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优质的的数据分析报告能从数据中发现企业需要关心的问题。如何写出有价值的数据分析报告?本文作者把报告分成两种类型,并结合案例分别进行了分析总结,供大家一起参考和学习。 临近年底,做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说,写数据分析报告是数据分析师最基本的
此篇内容主要以数据仓库的介绍说明为主,并展开了10个基础问题与关键问题的问答分析。 写此篇的原因是因为关于数据仓库这方面的单个书籍翻译不够友好,书写结构不够清晰以及当前现实环境的数据仓库搭建并非仅来自某个架构思想。 同时单单看一本书很难对数据仓库方面的知
本文从三个部分解析了数据埋点怎么做——埋点数据来源、埋点流程、产品侧制定埋点表。 做数据埋点首先要知悉这两个点: 产品中的数据是由产品中的用户产生的。 用户产生的数据包含用户信息的数据、用户行为数据(在产品中留下的足迹)和用户交易数据(交易数据在有线上购
笔者从企业信息化的发展历程开始盘点,从决策支持系统讲到商业智能,再讲到数据产品是如何诞生的。 这篇文章第一次外发是在2017年左右,当时这个系列确实写完了,因为受到某些影响这个系列只发了一篇文章后续的都没有对分享过。这次计划这段把这个文章重新整理完并分享出
想做成优秀的数据分析项目,核心在于拒绝闭门造车,结合业务需求,从低到高进化。 做项目,不仅仅是项目经理的职责,数据分析师也可以做出自己的数据分析项目。 今天我们拿一个具体场景来解析下,怎么做才能让项目出彩。 场景还原: 某互联网企业的B2B商务拓展团队,主要
数据分析是运营人的加分技能,本文作者结合案例阐述如何在运营中运用六西格玛方法进行数据分析,从而改进业务流程,优化运营效果。 各位小伙伴,大家好! 我是高高,有10年互联网B端产品运营经验。 写在前面: 活动启动了到底监测什么?哪些问题才是关注的关键点?需要什
在与策略相关的产品功能(搜索、排序、推荐)中,往往都涉及机器学习算法,因此评估推荐效果就转化为评估机器学习算法模型的好坏。那如何评估最终推荐的效果呢?本文作者梳理分析了4种方法,供大家参考和学习。 我们一般以人工标注为准,即看做真实结果,用各种率去衡量
数据对比不是简单地将两个数进行对比,需要考虑从不同维度进行对比,才能分析出问题的本质。 双十一,双十二,年货节接踵而至。 大促结束后,销售额、客单价、询单转化率……各种数据指标充斥着老板桌上的报告,运营人手中的PPT,以及我们产品人设计的数据产品中。 而“
数据跨境流通,在未来或是趋势所在,它带来的暗流,会比我们想象中更加汹涌。 在2019年中,让所有旅行爱好者感到“震撼全家”的一桩新闻,相信就是美国签证的“社交媒体审查”了—— 从2019年5月31日起,在填写签证申请表格(DS-160)时,申请人要提供近五年来
网红千万种,李子柒成了引起“文化输出”舆论的那一个。虽然看客态度不一,但是,“李子柒”已然成为一名合格的中国文化推广者。 李子柒,一个在Youtube上获得世界各地网友喜爱的女孩,却在国内引发巨大舆论争议。 12月4日,一篇名为《李子柒怎么就不是文化输出了?》
我们在生活中经常会遇到对一个总体数据进行评估的问题,但我们又不能直接统计全部数据,这时就需要从总体中抽出一部分样本,用样本来估计总体情况。作者详细阐述了如何进行假设检验,分享给大家。 我们为什么要假设检验? 我们在生活中经常会遇到对一个总体数据进行评估
二营长,你他娘的意大利炮呢! 新年了,很多同学在做工作规划,有很多公司都提出要求,要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能,咋个赋能法???往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报:因
前一篇文章我介绍了逻辑思维,讲解了演绎和归纳这两种基本的推理方法,在结尾处我给了一个用基本的演绎和归纳方法推导复杂结论的例子。问题来了,用什么结构建立起这样的逻辑大厦呢?有没有固定的模板可以学习?本篇就讲解一下数据分析思维中另一个底层思维:结构化思维
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