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资源集 产品数据分析的案例和经验总结
鸵鸟 鸵鸟 10个月前创建 3天前更新 共59条资源
对于产品经理、运营从业者来说,数据分析是基本能力,通过数据可以看到一些深层次的问题,同时优化内部的产品方案和运营手段,在这个集合当中。主要整理关于数据分析的一些内容。
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数据分析要有价值,有两个衔接点:一个是业务与数据的衔接点,一个是工具与技术的衔接点。 很久之前你我都曾经做过物理题。记得那时老师经常唠叨:“先认真审题,理解题意,然后再想方法,最后再落笔去做”,“审题啊!审题啊!说过几遍怎么就是不听,寻思鹰呢?” 理解当年老师的良苦用心,历经磨难,你我也都顺利结束了学业,不必再审题、不必再做题、不必再考试。然而,人生不如意十之八九,你我又走上了数据分析的道路。...
描述: 在每次数据分析前,都进行业务的全面了解。
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大家新年好呀,在《数据科学家成长指南(上)》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲,今天更新后续的第五、六、七条线路:自然语言处理、数据可视化、大数据。 准备好在新的一年,学习成为未来五年最性感的职位么。 —————— Text Mining / NLP 文本挖掘,自然语言处理。这是一个横跨人类学、语言学的交叉领域。中文...
描述: 数据可视化的思路很重要。
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少年,你渴望力量么? 这才是真正的力量,年轻人!这是Swami Chandrasekaran所绘制的一张地图。名字叫MetroMap to Data Scientist(数据科学家之路),别称怎么死都不知道的。 数据科学家是近年火爆兴起的职位,它是数据分析师的后续进阶,融合了统计、业务、编程、机器学习、数据工程的复合型职位。 该地图一共十条路线,分别是基础原理、统计...
描述: 数据科学的分析方式,技术运用角度很多。
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Volume:数据容量大,从TB级别,跃升到PB级别。 Variety:数据类型繁多,相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 Value:商业价值高,价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何...
描述: 描述的很详细,关于数据模型的构建和业务方法。
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本文是如何七周成为数据分析师的第八篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据分析思维,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则: 不是我觉得,而是数据证明 这是一道分水岭,“我觉得”是一种直觉化经验化的思维,工作...
描述: 很详细的数据分析思维框架,除了运营之外,其他领域也适用于数据分析。
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本文是如何七周成为数据分析师的第八篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据分析思维,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则: 不是我觉得,而是数据证明 这是一道分水岭,“我觉得”是一种直觉化经验化的思维,工作...
描述: 如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。
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在硅谷增长圈中,除了大家熟悉的facebook、Dropbox、Airbnb等经典案例,还有一家国际最大的图片社交平台Pinterest也始终在践行数据驱动的增长理念,并分享了非常多的实践案例和方法论。本文来自Pinterest的一位技术工程师@Jeff Chang 的博文,叙述了团队在注册转化上从找到增长点,到不断猜想、实验试错,最终把注册转化率提升了超35%的过程。 为了便...
描述: 很早看的一篇文章,从产品核心点进行分析并找到增长的方法。
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0 楔子 现今互联网界,不管是研发、产品、设计,还是市场或运营,用户画像这个概念被炒得相当的火。如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋,但鲜有能落地生根的,更别提如何将其应用于实践了。比如,你得到了如下的用户信息/用户画像,小伙伴们能流畅的回答以下问题么? &n...
描述: 很久没出来进行分享了,这篇讲的是数据分析与用户画像的关系建立,很值得参考学习。
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本文是如何七周成为数据分析师的第四篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉数据可视化,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 Excel的课程告一段落,今天开始第二周的内容,数据可视化阶段。 数据可视化是一个热门的概念,是分析师手中的优秀工具。好的可视化是会讲故事的,它向我们揭示了数据背后的规律。 大家对可视化的使用认知或许来源于...
描述: 用excel进行数据可视化,可是数据分析师的必备利器啊。
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本文是如何七周成为数据分析师的第三篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉Excel,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。 在Excel函数和Excel技巧后,今天这篇文章讲解实战,如何运用上两篇文章的知识进行分析。内容是新手向的基础教程。 曾经有童鞋向我反应没有Excel数据练习,所以这次提供真实数据。为了更好的了解数据分析师这个岗...
描述: 工具用顺手了,excel做分析也很强大。
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