业务能力是组织为履行核心职能所需的能力、材料和专业知识的表达或发声。企业架构师使用业务能力来说明业务的总体需求，以便更好地制定满足这些业务的IT解决方案需要。...您需要知道的是：业务能力建模 业务能力建模是一种独立于组织的结构、流程、人员或域来表示组织的业务锚定模型的技术。 作为企业架构师的一个工具，业务能力模型能够讨论战略投资或剥离。...从业务能力的概述来看，IT和业务领导人能够跨组织交流应该完成的任务，而不需要业务和技术术语。 业务功能允许更明确的架构定义，因为功能有助于提供更好的业务定义，从而产生有效和高效的技术解决方案。...对LeanIX前100个工作区的分析表明，公司通常在最高级别上使用大约7-10种功能。你可以通过自上而下（公司想要实现什么）和自下而上（公司有什么组织、流程和人员）来构建它们。 ?...图2：创建业务能力模型的4个步骤 3-评估你的能力 “并非所有业务能力在对客户的价值和财务影响方面都是平等的。” 并非所有能力都同等重要。根据定义的标准评估能力，作为以后分析和规划的基础。
业务能力是组织为履行核心职能所需的能力、材料和专业知识的表达或发声。企业架构师使用业务能力来说明业务的总体需求，以便更好地制定满足这些业务的IT解决方案需要。...您需要知道的是：业务能力建模 业务能力建模是一种独立于组织的结构、流程、人员或域来表示组织的业务锚定模型的技术。 作为企业架构师的一个工具，业务能力模型能够讨论战略投资或剥离。...从业务能力的概述来看，IT和业务领导人能够跨组织交流应该完成的任务，而不需要业务和技术术语。 业务功能允许更明确的架构定义，因为功能有助于提供更好的业务定义，从而产生有效和高效的技术解决方案。...对LeanIX前100个工作区的分析表明，公司通常在最高级别上使用大约7-10种功能。你可以通过自上而下（公司想要实现什么）和自下而上（公司有什么组织、流程和人员）来构建它们。...图2：创建业务能力模型的4个步骤 3-评估你的能力 “并非所有业务能力在对客户的价值和财务影响方面都是平等的。” 并非所有能力都同等重要。根据定义的标准评估能力，作为以后分析和规划的基础。
1.2 选好数据指标的通用方法论 三部曲 1.从业务的最终目的出发梳理业务模块 拆解:多问几个how 目的:我要卖货 手段:通过图文来买货 支撑手段的手段:通过社区创作的优美的图文来卖货 2.判断业务模块所属类型...业务类型 二.数据分析方法论 2.1 对比分析 绝对值(本身具备价值的数字) eg:销售金融 阅读数 比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率 环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比...,关注活动是否有地域属性 版本发布:版本号 渠道投放: 策略调整: 服务故障 PV变化分析 一.首先查看是否有产品bug 比如页面加载速度慢,可能会导致用户重复刷新 二.多维度拆分分析 1.分流量来源分析...3.1 电商指标体系 1.三大族谱:财务+经营+体验 聚焦生意本质:财务指标 助力业务增长:经营指标 KPI+KSF 从满意到忠诚:体验指标 NPS体系 ?...电商核心指标 3.2 用户数据分析 1.内功心法:拆分与整合 拆分:通过多维度的拆分,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆分要结合业务场景,拆分方法多种多样 整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户
在业务指标分析中，我们首先要明确分析的目的和范围。是为了评估整体业务健康状况，还是针对某一具体环节进行优化？...一、业务指标分析的定义 业务指标分析可以为企业提供快速的评估和路线图，帮助企业识别机遇和规划转型路线。它还可以通过分析，帮助企业开启实现价值和竞争的新途径。...二、业务问题构建 数据分析师所做的工作是要从识别企业的业务问题开始，然后才开始解决这个问题。在数据分析的过程中，这个环节被叫做问题构建，它在数据分析的过程中很重要。...数据分析人员在设计业务指标或构建业务指标体系的注意事项 要避免自己一个人就完成了所有业务指标需要与业务部门进行沟通。建立一业务指标体系不是数据分析师个人就能够完成的,需要企业的业务部门的配合。...通过报告,把业务指标的数据结果及建议完整地呈现出来,供业务分析人员参考。 一份好的数据分析报告需要满足以下3点要求:好的分析框架,明确的结论,提出具有可行性的建议或解决方案。
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？...请看to B业务数据分析序列（一）： https://www.qcloud.com/community/article/337097 那To B 和To C 的最明显区别是什么？...To B 业务有必要做数据分析吗？ To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ Ok ，如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...那就更多了… （1） 关注组织与业务：什么意思？...那么大都关注ARPU值，付费转化率，应收，实收等； 然而，对于B端产品来说，其背后的业务是可以量化的，但支撑系统难以量化，这体现在我们公司，我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。
——（二）To B 业务 vs To C 业务 序言： 你点进来？那很大程度上说明你如今正面着以下问题： 1.什么是to B 业务？请看to B业务数据分析序列（一）： 2....To B 业务有必要做数据分析吗？ 4. To B 业务数据指标体系怎么搭建，重点关注哪几个指标？ 如果你真遇到上述问题，那你点进来就对了。...那就更多了… （1） 关注组织与业务：什么意思？...那么大都关注ARPU值，付费转化率，应收，实收等； 然而，对于B端产品来说，其背后的业务是可以量化的，但支撑系统难以量化，这体现在我们公司，我们也不会用业务的好坏去量化底层系统的服务好坏。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 业务分析方法是遇到特定业务问题时使用的分析定式，是在业务分析工作中被固定下来的、行之有效的分析“套路”。...这里将为大家介绍帕累托分析方法、A/B 测试分析方法、同期群分析方法及因果分析方法 4 类实际工作中常用到的业务分析方法。...帕累托分析方法是将帕累托法则反向应用，以帮助分析人员定位影响业务结果的关键业务对象时使用的分析方法。...，找准关键业务对象后就可以在分析业务问题时着重围绕这些对象的业务行为结果进行深入分析。 ...全书由八大部分构成：绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。
什么是广告系统？ 主要包含： 广告主投放广告的《广告投放系统》 媒体方（广告展示媒介-<地铁广告屏幕>）检索广告用的《广告检索系统》 广告计费系统（按次，曝光量...
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?...数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者等待业务需求，然后数据分析来实现，得出分析结论提供给业务使用。...所以这当中需要多深业务功底才能做好分析，把分析价值呈现给业务，让他们用起来，这是一个难题，但也是企业最想解决的难题。...浅析数据分析如何深入业务 案例一，由系统性分析框架，与业务需求一起完善BI，并用之产生足够价值。...数据分析要深入业务，需要做以下事情： 1、先虚心学习基础业务知识 2、建立分析体系，不完整的地方，有业务帮忙补充，BI的业务知识更为全面 3、了解业务的决策、执行困难，对实用性业务经验积累有巨大帮助 4
对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......To B or Not to B, there is not a question ——（一）什么是to B 业务 序言 时光荏苒，不觉在分析to B 业务中摸爬滚打了两年有余，对接的是整个腾讯云数据...本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。...作者：王婷，腾讯SNG数据中心，数据分析工程师，专注于腾讯云业务数据分析与挖掘，腾讯云用户画像等工作，通过数据了解产品，进而启发产品，辅助业务决策。
本文主要介绍分析业务的一般流程，分为两个部分：分析是怎样一个过程?分析解决业务问题的框架是什么?...分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...我们分析的项目常常会对应多个业务场景，例如：产品场景、运营场景、市场场景等等；所以我们在拆解这个项目时要把场景考虑全了，根据业务顺序，按场景来拆解。...所以寻找原因的流程：拆解业务成模块 – 衡量模块表现 – 分析模块做差的原因。 4.提出解决方案 分析出来是哪个模块做的差，以及做的差的原因之后，接下来就要去思考解决方案了。...如此往复的进行这个过程，直到业务问题被解决，商业价值最大化才算整个分析的过程有效，才算结束。
系列一和二篇我们聊了下To B 业务是什么，它的产品路径是怎样的，To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么…....，供应商需要在你的整个生命周期中去不断获取价值，通过这样的业务模式来开展to B 的业务。...这跟业务的销售模式有很大的关系。财务侧指标与业务侧指标之间的是有区别的，财务数字是对公司过去以及现在的业务成果进行描述，要对公司的实际情况加以了解，财务和业务指标需要互相印证。 ...To B 很大程度上是KPI驱动的，财务侧指标便于管理层了解业务成果，而客户侧指标便于了解业务运行状态是否健康。...通过以上分析，不难看出，to B业务具有一系列不同于to C 业务的显著特征：客户留存是即使，获客成本高，产品/服务客单价高，产品迭代需要数据支撑。
client.search(searchRequest, GulimallElasticSearchConfig.COMMON_OPTIONS); //3.分析响应数据封装成我们需要的格式...builder.postTags(""); sourceBuilder.highlighter(builder); } /** * 聚合分析...TermsAggregationBuilder attr_id_agg = AggregationBuilders.terms("attr_id_agg").field("attrs.attrId"); //聚合分析出当前...attr_id_agg.subAggregation(AggregationBuilders.terms("attr_name_agg").field("attrs.attrName").size(1)); //聚合分析出当前
尤其是建立“业务分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被业务方狂喷：你这都是啥东西！脱离业务！不切实际！所以到底什么是“业务分析模型”，又改怎么建？...我们今天系统讲解一下 1 业务分析模型是什么 首先，一个正儿八经的分析模型得包含三个条件： 有合理的逻辑 有明确的目标 有数据的支持 所以，首先得把SWOT，PEST，4P之流的垃圾扫出“模型”队伍...无法量化计算的，不算分析模型。它们只是拿来美化ppt的。 业务分析模型的重点，在“业务”两个字。得让业务参与得进来，看得懂，能应用的，才叫业务分析模型。...显然，我们不能指望产品经理、销售、运营、售后、物流的人去学《机器学习》《数学建模》《统计学》《python编程》所以数据分析师们经常打交道的算法模型就不要在这里用了——业务看不懂，参与不进来，问题解决不了...因此梳理业务流程的时候，需要关注业务上下游部门、兄弟部门是如何协同的，从而构建出来。实际业务流程，可能既有串联，又有并联，比如我们常说的杜邦分析法，就是如此（如下图）： ?
A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。业务部门问了建议，可以直接去落地。...所以想要推动业务，就得认真分类业务工作，找到数据的发力点。 ? 2 推动业务的切入点 业务解决问题，从决定立项到执行完成，分为四大环节（如下图所示） ? 在整个过程中，数据分析不能包打天下。...因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。...所以业务跟你说：我们活跃率不行；我们的转化还得加强；我们的用户体验不好的时候，一定要追溯的问题源头，落实到一个数字或者一件事上，具体讨论到底是啥问题。 ? 坑点2：没有相关指标分析。...不做活动又跌 所以当业务关注这些指标的时候，一定要做相关的指标分析，特别是要关联到一个有最终考核意义的指标，比如利润、成本之类。至少要保证这几个主要指标是联动的，允许有虚荣成分，但是不能全是水。
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对于企业而言，数据分析的作用主要体现在三大领域：（1）是对业务的改进优化；（2）是帮助业务发现机会；（3）是创造新的商业价值。 数据分析最重要的是基于对业务的理解，因此本文就此展开......To B or Not to B, there is not a question （一）什么是to B 业务 序言 时光荏苒，不觉在分析to B 业务中摸爬滚打了两年有余，对接的是整个腾讯云数据，从底层数据的不规范...本文是我数据分析在to b 业务应用系列文章的第一篇-----什么是to B 业务？ 希望以此为起点，逐步在后续文章中分享to b 业务应该关注哪些指标？...如何搭建to B业务的指标体系，如何构建toB业务的特征体系，如何将机器学习算法应用与to B 业务数据中等等内容，希望能与大家一起来探讨和沟通，互相学习，共同进步。...我在做数据分析了解B类产品的过程中，或多或少都要与商务人员打交道，这在C类产品中是不太可能的。
：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。...本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。...一、业务分析模型 [a52e77ad41140421bb9c0c6b6f749bbc.png] 1.1 AB测试 AB测试，简单来说，就是为同一个产品目标制定两个方案（比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮...1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程...，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
redis 基础数据 sets 业务场景分析 针对常见的业务场景，只使用 redis 的 sets 命令来分析。 sets 介绍 sets 是唯一字符串的无序集合，集合不允许重复键数据。...业务场景分析 sinter、sinterstore 图如下： inter.png 作用：计算集合成员的交集。 运用：社交、推荐系统、分类系统 举例： 以我们熟悉的微信、QQ为例。...总结 本文章是 redis 应用第一篇，后续应该会基础所有基础的类型结构，针对其特点分析一下业务场景。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。...数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。...所以即使是同一个数据分析的结果，给上层和基层看，展现效果可能完全不同。 ? 第二步明确赋能问题。 然而，怕就怕“清晰”俩字。实际上，业务能清晰讲明问题的少之又少。...不用说，这又是数据分析老本行工作。...小结下：所谓数据分析赋能业务，可以做的是 一量化现状，为赋能打下基础 二梳理问题，为赋能方向指路 三筛选方法，为赋能优化效率 四监控进度，为赋能保驾护航 五总结经验，为赋能积累成果 很多同学看了会大呼：
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