墨加认证作者
深圳
暨南大学
互联网运营
简介：运营从业者一枚，从新媒体运营做起，现在主要涉及用户运营，在运营过程中，痛并快乐着；
博客正在搭建中，欢迎交流学习。
2016-09-14 22:54
鸵鸟
实际上拆分模块要素，将数据分析拆解化，对比分析。
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2016-09-14 11:17
鸵鸟
【文章】
这四步让你轻松搞定定性数据分析
本文的目录为：一、定性数据分析面临哪些困难？二、定性研究的目标是什么？三、好的定性数据分析结果长什么样？四、四步搞定定性数据分析五、小贴士访谈中作为一个非常基础的的研究方法，依然有许多坑。今天就分享其中一个坑：定性数据收集完以后，如何分析？一、定性数据分析面临哪些困难？通过访谈、观察等定性研究方法获得的数据具有以下的一些特点：来源多看到、听到、感...
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2016-09-13 09:45
鸵鸟
【墨记】
国内外都有哪些不错的知识管理工具？
最近一直在研究国内外关于知识管理的一些工具，也正好结合本人的一些学习历程共享下。毕业后做的是市场营销，需要记录整理看过的很多经典案例，后来转行后（产品运营），发现本质上学习的历程是不变的，都需要收集-反馈-实践的路线。在这里就不具体列举一些整理的内容了,（以免误认为打广告），下面会说下一些具体的方法...
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2016-09-12 12:03
鸵鸟
数据分析中，漏斗模型与归因模型两种不同的方法介绍，值得研究。
【文章】
常用的产品数据分析方法（1）
最终互动模型：最后一个节点将被分配100%的功劳，那么Facebook（社交媒体）上的广告获得100%的功劳；首次互动模型：用户首先是在Baidu进行关键词搜索的，那么Baidu（搜索引擎）将被分配100%的功劳；线性归因模型：用户从开始搜索到转化，共经历了三个渠道（节点），那么每个节点将被平均授予33.3%的功劳；时间衰退归因模型：用户在Baidu搜索和访问了a.com是几天之前...
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2016-09-11 00:15
鸵鸟
【墨记】
如何高效地管理自己的知识
作为墨加简约版（v.mojiax.com）的内测用户，特地使用了几天，效果还是不错的，基本上满足了线上知识的快捷收集，分类整理，时时查看的需求。下面把一些重点的页面、操作功能说明下。首先输入（v.mojiax.com）进入内测版本，会看到这个简约的注册页面，老用户的话直接点“右上角”登录...
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2016-09-05 17:56
鸵鸟
A/B测试效果虽好，但实施起来还是存在很大成本的，需要思考如何减小成本，模块化测试。
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2016-08-30 22:26
鸵鸟
运营分析方法论并不空，主要是找到适用自己的方式，切莫照搬。
【文章】
做数据分析时，你的方法论是什么？
这是一篇方法论。是的，很枯燥。在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？1.困惑相信很多人在做数据分析时，会经常...
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2016-08-27 09:55
鸵鸟
确定好访谈对象与目标，追求本质的需求而非表象。
【文章】
如何做用户调研
大学刚毕业的时候，我和我的朋友JustinKan一起开发了一款日历应用。我们自己平常不使用日历，也没有做用户调研，最后这个产品以放在Ebay上出售收场。第二个产品，我们还是没有做用户调研，全凭自己的需求打造了一款产品。这就是Twitch的前身，Justion.tv，一个用于直播JustinKan真人秀的产品。虽然有点玩票性质，但我们没想到，居然还有人对在网上直播自己的生活感兴趣，所以产品获取了小范围的关注。我们的产品对直播有非常完善的支持，但是我们不知道除了这个，我们还能做些什么。
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2016-08-25 09:33
鸵鸟
数据挖掘更多是一种思路，运营、技术都可从中分析研究。
【文章】
用研产品运营均需要的数据挖掘普及课
数据挖掘（DataMining），核心是从数据集合中自动抽取隐藏的有用信息（规则、概念、规律、模式等），并运用到实际业务中。自动抽取的过程可以类比成定性研究／数据分析中的洞察（insight）。两者的区别在于数据挖掘更依赖机器和算法，后者的洞察更依赖人脑。用更贴近生活的例子来说，数据挖掘好比医生诊断病人，医生收集病人的各种症状之后，通过一定分析，得出疾病诊断。但是，医生能根据医学知识和经验反推疾病原因，数据挖掘却很难反推原因，即解决不了“为什么”的问题。
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2016-08-22 11:10
鸵鸟
从多维度展现了手游的运营数据报告，很多模块同样适用于其他产品类型的数据分析。
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