从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...比如，运营希望减少用户流失，那么设立一个流失指标，现在需要预测用户流失率的模型。模型可以是数据分析师完成，也能是数据挖掘工程师。最终由数据挖掘团队部署到线上。...它依赖于埋点采集系统，而埋点采集，需要收集什么类型数据，往往由数据产品经理确定规范（还是看公司，数据运营和数据分析师也能负责）。
上一篇《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。...2 不同运营对数据的需求 虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。...因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙，看个现状结果就行了，有的则需要缜密的计算和分析。综合以上要素，可以归纳如下： ? 这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。...3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。...以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
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...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...model_coef = model.coef_ #获取模型自变量系数并赋值给model_coef model_intercept = model.intercept_ #获取模型的截距并赋值给model_intercept
介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing，OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP，它更注重于实时数据的即时分析。...举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。...低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析，所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。...总结 OPAP系统并不太像传统的数据库，它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念，便有了很多有趣的特性，比如不支持事务，直接将数据落盘到log。...总的来说，作者的设想是很有意义的：对于某些分析场景，使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎，算出结果显得太重，也不够灵活；类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员
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？...P77， 1丢弃不超过10%， 2补全统计法模型法专家法随机法， 3真值转换法， 4不处理。不要轻易抛弃异常数据。 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列。...主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗？...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。...过抽样（容易过拟合）、欠抽样（容易数据信息丢失） 14、如何检查异常检测？ 统计（分布）、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列，离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析？
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。...DataOps有自己的宣言，并关注寻找方法来减少完成数据分析项目所需的时间，从最初的想法开始到完成用于交流的图形、模型和图表。它通常使用SPC(统计过程控制)来监控数据分析过程。...大数据和DevOps工程师用Ansible和Docker编写剧本和脚本。测试通常是过程的自动化部分。 从本质上说，持续分析是持续交付软件开发模型的扩展。...使用这个模型的目标是发现新的方法，将编写分析代码与安装大数据软件结合起来，最好是在一个能够自动测试软件的系统中。...微服务促进了自给自足，让数据科学家可以自由地以api的形式构建和部署模型。这使得工程师可以根据需要集成代码，而无需重构。总的来说，这会提高生产力。
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。...这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。...由人工梳理复杂问题，设定清晰的目标，标注结果，再交由算法训练稳定的模型，是沉淀经验，积累分析成果的重要过程。 至于护士们，就像极了数据运营，或者需要看数据的运营。...对企业而言，分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题，算法适合对特定问题训练模型提升效率，数据运营当然是数据说话的干脏活累活，大家都在为经营做贡献。...可有些同学会好奇：那陈老师，为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么，人人都想21天0基础学算法年薪百万，运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢？？为啥我看到的企业都这么乱？？
正如长期以来，企业已经将数据视为资产一样，随着机器学习对企业和机构的运营变得越来越重要，模型必将被视为重要的资产。...第三是数据质量。由于机器学习模型对输入数据的含义很敏感，传统数据质量工具经常忽略的数据分布变化会对模型的准确性造成严重影响。...他曾在多种场景下应用商业智能、数据挖掘、机器学习和统计分析技术，这些场景包括直销、消费者与市场研究、定向广告、文本挖掘和金融工程。他的背景包括在投资管理公司、互联网初创企业和金融服务公司就职。...David在构建和运营互联网规模的数据科学和业务平台以及构建世界一流的敏捷分布的团队方面拥有丰富的经验。...在加入Pacific AI前，他曾在微软的Bing Group工作，负责Bing Shopping在美国和欧洲的业务运营。他还在在西雅图和英国为亚马逊工作。
平台金融模式中，是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，通过研究并与传统金融服务相结合，创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。...平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析，贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业，贷款无需抵押和担保，能够快速发放贷款，且多为短期贷款。...同时，这也使平台模式具有了寡头经济的特点，平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累，在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备，以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。...说到大数据，首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”：信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。...笔者认为，无论采用上述哪种运营模式，大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自：搜狐证券
数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括： 会员数据化的具体应用场景，包括： 为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制 分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务 通过会员喜好分析，提高客户忠诚度...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。...这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。 ? 会员数据化运营
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。...2.可解释性高，人群都是基于经验按既定条件筛选出来，过程策略的动态调整、后期运营效果的分析，运营规则的都比较容易理解，可解释性强。...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。...算法模型虽然考虑中转的时长、价格等几十个特征对联乘方案进行排序，比如时长短、价格低的方案靠前，但分析发现算法推荐的结果转化率始终无法超越人工版本。...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?
数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。...于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括： 会员数据化的具体应用场景，包括： 为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制 分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务 通过会员喜好分析，提高客户忠诚度...，促进用户终生价值最大化 包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。...通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。...这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。 image.png 更多信息欢迎关注我的微信公众号：全栈全网营销 个人微信公众号二维码.jpg
数据库模型分析的思路，主要点 例如 ： 注意 ：1 分析 一定要建立在一定的业务逻辑基础之上 2 注意 非空字段 和 外键 字段
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。...下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。...别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。 但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升职加薪不说，还将随时面临着被淘汰的风险。...今天就跟大家聊一聊，运营人员怎么去做数据分析，以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。...2、市场营销模型 PEST模型 这是一种宏观环境分析模型，主要是分析对企业产品影响的各种宏观力量。这个模型是运营人员在进行分析时绝不能忽略的模型。
国际化市场数据示例图 从跨境电商不同消费者的购物动机看，16%的消费者追求高性价比，更加看重价格优势，31%的消费者追求高品质，对跨境渠道有着极大的忠诚度并且愿意付出更多溢价，这部分跨境电商购物者的消费行为可能会蚕食国外品牌在国内电商平台的份额...四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则，熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理； 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解； 制定店铺SEO推广运营方案； 站内优化及网站关键词排名优化...五、谈单转化细节 询盘：分析客户需求，与同行对比，获得客户信任； 回盘：注意邮件的表达方式，不同的表达方式会产生不同的结果； 报价：与客户讨价还价；结合心理学，不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。...早在2013年，拜《大数据时代》所赐，很多大企业的老板们就开始推崇数据化管理。虽然他们完全不懂hadoop什么的，但是要用数据说话却是共同的目标。于是在销售/营销/运营部门之间掀起了码ppt的新高潮。...当然，以上这些运营部门自己都能做。因为这些都是人干出来的，只要运营部门肯花时间花精力去找人，取数，拿指标，写ppt，当然可以自己完成全部的分析。问题在于，运营部门不去写文案，不去设计活动，不去搞社群。...小结：业务部门当然可以写分析报告。数据分析本身就是一种职场通用能力。但是业务部门的工作内容，岗位职责，身份定位，决定了他们不可能深入、持续、全面的分析问题。...这就是为什么小企业只需要一个全栈数据分析师（全称：全战数仓/sql/EXCEl/ppt/调研问卷各领域的打杂师傅）而大企业需要专属的数据部门，因为数据部门才有精力和职责打通各线条数据，设立合理的指标深入分析问题
作为一个人流汇集的现象级平台，很多团队在运营公众号的时却基本凭感觉。在这个数据化运营时代，掌握怎样用数据指导微信公众号的运营，成为了必备技能。...本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文，从内容到用户进行一次细致的分析，教你快速上手用数据分析驱动公众号运营。下面直接以一个公众号虚拟后台数据为例进行讲解和分析。...01 整体运营情况 1.粉丝总数分析 ? 这是一个拥有百万级粉丝的大号，粉丝数量代表了公号最重要的资源。2019年百强顶级公众号粉丝数都在百万以上，这也是产生10万+阅读量的基础。...2.标题质量分析 （1）标题词云 通过词云图看标题内容集中在哪些方面，是否与公众号定位符合。 ? 从结果来看，图文标题主要集中在数据、分析师和儿童教育等相关的词汇，与公众号定位相符合。...03 粉丝分析 1.用户增长分析 ? 重点关注推文当天的新增关注人数和取消关注人数，通过这些数据来分析读者群的喜好。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...数据模型的构建过程也是一个不断迭代和优化的过程，需要根据实际数据的特点和分析结果，不断调整模型的参数和结构，以提高模型的预测能力和适应性。 同时，数据模型的应用也需要考虑数据的来源和质量。...大型复杂的数据模型需要高性能的计算资源和较长的计算时间，这对于企业的运营效率和成本控制都是一个挑战。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。
关于本篇 本篇为活动运营连载篇，主要有三部分组成：如何策划一？如何分析一场活动？具体案例分析。小红最近在考试而且还在实习，时间有点紧，所以将不定期更新，还请大家见谅。...如何进行运营案例分析 本篇为运营连载篇第二篇--如何进行运营案例分析。在飞鱼船长理论基础上进行自我总结改编，全篇分为六个小节。...● 效果分析： 目标完成情况（转化率、注册量） 影响范围（点赞量、转发量、参与量） 用户反馈如何 ● 渠道分析： 用了哪些宣传渠道、效果如何 ● 文案分析： 标题怎么样 宣传软文怎么样 活动规则介绍是否清晰...③ 做这一步骤，相当于基于前面的分析，如何将一个案例从无到有重新策划一遍，并且注意和最低起点相互对照。 5深度思考 ① 这个活动的创新在哪里？有什么可以借鉴的？...6举一反三 如何将从这个案例中学习到的东西，运营在另外一个产品（活动）的运营中？
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