2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学、体系化的方法和指引，敬请大家期待。...最近一年，我在建设数据产品，即把数据能力产品化和系统自动化，从而提高数据在产品运营的应用效率和解决大规模运营的问题，更大限度地发挥数据的应用价值（数据只有在应用，才能发挥它的价值）。...在一、两个产品中成功实践了数据治理，我对数据价值的认识有了更深刻的理解。期间，我调研访谈了不少的产品运营和功能策划的同事，为的是弄明白一个问题：数据化运营，究竟要解决哪些问题。...感谢各位对本公众号的支持，在数据化运营的探索道路上，遇到很多挫折和困难，也放弃了一些好机会，但对于数据应用能够创造更多价值的信仰，一直不变。就如张小龙所说的：初心，就是内心深处的原动力。...无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！
数据运营，经常被理解为只做一些数字的研究，做些原因分析，其实这只是数据运营工作的一小部分，数据最终是为产品服务的，数据运营，重点在运营，数据是工具。 数据运营是做什么的？...个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用...——决策与数据的产品应用； 下图是目前我在数据运营工作中推行的工作流程，供大家参考： ? 1 制订产品目标 这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。...10 观测和分析数据 这里主要是数据变化的监控和统计分析，通常我们会对数据进行自动化的日报表输出，并标识异动数据，数据的可视化输出很重要。...，更是要持续进行产品数据的观测分析，评估产品健康度，同时将积累的数据应用到产品设计和运营环节，例如亚马逊的个性化推荐产品，例如腾讯的圈子产品，例如淘宝的时光机产品等等。
这是我写的数据化运营第2篇文章，请继续关注。 2019年，将针对数据化运营进行一系列的文章总结，期待能够形成一套科学和体系化的方法和指引。...对我影响最大的一本书是《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》（卢辉著，机械出版社），它结合数据化运营概念、如何推动实践、数据分析师如何自我修养和阿里巴巴的案例实践等方面，全面阐释了数据化运营的重点和难点...----卢辉，《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 卢辉提出的数据化运营，强调全员参与，人人都是数据分析师，这恰恰是目前数据化运营最难实现的一点，因为数据分析本身就有较高门槛，需要相应知识技能及系统支撑...二、数据化运营的趋势 卢辉在他书里阐述了数据化运营的三个趋势： （一）数据产品作为商业智能的一个单独的发展方向和专业领域，在国内外的商业智能和数据分析行业已经成为共识，并且正在企业的数据化运营实践中发挥着越来越大的作用...上期文章：数据化运营01：解决哪些产品运营问题 无信仰不数据，愿与志同道合的朋友，一起推动数据化运营，炼数成金！如果想跟我交流数据化运营，请关注我的公众号。
数据来源：https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步：导入库 import re import numpy from sklearn import...linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步：导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营.../chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步：数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data...y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步：数据分析...plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步：数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步：模型评估
于是，大家纷纷把目光投向了大数据，希望利用数据驱动业务，带来新的增长点，数字化转型、数据化运营成了近几年的热潮，那么，到底什么是数据化运营，该如何进行数据化运营呢? 一、数据化运营与运营什么关系?...数据化运营：通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。...二、数据赋能运营的2个方向 数据在数据化运营过程中的价值概况主要就是两个方向，一是通过数据进行决策，还有就是把数据应用到运营或产品流程，提升产品智能化能力。...数据化运营需要掌握指标体系的构建及管理方法。例如，通过OSM与UJM模型，构建数据化运营指标体系。...数据化运营：算法模型可以取代业务经验吗? 五、总结 这篇文章主要是想让你对数据化运营有个宏观地认知。了解数据化运营的流程，以及工作过程涉及的知识及技能，可以更有针对性地准备。
01 什么是数据驱动的精准化运营 什么是运营？ ? 我们首先来看一下什么是运营，就是产品上线以后的拉新和复活，现在朝着商业化方向走，成为一个完整的运营链条，就是把产品玩转，最终实现商业化。...数据如何驱动精准化运营？ ? 关于数据的展现运营效果，可能有过运营经验的朋友都知道，运营都是用一些指标来限定的，比如转化率和复购率，每一个环节都是数据的展现。...当然，使用精细化运营之后我们企业毛利的增值水平会在百分之六左右，这是一个行业数据。 02 如何利用数据驱动精准化运营 数据驱动精准化运营的关键点 ? 如何利用数据驱动精细化的运营？...03 数据驱动精准化运营实施步骤 数据驱动精准化运营流程 ? 如果面对一个新的业务和一个新的产品，我们怎么建立强大的数据驱动精细化运营的流程？...数据驱动精准化运营遇到问题 ? 其实数据驱动运营的过程当中我们也会面临几个难题：首先是数据太多，不仅体现在量上，而且体现在数据的最优化。
随着互联网时代的发展，企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了，所以，一些企业开始找寻新的运营方式，比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率...所以，企业运营走向精细化就是必然的趋势。 那么作为一家公司的CDO该如何发展公司的数据化运营呢？ 分享下2家大的互联网公司是如何做数据化运营的。 亚马逊 亚马逊的一贯宗旨是“以客户为中心”。...在想方设法提高“用户体验”的同时，亚马逊的“数据化运营”也就自然而然发生了。...如果将阿里巴巴的大数据比做食材，那么自己用原料做菜，和将食材提供给其他厨师，对原料的关注度完全不同。 由此，阿里巴巴的大数据应用策略正从数据化运营向运营数据转变。...最后我们作为一家创业公司或者开始意识到数据重要性的公司来说，怎么搭建适合自己的数据化运营支撑系统呢？
P165， 100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？...P174 多重共线性-岭回归 噪音多-主成分回归 高维度-正则化回归（逻辑回归） 交叉验证 解释性-线性、指数、对数、二项式、多项式比向量回归好 组合，加权、均值 5、什么情况下不能用回归分析？...不适合商业环境复杂的企业，数据的平稳性、白噪声检验 9、数据分析的流程是什么？ 大流程、小流程、循环流程、迭代流程 10、如何处理异常值、重复值、空值？...数据的抽样、数据的降维（X太多）（专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重） 13、数据分布不均衡的影响？ 机器学习样本不够，学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。...支持度、置信度、提升度 16、如何避免数据源冲突？ P106
DataOps(数据操作)源于敏捷哲学。它严重依赖自动化，注重提高计算机处理的速度和准确性，包括分析、数据访问、集成和质量控制。...DataOps开始时是作为一个最佳实践系统，但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外，它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。...实现机器学习数据操作可以自动化这些过程(以及更多)，使业务更加高效。 DataOps应该被视为双向街道，支持数据源和数据用户之间全面的互操作性(交换和使用信息)。...虽然没有一个单一的方法来实现一个DataOps程序，一些基本步骤是: 数据民主化:缺乏数据访问/信息是做出更好决策的障碍。...自动化，自动化，自动化:为了更快地完成数据密集型项目，自动化是绝对必要的。它消除了耗时的手工工作，如数据分析、管道监控和质量保证测试。
因此团队提出将运营专题数据产品化，首先分析面临的一些问题和挑战。 挑战 ① 服务业务能力 数据模式是需求驱动导向，这就导致数据最初只支持了少数团队，而更多有个性化需求的业务团队就无法被支持。...图1 运营专题整体功能模块图 如图所示，运营专题数据的产品化，根据需要解决的问题划分了多个不同的层次，每一层除其需要面对的核心问题外，还有其领域内其它功能模块的抽象和扩展，下面将会按照层次划分逐一介绍各个模块...随着促销系统不断发展，平台趋于稳定，再结合各活动类型，及对需求的整理和进一步产品化，选择了3NF+维度建模为基础的模型方法论，对数据进行合理划分和整合，构建了运营专题数据体系。...规则引擎 运营业务的特点是运营活动规则的多变，需要很多个性化配置。...运营专题产品采用了开源的Echarts，通过定制化开发的可视化数据，帮助用户将数据转化为可以付诸行动的见解，在提供可视化数据的同时，又为专题数据特定模块提供特定的降维，对比等线上分析操作。
注：数字化运营场景，主要围绕：运行感知、技术运营、业务运营、管理运营。本篇挑“管理运营”分享。...管理运营方面通常从流程出发，对关键的运维服务流程的工作机制进行数据运营，比如对应急处置、变更管理、监控管理、配置管理等进行数据运营。以下以监控管理为例介绍基于监控指标驱动的数字化运营。...每一类用户的监控数据运营有不同的关注点，本节监控管理的数据运营通常针对的是一线值班与二线运维工程师的运营。...评估监控漏报的运营分析最直接的方法是将监控与事件关联，可以考虑在事前将某个级别的监控报警与事件自动化关联，即告警出来即触发事件；在事中在线将监控报警的处理与事件关联的线上化，即在统一告警处理功能中关联生产事件的产生...“事”：线上化监控告警实时处置的时效性分析与公示，每日订阅推送的监控告警多维度分析报表及跟进任务，每日各团队盘后监控告警的复盘分析任务，每周或每月订阅推送监控工具运营分析等。
互联网的商业模式千变万化，但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种：一是向用户出售商品或服务，其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司;三是直接向用户收取费用...关于数据化管理的文章书籍已经非常多了，我这里只是近一步整理。数据分析也是为了公司的发展，粗暴一点讲，是为了公司的盈利和持续的盈利。...就从这个角度，来逐一分解，互联网行业中，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。我会整体分为四大部分：收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。...第一章 收入相关数据分析 互联网的商业模式千变万化，但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种：一是向用户出售商品或服务，其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司...很多方法都可以完成上述的目标，将数据进行可视化展示，以一个合理的角度观察数据，会使得数据展现会更加清晰，降低发现问题的难度。下面将以图表的形式，实现对各个角度的数据分析。
点击观看大咖分享 制造业正面临着企业运营数据化的变革，实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智能工厂已经成为趋势。...我们邀请了永洪科技高级咨询顾问高晓明老师，来分享关于智能制造转型过程中的数据化运维的内容。...在个性化的要求下，我们需要快速的实现产品的迭代，不仅是产品研发，生产环节也要更加的个性化。其次，就是在产品日趋智能化的背景下，一些行业比如汽车、家具等行业，开始构成了新的生态，比如智能家居、车联网。...第四，整个企业的运营都会实时产生一些数据，这些数据，有的会储存在业务系统里面，有些可能就储存在一些离线文档之中。企业运营的过程中需要基于这些数据去做一些核心的洞见，这些数据将会支撑我们的决策。...其实在这个过程中，可以从几个维度去发展，第一，我们要实现产品的智能化；第二，我们的生产过程要越来越智能化，车间的自动化程度会越来越高；第三，管理要越来越智能化，这个就要求我们在管理模式方面需要去做一些创新
制造业正面临着企业运营数据化的变革，实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智能工厂已经成为趋势。...我们邀请了永洪科技高级咨询顾问高晓明老师，来分享关于智能制造转型过程中的数据化运维的内容。...在个性化的要求下，我们需要快速的实现产品的迭代，不仅是产品研发，生产环节也要更加的个性化。其次，就是在产品日趋智能化的背景下，一些行业比如汽车、家具等行业，开始构成了新的生态，比如智能家居、车联网。...第四，整个企业的运营都会实时产生一些数据，这些数据，有的会储存在业务系统里面，有些可能就储存在一些离线文档之中。企业运营的过程中需要基于这些数据去做一些核心的洞见，这些数据将会支撑我们的决策。...其实在这个过程中，可以从几个维度去发展，第一，我们要实现产品的智能化；第二，我们的生产过程要越来越智能化，车间的自动化程度会越来越高；第三，管理要越来越智能化，这个就要求我们在管理模式方面需要去做一些创新
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活动运营要如何做到精细化呢...精准化推送—将好的活动推送给正确的目标用户 大部分活动运营，都是采用广泛撒网式的方法;但是很多时候，新用户在不断上升，流失率也在不断上升。...，才能在活跃用户的同时带动拉新; (1)根据用户属性进行精准活动推送 APP精准化推送，做到千人千面的活动运营，当然，需要进行用户画像分析;用户画像分析，是为了运营人员更了解自己的用户，推送适合用户的活动...; ②用户自定义标签管理，做到更精准推送 个性化标签，运营人员可以根据终端用户的行为偏向，通过分析给用户打上个性化标签，例如“活跃用户”、“果粉”、“科技迷”等等;在APP拉新积累了大量用户以及用户属性标签的同时...图片来源：活动盒子产品总监peter课程分享ppt截图 数据精准化—关注活动及时数据，做好活动数据复盘 做运营的大家都知道，运营部门是手头最多数据的;每次APP活动后的数据分析，是为了分析此次活动的营销传播效果
很高兴有机会跟大家分享一下京东在数据化运营方面的实践，今天的分享主要包括以下几个内容，分别是介绍京东的一些产品。...从这三个方面能够帮助商家朋友提升店铺的运营效率，上周京东有商家大会，其中有一个是做女装做的非常好的店铺，当时他们就分享了怎样运用数据来提升店铺效率。...联想二合一笔记本价格不低，但是销量非常不错，这一款就是基于京东的笔记本历史的销量进行定制化的服务。...这个是流量可视化，也是我们京东自己采销在用的，京东每天的活动大大小小几百个。我们采销怎么能分析活动的效果呢？...这是我们自己的活动可视化的产品，这是实时数据，每隔几秒钟数据会刷新一次，而且每个活动位都有数据在里面，点进去以后有效果。
本文主要分享数据化运营以及RPA+AI为数据化运营赋能，会从以下几个要点进行相应分享： 数据化运营 数据运营的产品体系 RPA+AI助力数据化运营提升 运营人员的基本技能 RPA+AI助力运营人员效能提升...泛BI RPA+AI是不同行业数据化运营的有效解决方案 数据化运营 [数据化运营] 数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求，是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段。...RPA+AI助力数据化运营提升 [RPA+AI助力数据化运营提升] 在数据产品体系中数据收集和数据加工是RPA+AI赋能数据化运营提升运营效率的核心。...泛BI [RPA机器人流程自动化赋能与数据化运营—泛BI] 另外需要知道的是泛BI的概念在数据化运营的企业里正越来越深入人心。...泛BI同样也是数据化运营特征所要求的，是更高一级的数据化运营的全民参与。
于是，就到小红书开通了账号，针对小红书薯条推广运营情况做个复盘，结合实例来看一个典型的数据驱动运营的流程，可以迁移至内容业态的产品运营过程。...三、推给谁：选择目标受众 账号定位非常聚焦就是数据产品经理或者想从事数据产品工作的学生、转岗的数据分析数据开发产品经理、产品运营等。...在我们日常运营工作中，通过用户画像和标签体系的建设，不断精细化用户精准识别的能力，从而为业务数智化运营赋能。 四、数据复盘：推广效果如何？...五、数据化运营过程总结 在这个数据化运营的过程，本质是利用数据来驱动决策，也就是在运营目标明确之后，我选择推广内容以及目标用户的依据，要用数据说话。此外，对于运营效果过程监控，结果复盘。...不断地基于数据进行PDCA循环。此外，如果你是在企业内部做数据产品或者运营，就还需要考虑数据的采集和指标体系的构建过程。
一、基于业务经验的规则运营 规则运营是指将业务精细化运营的场景需求，抽象成目标用户筛选的标签条件，利用CDP(或DMP)等精准营销平台或者数据开发数据加工进行用户圈选、营销触达。...从上述案例可以看出，规则运营，需要具有具备良好的业务经验和一定的数据思维才能将目标用户识别条件标签化，主要特点如下： 优点 1.行动敏捷，明确运营场景以及人群圈选条件后，可以快速进行人群输出，是CDP平台运营可以自助圈选...3.实现成本低，按照规则的圈选或数据清洗，运营+平台工具或运营+数据开发需要人力成本以及计算成本都比算法模型要低很多。...二、基于算法模型的智能化运营 基于算法模型的精细化运营，主要是指利用各种机器学习的算法，对用户进行聚类或行为预测，进行人货场的精准匹配。最典型的例子是产品的千人千面的个性化推荐。...3.针对冷启动的场景，依然需要运营规则的兜底方案，随着数据的不断积累，算法模型才能更好地发挥价值。 既然算法模型无法取代规则运营，现在强调数智化运营，这两者如何才能取长补短，相得益彰呢?
机器人流程自动化（RPA）领先，其次是计算机视觉、自然语言文本理解、会话界面、深度学习等等。这些各种AI能力有助于优化服务运营、产品/服务开发、销售、营销和风险管理。...生成AI肯定可以成为答案的一部分，它可以帮助自动化标准化脚本等运维任务，更轻松地将bash脚本转换为Python等。...简而言之，在运营LLM的非功能方面，可以并应该应用来自DevOps、数据库和站点可靠性工程以及安全领域的许多有价值经验和实践。...使用AI来运营AI 最后是技术部分。好消息是我们可以使用AI来运营AI。事实上，考虑到LLM应用栈的复杂性，这是必需的。在某些方面，计算机优于人类，我们需要承认这一点，利用机器的力量提高效率。...加速我们对自动化、DataOps和AIOps的利用可以提供帮助。
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