数据

做好 O2O 业务用户体验的 3 要素

O2O业务因为有了大量人的参与,使得提升用户体验变得更加困难,但并不是无迹可寻的。价值认同、数据管理、员工赋能就是是梳理 O2O 业务用户体验的一种框架。前两天在朋友圈看一身在美国的朋友在夸一家餐厅,事情大致是这样的:两年前,他预订了这家餐厅,但因为餐厅有特殊情况临时取消了他的预约,在征求他的意见之后把他安排到姐妹餐厅去了。事情就这么过去了两年,然后前两天他一家人又去了这家

数据模型落地产品需求 | 数据产品经理门槛真的有那么高?

原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s/nH1HRDirqqRsaWoWfexOlA近期在负责公司的产品模块迭代,在评审会议中与开发们PK自己的需求同时,也在纠结如何更快的去证明需求的可靠性?如何将产品设计的立脚点站稳?如何给予评审会议中的同事、LEADER一个不是拍脑袋的方案? 由此,合理的数据分析显得尤为重要,如何去得到数据?如何将数据的分析结论应

遇见大数据可视化系列文章(3)来做一个数据可视化报表

上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础,将数据进行设计可视化后,可以让我们有一种全新的方式去认识数据,改变对数据的呈现和思考方式。那现在就让开始做一份数据的可视化表,一步步的来看下我们如何获取数据,以及如何进行可视化的展示。在上章内容中,提到了关于【数据可视化迭代过程】的步骤,这也能看出整个过程包含的步骤,大致有:确定主题数据获得图表选择(表达)图表绘制当然了我们也可以看到可

遇见大数据可视化系列文章(2):数据可视化基础研究

数据可视化的目的是有两个:一个是更好地分享和传达数据信息,二个是通过设计之美有效地缩短信息的传达。这是可视化的最根本的目的,可视化的定义在不同人眼中是不一样的。近日星巴克与微信推出的社交礼品功能“用星说”,可以说刷遍了朋友圈。无论你爱不爱喝咖啡,星巴克似乎都成为了一种文化象征。上班族青睐,小清新喜欢,基本上大家看到绿色的人鱼标志就能马上认出它来。虽然一直也有喝咖啡的习惯,但

如何快速全面建立自己的大数据知识体系?

作者经过研发多个大数据产品,将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来,希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路,让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。很多人都看过不同类型的书,也接触过很多有关大数据方面的文章,但都是很零散不成系统,对自己也没有起到多大的作用,所以作者第一时间,带大家从整体体系思路上,了解大数据产品设计架构和技术策略。大数据产品,从系统性和体系思

大数据要怎么用,12 名创业者这样说

文章分享了12位创业者对大数据分析的一些看法,给大家一些参考,以免盲从于数字。当下,大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程:销售策略,营销邮件的打开率,网站点击量等等,利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的,然而这也是一把双刃剑:过于依赖数据,可能会让我们忽视自己强大的直觉

线下零售企业在数据驱动上的三个挑战和三条思路

数据分析渗透传统企业是互联网时代大势所趋,这是我一直思考的重点。这次我把问题圈定在线下零售企业。我从数据的视角探讨问题,并不是针对线下零售的全方位解决方案。我的思考总结为三个挑战和三条思路。挑战一:数据采集能力不足线下零售相比线上电商,在数据采集上有天然的劣势。对于电商来说,我们把一个用户的渠道来源、浏览的商品详情、注册登录信息、加入购物车、购买等完整的行为路径记录下来。而

未来数据分析用户互动的三种方式

随着时间推移,将会创造出更多的数据并加以使用,大数据的应用范围将从单纯的工程和软件开发领域,逐渐扩大到其他领域,帮助我们简化流程、改善客户服务和计算风险。2000年,彼得·莱曼(Peter Lyman)和哈尔·瓦里安(HalR. Varian)开展了一项史无前例的研究。 用计算机存储术语来说,他们的目标是弄清楚全球每年产生多少原始数据。 他们发现,在1999年,全球产生了大

如何利用数据思维助力业务运营?

大数据并不是简简单单的大量数据,不可否认数据在业务增长过程中扮演着十分重要的角色。什么才是大数据?大数据不是简单地等于大量的数据。大数据的概念也包括了在实际应用过程中,数据处理的难度和挑战性。从业务线的角度来讲,大数据的发展史经历了这五步:第一是金融财务公司,比如很多银行和信用卡公司,他们是最早开始使用数据的。从数据量来讲,他们是最少的。第二是CRM数据,即你的客户管理的数

腾讯设计师:超实用的数据可视化零基础教程之实战案例篇

腾讯ISUX -凯杨:上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础,将数据进行设计可视化后,可以让我们有一种全新的方式去认识数据,改变对数据的呈现和思考方式。那现在就开始做一份数据的可视化表,一步步的来看下我们如何获取数据,以及如何进行可视化的展示。在上章内容中,提到了关于【数据可视化迭代过程】的步骤,这也能看出整个过程包含的步骤,大致有:确定主题 – 数据获得 – 图表选择(表达