数据分析系列篇:数据分析方法论

掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后,我们来了解下数据分析的基本方法论,其实数据分析方法不复杂,我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。重点包括两块,一块是统 

2016-09-01

数据分析 可思数据

如何用数据驱动产品决策?

导语: 利用数据驱动,可以对新增、DAU、留存这些指标以及数字,进行深入的观察和衡量 背景数据分析的工具很多,例如从角色和部门维度来划分,CEO、产品经理、运营总监需要数据分析的 

2016-09-01

数据分析 可思数据

企业如何建立大数据部门?

最近一直跟很多的HR交流说,“我们公司老板想组建一个大数据团队,从我人事的角度,我们需要对于未来数据中心的人员安排如何,怎么样工资体系比较 合适的?”这是很多HR经 

2016-09-01

数据分析 可思数据

移动互联网应用数据分析基础体系

在2012年及2013年诸多大型互联网公司其移动端的流量已经超越PC端的流量,很多大型互联网企业PC业务用户往移动端迁移,呈现出PC业务增 长放缓,移动业务增长迅速的态势。从第三方 

2016-09-01

数据分析 可思数据

如何构建用户画像的数据建模?

从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐 

2016-09-01

数据分析 可思数据

用数据说谎常见的3类形态

日常生活工作中,处处都会与数据打交道,但你知道数据是会“说谎”的,即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。第一种图表欺骗图表通 

2016-09-01

数据分析 可思数据

50个客户体验数据:如何让客户喜欢你

导语:比如,研究显示,55%的客户愿意为有保障的、好的客户体验支付更多费用 未来行业竞争中能让你脱颖而出的关键,就是客户体验。——Tiffani Bova,全球知名IT研究与顾问 

2016-09-01

数据分析 可思数据

7大板块组成数据分析师的完整知识结构

【摘要】作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。1. 

2016-09-01

数据分析 可思数据

从亚马逊和阿里身上学习,教你如何搭建数据化运营

随着互联网时代的发展,企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了,所以,一些企业开始找寻新的运营方式,比如逐渐 转变为CPM(每千人成本)化的精细 

2016-09-01

数据分析 可思数据

从零开始设计基于AKKA的实时数据产品

提起实时数据产品, 开车的朋友可能会想到实时路况,喜欢购物的朋友可能会想起阿里双十一的销售额大屏幕,而玩股票的朋友印入脑海的一定是实时K线图。数据最大的价值就是用来 做 

2016-09-01

数据分析 可思数据

数据分析师看了这个故事,你还有什么理由不努力?

摘要:有位知乎题主提出了这样一个问题:“贫穷无法改变吗?”有位知乎题主提出了这样一个问题:“贫穷无法改变吗?”题主的问题阐释很长,大意是自己从小在一个 

2016-09-01

数据分析 可思数据

从BAT了解数据化运营体系

过去的运营体系弊端:过去运营的方式存在几个比较严重的问题:1)运营模式比较单一,很难适应互联网快速变化的节奏,不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十 一、828、双12 

2016-09-01

数据分析 可思数据

教你如何搭建自己的数据化运营系统

文/宿痕随着互联网时代的发展,企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了,所以,一些企业开始找寻新的运营方式,比如逐渐 转变为CPM(每千人成本) 

2016-09-01

数据分析 可思数据

数据科学如何为电商企业增加利润?

电商领域的数据科学世界被来自四面八方的数据紧紧包围。每次购物点击鼠标,你的信息足迹(数据)都被收集并保存起来。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多商品。如 果你想 

2016-09-01

数据分析 可思数据

APP数据分析:用户增长和留存的秘密

摘要:本文来自创新工场创业公开课。用户增长始终是困扰 APP 开发者的一大难题,其中一个很重要的问题就是没有对你的应用进行分析。没有意识到为什么用户留存率偏低。从用户获 

2016-09-01

数据分析 可思数据

数据产品的前世今生

互联网是个制造流行概念的行业,“数据产品”也不幸免。其实,数据产品的“实”早就存在,只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。我看到过很多讨论 

2016-09-01

数据分析 可思数据

作为手游运营,怎么写一份数据日报?

很多人反映刚刚接手数据分析工作,不知道怎么来做一份数据日报,不知道取哪些数据,关注哪些重点指标,事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈 和看看行业一些日报的形式,但是 

2016-09-01

数据分析 可思数据

说说数据分析的数据敏感?

一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩,912亿。从去年 

2016-09-01

数据分析 可思数据

跟“老大爷”学习数据分析

摘要: 缜密的思维,耳观六路,眼看八方,不放过任何细节,这就是我们平常所说的数据敏感度或数据分析直觉,具备这样直觉的人不一定是一个好的侦探,但却不妨碍他成为一个好的数据分析师 

2016-09-01

数据分析 可思数据

如何做好数据异常分析

对于用户端产品经理来说,监控处理日常的用户端数据是必不可少的工作之一,转化数据、用户数据、交易数据等等,都应该是列入日常监控的数据指标。一 般来说,这些数据都有固定的波 

2016-09-01

数据分析 可思数据

手游运营基本功:数据分析工作的内容与要求

一、数据分析的定义与工作内容数据分析是指对运营的各项指标进行统计分析,涵盖方差分析、因子分析、回归分析、主成分分析、聚类分析、逻辑回归、用户细分等,手游运营的数据分 

2016-09-01

数据分析 可思数据

如何利用数据来支撑设计?

我最早的时候认为设计就是如何去做出各种新奇的图形、质感和界面,追逐潮流和创意。可是后来发现设计最难的是平衡各方面的因素,在条条框框的限制中 找到方案还要推进下去,并被 

2016-09-01

数据分析 可思数据

8个提高数据分析工作效率的技巧

前言我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣,但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新 的岗位上学 

2016-09-01

数据分析 可思数据

做竞品分析时,几个容易犯的错误

在几年的产品工作过程中,写过一些竞品分析报告,总结了几个曾经犯过的错误,与大家分享。一、没有结论的功能点介绍最常见的竞品分析方法就是对市场上的领先产品进行一次浏览,逐个 

2016-09-01

数据分析 可思数据

打造数据产品必知秘籍

“当你在深夜遇到系统挂了和数据损坏,有什么办法可以避免那些痛苦和头痛?”这是DJ·Patil 在最近的CTO峰会提到的。他是RelateIQ前任产品副总裁,和美国现任首 

2016-09-01

数据分析 可思数据

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