别与其他岗位能力的重要核心，数据分析师的专业能力包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础，因为这关系到后续的工具使用。...人员管理 最后是人员管理能力，这个是中、高级数据分析师需要重点发展的能力，也是数据分析师通往管理层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业能力方面的深耕，所以人员管理并不是必须要求的能力。
前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？...一、大数据测试实现被分成三个步骤 （1）：数据阶段验证 大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证： 1、来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统 2...而故障转移测试服务的动机是为了验证在数据节点发生故障的情况下数据处理是否无缝地发生 三、性能测试 大数据性能测试包括两个主要的行动 数据采集和整个过程：在这个阶段，测试人员验证快速系统如何消耗来自各种数据源的数据...五、性能测试按此顺序执行 1、过程从设置要测试性能的大数据群集开始 2、确定和设计相应的工作量 3、准备个人客户(自定义脚本创建) 4、执行测试并分析结果(如果不满足目标，则调整组件并重新执行)...另外，自动化工具不具备处理测试过程中出现的意外问题的能力 （2）、虚拟化 这是测试的一个不可缺少的阶段。虚拟机延迟会在实时大数据测试中造成计时问题。在大数据中管理图像也是一件麻烦事。
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