数据

作为产品经理,你每天会观察哪些数据?

看数据这种技能也是越练越熟,真有「数据 sense 」这种东西,经常看就会对数据更敏感,更容易发现数据中隐藏的信息。刚入行的时候不懂怎么看数据,每天就是看着后台报表里的 UV 、 PV 涨了一点点/跌了一点点,然后就没有然后了。直到后来机缘巧合做了一段时间用户增长,渠道相关的工作,才慢慢学会怎么去看数据。后来我反思为啥最早对着数据的时候整个人是懵的?想来想去最后觉得根本原因

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

数据运营入门——方法论 + 案例

运营过程为什么要做数据分析?数据分析的流程和方法都有哪些?Part 1 数据运营目的: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。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。Part 2 数据分析流程 一、拆分工作项 运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作,运营人员要会拆分自己的工作项,并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析,

产品、运营人员在互联网项目中要关注哪些核心数据

成本数据和收益数据,则会从不同层面反映出运营的效果。庖丁开发:专注于互联网项目开发文章部分观点参考自书籍:《从零开始做运营》我们都知道数据对一个互联网项目的开发运营很重要,我们今天就来说说产品运营日常工作中要关注哪些核心数据。一、数据的定义数据,其实就是一堆数值。但这些数值,是从用户的行为统计而来。用来便于需要使用数据的同学进行研究和分析之用的基础素材。二、有哪些数据需要关

我们要从多少个维度才能读懂数据

随着大数据时代的来临,数据分析、数据运营已经成了所有人都在不停讨论的话题。不管是产品经理、市场运营还是销售好像都在说数据导向、用数据说话。虽然对数据的看法与定义众说纷纭,但是所有人都会认同读懂数据,通过严谨深入的数据分析来驱动产品的更新迭代,调整运营及市场策略这一事实。互联网产业随着技术发展,所涉及的行业包罗万象。虽然每个行业关注的数据点都不一样。但是几个常见维度还是能够较

所谓的数据,在刚开始一个产品时该如何打基础?

很多大牛都说数据,数据源,大数据,数据分析,可是每当一个产品在上线前或者上线后刚开始并不如预期的有那么大量的数据,那么在这个时候我们又该如何去做呢,是要吧全数据需求列出来,还是循序渐进,随着产品的深入优化及数据量增大再陆续把相关数据提出来分析呢?做过几次数据,都是从一开始准备的很充足,却发现到最后数据根本没自己想象的那么多,所以个人觉得一个产品刚开始的时候应该从小数据着手,

对数据可视化产品的一点小思考

因为业务调整的关系,2017年下半年,我开始负责一款数据可视化的产品。所以在此聊聊我对数据可视化产品的思考。 一、问一句为什么?首先我们需要明确一点——用户为什么需要数据可视化产品?换句话来说,用户为啥会有「将数据转化成图表」的需求?根据我目前得到的用户样本来看,有两大原因:探索性可视化(分析数据的时候需要用到数据可视化,来快速发现数据的特征、趋势与异常)解释性可视化(将分

数据的来源以及数据是什么?

随着大数据时代的不断升级,数据在我们的生活工作中显得尤为重要,其实在很早之前人类就用数据来进行记录,随着社会的发展,网络时代更需要数据的记录以及支撑;本文作者分享了关于数据到底是什么的分析,我们一起来了解一下。01 远古时代的数据「数据」本身是存在的,就像空气,只有出现雾霾使它显式地呈现在我们脑海里。在百万年前,推及上亿年前,在人类没有出现在这个蓝色星球之时,数据

产品运营数据分析

数据分析.jpg数据的定义数据,其实就是与产品和运营相关的一些数值。这些数值,可以通过第三方工具(友盟、百度统计)或者自行开发进行统计,作为研究和分析的基础元素。需要了解的通用三种数据类型: 渠道数据、成本数据、收益数据 。渠道数据用来衡量渠道质量、渠道作用,由产品定位的用户群和产品的特性所决定。一个理财产品在游戏社区中投放运营,效果不如换成博彩的形式。一个男性社区平台投放

亚马逊美站 hot new releases 榜单分析

随着现代科技的进步发展,各式各样的移动设备正逐渐成为人们学习工作生活中的必需品,对于跨境电商而言,手机及其配件的市场规模同样不容小觑。上周数据脉数据发掘中心,通过对亚马逊市场 Cell Phones & Accessories 类目商品榜单进行深入挖掘,还提供了一份专业的数据报告。近些年,境外电商的下一个发展点在数据挖掘领域尤为突出,中国许多优秀的境外电商也在慢慢向数据驱动