三要点｜解构数据分析的思维模式

数据分析（Data Analysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲，我对“数据分析”的概念知之甚少，仅有的那点理解：统计数据，分析数据，大数据（Big Data）。正文如何对产品进行数据分析呢？或者说对我这样的一个数据分析小白来讲，该从何入手数据

产品经理 2016年05月25日

都在说大数据，但你知道大数据的核心价值是什么吗？

一、什么是元数据（Metadata）？元数据是对数据本身进行描述的数据，或者说，它不是对象本身，它只描述对象的属性。比如，一幅画本身，是数据。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等，就是它的元数据。又如，你妈给你介绍个相亲对象，你并不认识他，但你妈告诉你他的年龄、身高、体重、体貌特征、家庭背景、收入、爱好特长，你心里也就对他有了印象。即便你还不认识他。元数据的价值能

业界综合 2016年05月24日

tcp/ip参数控制

1、Keep-Alive如果一段时间内没有数据交换，通信的每个终端都可能会怀疑对方是否还处于活跃状态，TCP协议提供了一种Keep-Alive的机制，该机制在经过一段不活动时间后，将向另一个终端发送一个探测消息。如果另一个终端还处于活跃状态，它将回复一个确认消息。如果经过几次尝试后依然没有收到另一个终端的确认消息，则终止发送探测消息，关闭套接字，并在下一次尝试I/O操作时抛

业界 2016年05月12日

技术培训 | 大数据分析处理与用户画像实践

孔淼：大数据分析处理与用户画像实践直播内容如下：今天咱们就来闲聊下我过去接触过的数据分析领域，因为我是连续创业者，所以我更多的注意力还是聚焦在解决问题和业务场景上。如果把我在数据分析的经验进行划分的话，刚好就是我所经历的两次创业阶段，第一阶段是“第三方数据分析”，第二阶段是“第一方数据分析”。所以今天咱们就从这两点来谈谈数据分析。第三方数据分析先聊聊“第三方数据分析”，这个

用户研究 2016年05月12日

给产品经理讲技术丨动手写代码：数据的结构

【相关推荐】给产品经理讲技术丨端口二三话给产品经理讲技术｜程序员冒死揭露黑产系列之：“ARP”攻击给产品经理讲技术丨没线，并不可怕？给产品经理讲技术丨提需求的正确姿势是什么给产品经理讲技术丨产品后悔药来了，讲讲热补丁技术接上文《动手写代码：程序中的数据》。上文我们了解到，程序归根到底就是对数据的加工和处理。要实现这个目的，首先要对数据进行分门别类。C语言（其他语言一样）有一

产品经理 2016年05月09日

[原]解密Airbnb数据流编程神器：Caravel 颠覆许多大数据分析平台的开源工具

概述我非常认同前百度数据工程师、现神策分析创始人桑老师最近谈到的数据分析三重境界：统计计数多维分析机器学习数据分析的统计计数和多维分析，我们通常称之为数据探索式分析，这个步骤旨在了解数据的特性，有助于我们进一步挖掘数据的价值。而基于我们对数据的理解，再引入机器学习的算法对数据做出预测就变得水到渠成了。现实世界里，大部分的公司更多时间其实没有这个精力去搭建复杂的数据分析平台，

业界 2016年05月09日

Kettle

Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。 Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。 介绍 Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。 Ke

业界 2016年04月28日

除了PV、UV，产品经理还应该知道这三大数据指标

除了PV、UV，产品经理还应该知道这三大数据指标一、PM必须要知道的三大数据指标作者技术出身，从数据组成的角度来说，一个完整的闭环数据源包括三部分：用户行为数据；服务端日志数据；实际交易数据。其中，实际交易数据会经常被存储在离线数据库中，并通过 ETL 来获取分析。而用户行为数据和服务端日志数据很多时候都是近似的。最近几年发展最快的是前端，每个月都会有新的东西出来；整体趋势

产品经理 2016年04月27日

产品微操的艺术：提高核心指标的5个需求原理

PS:向老周致敬，感谢360手机助手这样的环境我才能用数据验证完大部分自己总结的理论，ABtest需要人力、时间、资源，中小公司人力不够，大公司因体制问题，有人力、资源，时间慢、资源无法到位，在360这样主打短平快准的风格才有机会快速验证，当然弊病是中长线的活儿很难推动。[br]# [br]# 概述[br]产品跟DOTA或者LOL一样，不同的公司体制培养出了不同的产品风格，

用户研究 2016年04月11日

如何辨别“伪大数据”产品？

科技营销紧跟正在上升的有力潮流来盈利，这是个长期公认的做法。在互联网热潮（.com boom）时期，和互联网一点儿关系没有的公司都在名字里加上了“.com”。环保产品满身绿色。云端产品都和“云”贴边。现在又兴起用大数据来贴金。这些夸张的手段是否弊大于利呢？也许因为营销中利用了“大数据”这个词，人们能去接触并了解一个不然他们不会去考虑的产品。但这个伎俩几乎骗不了谁，并且会让用

产品运营 2014年12月26日