数据

大数据时代,如何利用数据来提升设计?

当你面对一个艰难的问题时,你是根据什么来进行抉择?直觉?还是遵从内心?难道是喜欢抛硬币?这些方法可能偶尔会给你正确的方法,但它们的有效性相比数据是不够真实的。那么,让我们来挖掘出最有效的方法。作为设计师,我们可以利用数据来改善我们的设计。什么是数据?我们需要不拘一格的自主权,和我们考虑的数据一样。对我们来说,这不仅仅是数字,在我们看似平常的一些数据,甚至能让传统数据科学家屈

VR 百亿商机来临 你准备好了吗?

有一天,你突然醒来,发现自己正身处一座雪山之中,前方是一所吊桥,吊桥下是令人心惊胆颤的万丈深渊,你颤颤巍巍地往前挪步,身处高空之中,面对苍茫的雪山,冰冷的链条,摇晃的吊桥。一阵大风突然刮过,你一脚踩空往深渊坠去,雪山中传来一声恐怖的呐喊…VR游戏你突然惊醒,发现自己不是在梦中,而是站在显示器前。亲,还没反应过来吗?VR时代已经来临,你准备好了吗?VR成科技新宠 颠覆式改变生

数据本没有意义,AI 本没有智慧,是人让其有了意义

好像我们这些数据行业迎来了历史上最好的时刻——数据爆发的时刻。今年以来又出现了很多热词,不止大数据,人工智能(AI)、深度学习(deep learning)、机器学习(machine learning)、AR、VR……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。所有这一切好像跟我们相关,但好像离商业价值又那么远,他们之间到底跟数据有什么关系,有没有可能给其他行业创造价值?

TalkingData 于洋:金融行业从数据运营到运营数据的转变

本文根据于洋在T11 2016暨TalkingData智能数据峰会的演讲整理而成 我的主题是金融行业从数据运营到运营数据的转变,大家可能觉得我是在咬文嚼字,但是今天,我会和大家探讨其背后的深刻含义。数据运营,整个金融行业谈了很多年,关键点是数据运营如果要做得好,核心一点是去拦截稍纵即逝的商机。比如发现用户的特点和机会的时候,怎么通过数据资源和线索为这样的用户去服务,这是很重

都说现在是信息社会和大数据时代,你能说清楚什么是数据和信息吗?

都说现在是信息社会和大数据时代,你能说清楚什么是数据和信息吗? 小王是小学三年级学生,他告诉妈妈:数学考了97分,语文考了98分。这是数据,他妈妈根本不可能知道他的考试成绩好还是坏。下面的才是信息。结果一:数学97分,全班第一;语文98分,全班第二。结果二:数学97分,全班倒数第一;语文98分,全班倒数第三。信息社会有价值的是信息,每天只是与数据打交道的人只能注定平庸。屡战

换个角度认识大数据——主数据认识

说到大数据就不得不说一下主数据,曾经公司在无数个会议上被多次提到,一群参会的吃瓜群众根本不知所云。今天我们就来分享一下我对主数据的理解。什么是主数据? 主数据就是描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;主数据并不是历史日志数据也不是交易流水记录。一个企业的主数据包含多方面的,从不同方面分析都可以找到大量描述业务数据,例如航线、航班是对于航

解析:大数据驱动时代的创业企业困惑

自2015年国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,与此同时工信部开始制定《大数据产业“十三五”发展规划》, “大数据”三个字反复在政府各大会议中出现,大数据发展正式升级为国家战略。政策导向的变化直接影响着企业的发展,无论是互联网企业,还是传统支柱型企业,大家纷纷把目光转向了大数据。在这个大数据驱动的时代,人人都说数据重要,对已具有一定规模,具有多年大量数据积累的大型企业来

想学数据分析?先来看看基础入门吧

数据收集常见的就是网络、数据库、调研等。谁说菜鸟不会数据分析的读书笔记,读完这本书的第一感觉是,excel已经够喝一壶了,不要急着想学SPSS、SAS,还是先从基础的看起吧。1、数据分析的步骤(1)明确数据分析的目的和思路 做数据分析切忌为了分析而分析,要有明确的分析目的,一般会借助于一些理论模型来知道分析,比如:营销方面的理论模型:4P、用户使用行为、STP理论、SWOT

如何通过数据利用好消息推送这把双刃剑?

作为产品运营人员,我们都知道运营的最终目标是要和用户之间建立长期有价值的联系。完美的用户界面、强大的功能和明确的价值主张,对于获取用户是强大的保障。但这并不代表用户在需要的时候能够使用他们需要的功能,也不代表用户以后会经常使用你的应用而不是你的竟品,这时候,就需要我们有针对性的市场手段进行运营。推送消息、app内的消息、短信推送等越来越多地被使用,什么时间?推送给哪些人?推

定量数据用户画像的方法与流程

用户画像是一种目标用户的人物原型,它不仅可以快速了解用户的基本信息并快速归类,并且可以进一步精准地分析用户行为习惯和态度偏好。用户画像虽然是用户的虚拟代表,但必须基于的是真实用户和真实数据。1、明确研究目的我们尝试去做一个用户画像,往往是基于以下情景:确定目标用户 ,将用户根据不同特征划分不同类型,确定目标用户的比例和特征;统计用户数据 ,获得用户的操作行为、情感偏好以及人