在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
1、为什么要注重数据分析? 我们为什么要注重数据分析，对此我的想法是： 有效避免拍脑袋、主观臆想; 为决策提供支撑，更能说服人; 通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。 知乎用户
对于静态网页，我们只需要访问对应的URL就可以获得全部的数据了，动态网页则没有这么简单。比如以下网站
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。
今天看到一个数据分析开源项目：PyGWalker，是目前见到的最好用的数据分析可视化项目之一。
找我沟通过的，想转行做数据产品经理的同学中， 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位， 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 ， 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ，所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢，毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的，所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学，简单说一下他的工作背景：目前在已在初创型公司工作，公司的主营业务是一个SaaS平台，而这位同学做的是数据分析工作，之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。 层次区别：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）； “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”； “道”是指方向，是指导思想，是战略。 在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。 01 细分
数据分析模式也可以查看报表，但是其可以对报表结果进行不分页预览及在线分析：排序、二次过滤等。
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 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，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
作者：alishayang 腾讯TEG数据分析工程师 |导语 相信大家经常会听到“数据驱动产品”这样的口号，也会听到“不要为了分析而分析”的劝说。无论是口号还是劝说，都是这个行业前辈踩过的坑。那到如何进行产品数据分析？我将结合近一年的产品数据分析的工作，详细谈一下我对这块的理解，并用实际工作的案例介绍如何进行产品数据分析。 1. 为什么会起这样一个标题？ 看到这个标题，应该很多人都会说，两个都重要呀。确实，数据分析可以作为一个整体的名词，可以代表一种职业，也可以表示一种行为。但如果将二者拆分
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
搜索引擎工作原理一个SEO从业者应该了解的基础课程，但是有人却说搜索引擎工作原理对于新手来说是不容易理解的，因为工作原理太抽象，而且搜索引擎的变化无常，无论谁都不能真正认识搜索工作原理。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下
用户代理对应的英文名称为User-Agent, 简称UA. 其具体内容为一行字符串，用来表征操作系统，浏览器版本等信息，以谷歌浏览器为例，通过快捷键F12的调试模式，可以看到浏览器在发送HTTP请求时的头文件，截图如下
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
零跑汽车自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，成功自研智能动力、智能网联、智能驾驶三大核心技术，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家。
selenium是一个浏览器自动测试工具，通过驱动程序来自动化操作对应的浏览器，包括了打开浏览器窗口，定位元素，点击按钮，上传文件等操作，支持以下多款主流浏览器
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。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
Hadoop系列课程安排 手把手带你转行大数据人工智能 大数据和人工智能的发展前景 大数据开发都在开发什么 项目整体介绍与大数据开发训练速成 开发运行测试环境的介绍与搭建 通过前端代码了解大数据业务 离线日志分析系统页面展示 程序后台框架搭建 用户信息分析结果展示 用户数据的抽取转换加载（ETL数据清洗） 新增会员和总会员分析代码编写 活跃用户分析模块代码编写 活跃会员分析模块代码编写 新增会员和总会员分析模块代码编写 会话分析模块代码编写 每小时会话分析模块代码编写 数据分析
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
一直以来有不少朋友来信或留言，询问网站分析WA（web analysis）与互联网数据分析挖掘的区别。这个问题看上去的确比较纠缠不清，不是因为字面理解，而是因为在当前的互联网行业的具体实践。今天是周末，我百无聊赖之际试图针对该问题做个肤浅的一孔之见，一方面希望能抛砖引玉，接受大家的批评指正；另一方面也算是对这个周末光阴有个交代，我在这个世界混吃混喝，总是要奉献点什么的吧。 虽然从字面理解，网站分析WA应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析WA”已经成了一个
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
你对数据产品有清晰的认识吗？你知道数据产品经理要做的是什么吗？无论你是对数据产品一无所知的菜鸟，还是已经入行多年的数据产品经理，相信这篇文章都会带给你一些新的启示与思考。（本文来自产品经理社区 PMCAFF的投稿）
文 | 邹昕 CDA数据分析师已获得作者授权 做过一点统计模型，做过一点数据分析，现在工作名字叫数据科学家，厚着脸皮抛砖引玉，聊聊数据分析中需要养成的良好习惯。 1. 了解数据分析的目的 / 需求 做数据分析的新人可能都遇到过，辛辛苦苦花了几个小时做出来的结果，跟客户 / 合作伙伴 / PM / 老板要的不是一个东西，运气好的话回去修补一下，花个半小时之类的，运气不好的话直接推倒重来，搞不好又得晚上加班了。 比如说下午六点，正准备收拾东西回家，PM 跟你说想看用户的活跃度，跟数据分析师提出需求说，我们来看
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
哪里下载mac版本ibm数据分析工具-IBM SPSS Statistics 26 for Mac 完美兼容版资源啊，IBM SPSS Statistics 26 for Mac 是一款强大的数据分析软件，专门面向 Mac 平台用户，为用户提供快速、准确、高效的数据分析和可视化操作。该软件适用于商业、教育、医疗、政府等各个领域的数据分析工作，可以帮助用户获得更好的数据解释和决策支持。
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例 探究用户行为和访问之间的关联程度
根据战略顾问NewVantage在2021年对大数据和人工智能高管的调查，目前92%的组织正在继续增加对成为数据驱动型组织的投资，数据分析也给公司带来了更大的收益。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的结论是，通过数据分析，企业获得新客户的可能性高出23倍，留住现有客户的可能性高出六倍，使用数据洞察和分析时盈利的可能性高出19倍。
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
数据分析更多地基于业务背景来解释数据，提取和汇总数据背后的隐藏信息以及查找有价值的内容。由于数据在此过程中是客观的，因此由人来负责。由具有相同数据的不同人解释的结论可能不同，甚至完全相反，但是结论本身并没有错，因此，从客观数据到主观的人，我们需要一些科学的分析方法作为桥梁，以帮助数据信息更好，更全面，更快地去传递。
数据分析就是像是做饭一样，正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取，只有把食材准备好，经过我们的加工，可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱，数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个： 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API； 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架， 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中，我们将所有的API高度聚合，最终我们只会提供两个API，然后在API中根据参数的不
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。常见的数据分析模型很多，亿信华辰小编列出了八个常见的模型供您参考。
都了年底我们开始做各个模块的数据分析，在人力资源各个模块的分析中，薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块，我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析，基本都是集中在静态的薪酬数据分析，一般会对年度的薪酬做数据性的描述，并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析，如果要聚焦到部门，岗位，层级，在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现，在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
数据分析作为一门科学被正式地提出来，是1962年美国统计学家John W.Tukey的一篇文章《The Future of Data Analysis》
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
很多旁友在刚接触数据分析的时候，缺乏数据思维的支持，做起分析来感觉找不准方向，很难通过分析挖掘出数据的价值。因此，我今天给刚入行的新人们分享一种通用的数据分析思维，在很多种分析场景都可以借鉴使用。
近期和团队完成了一次AB测试，期间发现有些小伙伴对AB测试的理解还不够透彻，刚好项目结束，结合实际情况，对AB测试做一次完整梳理，一方面算是复盘实际项目，另一方面也算是个总结，以帮助更多的初级数据分析师快速掌握一些高阶方法，促进晋升。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
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