数据分析

推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比

推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价

悦跑圈运营总监龙海涛:如何做好垂直领域的运营

悦跑圈用户数量从几十万增加到几千万,他们是如何运营的?近日,在兑吧的沙龙活动上,悦跑圈运营总监龙海涛分享了自己在垂直领域做的案例,从战术上分享了自己实战中的感受和经历。以下为悦跑圈运营总监龙海涛演讲全文,有删减:一、分析数据分析数据,才能让你走得更稳。线上马拉松已经是悦跑圈的IP赛事,“由悦跑圈首创”。截至2016年4月,悦跑圈已经举办了15场线上马拉松,报名人数达297万

搞懂这5个问题前,PM千万别说自己懂数据

注:ACID原则即DB管理系统中的事务所要遵循的四个特性:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。原子性是指一个事务是不可再分的,必须作为一个整体完整执行。一致性是指无论事务执行结果如何,执行前后的数据约束规则应保持一致,不能被打破。隔离性是指两个及以上的事务并发执行时不能相互影响。持久性

助力运营,数据分析怎么做?

数据分析师事前与运营保持良好的沟通,事后为复盘做好准备,让数据分析助力运营工作,合作共赢。做数据分析的同学最常服务运营,也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联,以至于大家在网上看到的数据分析文章,十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深,以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。今天我们就先看其中最大的一个问题。运营的工种有

数据分析的结果该如何落地?

我们在做数据分析的时候,经常结果落不了地?数据分析难以得到闭环,这时候,我们该如何做才能实现数据分析结果有所着落?作者分享了自己的实际落地经验,让我们一起来看下吧。数据分析的结果该如何落地?我分析出了我认为有价值的数据分析结果,但是不知道怎么落地,特别是在大企业里,要公司执行我的结果,是非常难的一件事,我做的有价值的数据分析,往往无疾而终,各位大神有什么办法吗?作

京东生鲜自营店铺流量来源数据分析

时隔两年,没有写过东西了,19年来到北京帮朋友做生鲜线上销售,就忙着昏天黑地。简单说一下,朋友家里主要做冷冻虾类的工厂,在全国范围内,也算是数一数二的工厂,工厂

信息流广告投放如何做数据分析?

随着互联网人口红利的消失,各大互联网产品都争先恐后开始做用户增长,希望以最低的成本拉新促活更多用户。用户增长的策略和手段有很多,其中互联网效果广告投放是非常重要

产品经理:没看过这张图,谈不上懂数据分析?

一、热图这么多,产品经理该怎么选?热图(heat map)也称热力图,是以特殊高亮的形式显示用户页面点击位置或用户所在页面位置的图示。借助热图,可以直观地观察到用户的总体访问情况和点击偏好。1.三种不同的热图及原理目前常见的热图有 3 种:基于鼠标点击位置的热图、基于鼠标移动轨迹的热图和基于内容点击的热图,三种热图的原理、外观、适用的场景各有不同。基于鼠标点击位置的热图(左

七种常见的数据分析方法拆解,打工人必备|6000字解析

数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。本文作者分享了七种常见的数据分析方法拆解。推荐工作中需要数据分析的用户阅读。数据分析一直是我们互联网人辨别方向的不二法门,我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势,也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。下面就给大家详细拆解七种常见的