数据分析

四个方法,拯救你平淡的数据分析报告

数据分析报告太平淡,没有实际价值,也没有建设性意见,怎么办?本文作者介绍了四个方法,分别是标杆分析法、业务诊断法、机会识别法、概念测试法,助力大家的数据分析报告更上一层楼,一起来看看吧。为什么“数据分析报告太平淡,只是陈述事实,没有建设性意见”是很多企业的抱怨。“数据分析建议要可行,有建设性,能产生效果”也是很多企业的要求。问题是:咋做到呀!通常来讲,有四种方法,

为什么你做的数据复盘报告,总被人挑刺

“复盘活动、销售、产品表现,总结成功经验,提供优化建议”是数据分析的一项基础工作要求,然而很多同学都遇到过,自己写的复盘报告被领导/业务Diss,说:“我早知道了”“有没有深入的发现!”“有没有可操作

一文快速解锁:标签体系全流程

标签体系,绝对是数据分析工作中,最值得优先做的。因为它和所有工作都有关系,经营分析、投放分析、用户画像、推荐策略、商品运营……都得靠标签带动。标签体系做得好,后续分析才有足够多素材,才能积累经验。标签

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

数据产品求职面试过程中,经常会被问到数据仓库相关的知识,尤其是对于数据资产管理与数据治理方向,可以说是必答题,其中一个高频的问题就是对数仓建模理论知识的了解,比如,数据仓库分层理论以及常用的建模方法,

关于A/B测试

当前,越来越多的企业选择 A/B 测试进行产品改版升级,目的在于优化用户体验,帮助企业提升用户量及收益。一、什么是 A/B 测试A/B 测试是一种用户体验研究方法,通过为用户随机展示产品的两个或多个不

做好需求梳理,请牢记这3个要点!

这两周很多小伙伴陆续突破千难万险返程复工,没复工的也在远程办公。在家憋了整个春节很多同学都表示:我的大刀已饥渴难耐了!恨不得马上拿起键盘狂敲代码。在此特别提醒

7000 字深度总结:运营必备的 15 个数据分析方法

这篇文章来自 GrowingIO 联合创始人 & 运营副总裁陈明先生,全文总结了 15 个运营必备的数据分析方法论。不论是刚刚入行的萌新,还是深耕多年的老司机,这篇深度总结,都值得你再次回顾。提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。其实,“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力,比如根据股票的走势决定购买还是抛出;依照

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