最新文章

数据分析是网站精细化运营的第一步
2018-08-31
电商网站如何做到精细化数据分析?其实网站的数据分析才是第一位的!通过网站分析工具抓取用户数据,进而掌握网站的优缺点及用户的喜好。找到了这些数据就等于找到了用户需求,就可以对网站进行针对性的优化与改进。我们以99click第三方网站分析工具SiteFlow?为例,为大家介绍网站分析重点应关注模块和指标。
数据分析 精细化运营 540 人学过
增长黑客也需要中视外部数据的分析
2018-08-31
现在互联网上关于“增长黑客”的概念很火,它那“四两拨千斤”、“小投入大收益”的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷。一般来说,“增长黑客”主要依赖于企业的内部数据(如企业自身拥有的销售数据、用户数据、页面浏览数据等),以此为依据进行数据分析和推广策略拟定。但是,如果遇到如下几种情况,“增长黑客”就捉襟见肘了
数据分析 增长黑客 642 人学过
数据测量与分析:入门完全指南
2018-08-29
在这篇入门完全指南中,我们将探讨分析学中一些基本的方法,以及用户体验测量与分析中的日常工作和交付物。我们也将列举一些常用工具、相关书籍,帮UX从业者更好地学会收集和分析数据。有没有一种神奇的方法,可以创造广受欢迎或者能让用户一见钟情的体验?并没有。创造所有人都喜爱的体验并非我们的目标,相反,我们力求创造一种直接服务于特定人群并让他们满意的体验。同样地,也没有一种特定的衡量我们创作成功与否的方法。在这样的情形下,分析学就�
数据分析 数据测量 622 人学过
python轻松实现数据可视化
2018-08-28
Matplotlib,一个强大的Python可视化库。一共5小段代码,轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图,每段代码只有10行,也是再简单不过了吧!
python 数据可视化 669 人学过
海量数据分析处理的十个方法
2018-08-28
本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎讨论。
数据分析 490 人学过
地理位置数据是如何被收集的?
2018-08-28
据国外媒体报道,美国科技博客下属研究机构BIIntelligence发表了一份报告,分析了地理位置数据是如何被收集的以及地理位置数据将如何改变整个移动行业。现在,配备GPS功能的智能手机数量已经超过7.7亿部,地理位置数据已经开始渗透到整个移动领域。除了象FourSquare和Shopkick那样的消费者应用之外,基于地理位置的服务在移动领域还有很多的应用机会。它可以支持广告和许多其他的服务,比如天气、旅游类应用。那么,这些地理位置数据是怎么被收集的呢?
数据收集 491 人学过
如何屏蔽广告异常数据
2018-08-27
对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,最终实现营销转化。但众多周知,广告数据造假已经成为行业的潜规则了。他们最怕出现这些问题:投放结果不理想,转化率低;所投入的财力与投放结果不成正比;广告费浪费严重等等。这已经严重侵害了广告主的权益。
广告数据 异常数据 490 人学过
通过数据分析实现广告投放的ROI
2018-08-27
对于大多数广告主来说,广告投放的目的无非就是吸引更多的用户,提升广告ROI,最终实现营销转化。但同时他们也更加关注这些信息,比如:广告是否按时投放?媒体/广告公司承诺的量是否达到?媒体/广告公司出示的数据是真实的吗?媒体有没有作弊?广告的投入与产出是否成正比……等等。
数据分析 ROI 广告 505 人学过
5个抢手的大数据趋势分析
2018-08-27
随着大数据和人工智能的广泛应用,这些新兴技术的庞大影响力遍及全球经济,如今的投资者和企业家们迫切希望在2018年取得这些创新成果,正在开始确定将要定义这些技术创新的主要趋势。那么,当今的人工智能和大数据热潮背后的推动力究竟是什么呢?渴望投资于这一现象的投资者能做出什么样的准备呢?
大数据 人工智能 487 人学过
运营商大数据建模的五个方向
2018-08-24
运营商的大数据有价值毋容置疑,笔者在《PKBAT大数据?谈谈运营商大数据的价值》一文中有详细的阐述,但当前面对的挑战不少。“为什么公司拥有这么多大数据,好像对于内部经营的改善还不多!”“对外价值变现的收入还不怎么够看,什么原因呢?”“建立了大数据平台,采集了很多数据,投资什么时候回本呢?”当然可以有很多的理由,诸如组织、机制、流程、人才等等原因,老生常谈了,特别是安全像达摩克利斯剑一样悬在胸前。
数据变现 数据建模 524 人学过
几本适合非专业出身的统计学图书
2018-08-24
有过那么几次,刚入门或想转行的朋友咨询,让我推荐统计学的入门图书。觉得还不错的几本,稍做整理推荐给大家,供这些人员参考学习。
统计学 618 人学过
3方法帮助企业提高数据分析和商业智能的能力
2018-08-24
由数据支持的决策驱动商业智能。知道如何收集数据并从数据中运用见解的商界领袖可以更好地优化他们的活动,这将直接影响企业的盈利能力。企业可以访问多个数据源,并可以使用收集的数据构建利基驱动的营销活动,以提高竞争力,并允许其为特定市场提供量身定制的产品和服务。正如JasmineMorgan所写:“商业智能对于任何零售企业在寻求增长,稳定和消除风险时都具有强大的优势
数据分析 商业智能 623 人学过
规划你在数据科学领域的下一个最佳角色
2018-08-23
根据IBM最近的预测:说到2020年,美国数据从业人员的数量将从36.4万增加到272万!在各个行业,我们看到业务数据的分析职位空缺激增,但是所有这些职位都需要完全相同的技能组合吗?我收到了许多关于数据分析行业职业发展的问题。
数据科学 478 人学过
作为数据科学家应该学习的第一件事
2018-08-23
根据30年的商业经验,下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的(非全面的)内容选择。这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。我不确定下面这些主题是否在数据营或大学课堂上讨论过。问题之一是招聘教师的方式。招聘过程是有利于以学业成就或其“明星”身份而闻名的个人,并且他们倾向于在数十年内反复教导同一事物。
数据科学家 546 人学过
APP数据分析到底要分析什么?
2018-08-21
当下,逢运营必谈数据分析,APP运营更是如此。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。收集数据,设计基础数据指标,多维度交叉分析不同指标,以数据甄别问题,再反向作用产品,最终形成数据驱动产品设计的闭环。从运营小白到产品经理,提到APP数据分析,必谈DAU、MAU、留存率、频率、时长…..那么,究竟如何将这些数据分析和日常运营结合起来呢?
数据分析 599 人学过
如何成为一名数据采集大师
2018-08-21
对于任何一个在数据领域摸爬滚打的人来讲,取数往往是其数据生涯的开始,通过取数我们了解了公司的业务、系统和数据,没有经历过取数肯定是不完整的数据人生,这也是企业很多数据分析师,数据挖掘师职业生涯的起点。但你会发现,企业内有人通过取数升级成数据分析师、数据挖掘师,亦或投奔业务,而很多人则一直在取数,捣腾着那一分三亩的数据,很勤奋但没有进步,为什么?本文帮你分析。
数据采集 437 人学过
B2B企业必知的3个线索扩张战略
2018-08-21
市场与销售之间的信息孤岛、客户的日益多元与多变、销售过程中的主观性,都有可能丢失线索,或延长本就长得可怕的销售周期。2018年,B2B企业若想提高线索的质量与数量,更顺利地走完整个漏斗,需要知道以下三个战略。
b2b 526 人学过
如何通过传递参数来实现快速切换图表和数据
2018-08-21
参数是一个可灵活调整的变量,这个变量目前支持在BDP个人版的计算字段中使用(未来可能会支持更多应用),实现单个计算字段甚至整个图表的动态逻辑方案。那么图表传参是什么意思呢?简单来说就是通过传递参数来切换图表和数据~大家还是晕乎乎吗?
数据图表 574 人学过
带你解锁服装业大数据分析平台那些事
2018-08-21
奥威软件是国内最早从事大数据与商业智能(BI)系统自主研发的厂商之一,始创于2006年,至今发展十余年之久,研发了面向中国企业级市场、最具性价比的商业智能产品Power-BI、免费大数据分析云平台SpeedBI、全新的跨平台大数据可视化分析平台OurwayBI等大数据与商业智能产品。
738 人学过
数字化整合实现智慧会展O2O2O业态
2018-08-21
作为现代服务业的重要组成部分,中国展览业的运行状态和发展趋势不但与国家经济转型密切相关,更对国家经济的创新驱动转型有着重要意义。日前,中国互联网络信息中心(CNNIC)第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示:截至2017年12月,我国网民规模达7.72亿,普及率达到55.8%,手机网民规模达7.53亿,互联网商业模式不断创新、线上线下服务融合加速以及公共服务线上化步伐加快,成为网民规模增长推动力。
数字化 智慧会展 724 人学过