数据

从 0 到 1 构建数据生态系列之四：与研发的爱恨情仇

题图 - HIT文·blogchong 接上一篇《从0到1构建数据生态系列之三：拆解架构图》。1 写在之前接上一章的架构图，我们知道我们只是起了个头，后续还有待完善的部分。这一章节暂时不讲，我们在上一章成果的基础上，讲述一下整个数据收集的相关故事，以及期间的一些收获和思考。主要是和研发团队之间的“爱情火花”。在数据生态的第一环中，最核心的问题就是基础数据的收集，这是一切的后
产品运营 2016年11月23日

闲话互联网开放型数据价值挖掘

题图文·blogchong 缘起 早在一两个星期前，就一直在思考一个问题，那就是基于互联网开放型数据的价值挖掘，对应其具体的应用场景，以及具体的落地方式。这一段时间一直没有停止过探索，以及寻求这个问题的答案，所以，这段时间一方面在和不同的同行们请教、交流，另一方面自己也在不停的思考这个话题。互联网开放型数据。 所谓互联网开放型数据，即在互联网上遵循公开性准则的前提下的开放数
产品经理 2016年11月30日

产品手记：6 需求分析之 How 与 KPI 数据分析

根据需求的评估确定需求开发顺序后，最后一步就是确定How即 怎样满足需求，包括竞品功能分析、 需求解决的具体流程与功能效果的预期与评估方式 。竞品功能分析过于宏大，包括竞品的细分市场定位、所带来的用户群的差异与需求差异，解决的具体流程及分析和对于产品的参考价值等等，需要结合实例，另开一节；具体流程又太过细节，以后结合原型一并叙述；这次主要来讨论一下功能效果的评估方式即KP
产品经理 2016年12月02日

一名优秀的分析师是怎样炼成的？

一、数据分析师的前世今生1 ：历史上大名鼎鼎的 “ 分析师 ”“ 历史统计 —— 总结分析 —— 预测未来 ” 的实践为自己的组织创造了绝大的价值，而这就是 “ 数据分析师 ” 的前身。二、数据分析师的价值金字塔图 2 ：数据分析师的价值金字塔用户行为数据、交易订单数据和 CRM 数据。工程师把不同来源的数据采集好，然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上；再由专门的数据工
产品经理 2016年12月03日

傅盛：深度学习是一种新的思维方式

落后最怕的是思维方式的落后。过去猎豹在安全和工具层面，抓住了上一个时代的大风口。如今这条赛道不再像以前那样野蛮生长。互联网已经进入下半场，广度红利时代结束。原先粗放式的流量经营模式遭遇瓶颈，用户增长受限，且再难出现爆发性机会。下一个机会点在哪？我讲过，人工智能会是下一个风口。但，首先我们必须认识到——人工智能一定不是简单的一个神经网络，也不是用一个新的函数替代一个旧的函数。
产品经理 2016年12月06日

实践指南 | 如何分析用户反馈数据？

翻译自：https://blog.intercom.com/how-to-analyze-customer-feedback-and-make-it-actionable/在《理解用户反馈最佳实践指南》的第一部分中，我们主要着眼于如何分析和理解那些对我们的产品有重要影响的反馈类型。一旦你决定了应该聚焦于哪些反馈以后，接下来，要如何针对用户的反馈制定公司的可执行方案？如何管理
产品运营 2016年12月07日

六步实现数据运营

来源|PMCamp ID:pmcamp作者：PMCamp数据驱动运营是老生常谈了，但是有好多新手并不懂如何去做数据运营，本文则系统的介绍了如何分6步来实现数据运营。一、数据运营 1.目的 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。2.核心 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。二、数据分析流程 1.拆分工作项 运营是一个包含了诸多琐碎
产品运营 2016年12月07日

基于校园一卡通和 WIFI 使用记录的数据分析和可视化

数据概览本次项目使用到的数据包括：一卡通消费数据、校园网wifi数据、上海市闵行区气象数据。具体来说包括：商户信息 ：共134项观测，包含32个商户系统、85个子商户；用户信息 ：共30861项观测，包含30861个一卡通账户、30812个学号，即有49名学生拥有两个一卡通账户；交易记录 ：共7915289项交易记录，时间跨度为2014-09-01至2015-01-31；气
业界 2016年12月07日

做网站数据分析，必掌握的两个分析方法

本次讲的是两个基础的分析方法，对比分析和细分分析法。这两个方法在今后的分析工作中几乎处处要用到，这也是基本的数据分析思路，所以提前到这里来讲。一、对比分析法对比分析法在本质上是通过数据计算方法来判定两个解决方案的优劣。一个常见的例子是：同一个电商网站上的商品A和商品B，哪一个对网站贡献更大呢？按常规的考量销量的方式显然不足以进行全面的对比，在这里我们要综合考虑访问量、转化率
业界 2016年12月08日
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