数据分析

数据分析报告怎么用?

本文是作者基于自身多年数据分析的经验,总结的一体化数据分析框架,简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~大数据,这个被炒烂了的概念,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,例如网络热词:hadoop+spark,data mining。而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有

「分析数据」是找出关键驱动元素的好方法

数据的本质是场景还原,行为数据对用户需求和体验的还原能力是不可替代的,通过构建指标体系,对业务进行监控,梳理用户生命周期历程,明确用户需求和企业诉求,做数据指标的顶层设计,以用户为中心分析问题洞察价值。本文从运营角度,剖析在金融行业快速发展期,如何通过数据驱动实现业务增长。主要内容包括:行为数据是基础&深度还原需求业务监控是重点&梳理指标体系驱动增长是核心&场景解决方案行为

丧文化火了,走心的营销还会远吗?

纵观现今流行的广告案例,与其说丧文化火了,不如说营销者更懂消费者内心了;不是知道我们想要什么了,而是更愿意倾听我们了,更懂得表达我们想表达的。同事最近经常跟我抱怨:工作挺累的累得跟狗一样。如果你觉得自己一整天累的跟狗一样,那你真是误会大了,狗才没你那么累!丧不丧?丧。昨天在楼下吃面,面馆的墙壁上就框着这么一句话。真是丧到饭馆了!好吧,今天我们就来聊一聊丧,丧文化。一. 丧文

奥美公关数据分析总监王泽蕴:不做无效的营销之人群画像

人群画像很重要,但更重要的是背后的数据化思维方式,其实就是运用数据的手段去了解现象背后的规律到底是什么。为什么要做人群画像?品牌视角和用户视角不同甲方认为好的产品特点有时消费者根本不买账,也就是说甲方视角和消费者视角其实有时候是两个视角。如果不知道消费者视角的话,效率就会很低。举个例子,一个空气净化器的品牌想迅速在C端市场打响知名度,他们认为自己的产品没有竞争对手,因为这个

一文详解公众号数据分析的正确姿态

当我们努力进行各种内容革新,比如定位调整、内容层次优化、内容创新、活动升级……究竟怎样才能知道「改变」究竟是变好了、还是变坏了、还是不温不热?也许你想到答案了:从公众号后台数据的蛛丝马迹中捕获「真相」。为此,本文作者将带你学习公众号数据分析的正确姿态。如果说,去年下半年起,广大公众号运营者就已经嗅到丝丝寒流,那今年以来,则可说是暴风雪前夕——大量公众号出现各种退化现象(不妨

PTMind 从日本杀来中国,用“运营数据分析+可视化”抢市场

公司目前已启动下一轮融资。直白的说, PTMind(铂金智慧)是一个运营分析+可视化平台 ,主要利用点击、浏览触达率热图等可视化分析,改善用户体验,提升转化。创始人兼CEO郑远在日本待了8年,在北京组建团队,由于海外市场付费意愿比较成熟,所以PTMind产品先从日本为主,切全球市场。PTMind旗下有两款产品—— Ptengine(铂金分析)、Data Deck。 Pten

从产品角度透析「事件转化漏斗」

什么是事件漏斗?事件转化漏斗又该如何进行计算?作者一一为你解读。1.事件漏斗计算1.1 基本定义假设一个漏斗中包含了 A、B、C、D、E 五个步骤,某用户依顺序依次触发了A、B、C、D、E,则视作该用户完成了一次事件漏斗转化。某用户依次触发了 A、X、B、X、C、X、D、X、E,也算做用户完成了1次成功的漏斗转化(X为任意事件)在事件漏斗分析中,发生了后续事件的用户,一定发

解析 KGI、CSF、KPI——数据分析的一种思路

本文分享的是关于数据分析的技能。介绍《图解网站分析》中搭建的一套以KGI、CSF、KPI为主的数据分析模型,从而了解KPI从何而来,如何制定。 1. 行为产生数据先来谈一谈,自己对数据基础概念的思考。我认为首先要建立的核心观点是:行为产生数据。翻译一下这个核心观点。意思就是,当我们在思考或描述数据相关需求的时候,必然要包含这样的语素:“物体A+动词+物体B”。举个例子,比如

10 款数据分析“工具”,助你成为新媒体运营领域的“增长黑客”(上)

不必羡慕什么“技术流”,即使是不懂技术和复杂数学知识的你,照样能成为新媒体运营领域的“增长黑客”!因为创造性思维和强烈的好奇心会给你带来好运的,等到工具、技能和思维三者融会贯通的时候,就会像独孤求败那样-“不滞於物,飞花草木皆可伤人,草木竹石均可为剑”!1 成为新媒体运营领域的“增长黑客”1.1 一般意义上的“增长黑客”“增长黑客(Growth Hacker)”,这个近几年

用户调研、竞品分析、数据分析、行业分析 4 个方法,轻松挖掘产品需求

一般产品的需求来源,除了老板和其他同事(运营或市场)的业务需求,还可以来自以下几个方面: 1.用户调研用户调研的手法有很多,如问卷调查、用户访谈。这类方法的好处是操作简单、反馈周期短、贴近用户。但是,用户调研也很容易产生比较大的偏差。对此,可以从调研方和调研对象两方面进行归纳和建议。调研方的先入为主在设计调查问卷的时候,我们往往会有先入为主的毛病,自己挖个洞引导用户往里钻。