数据分析

数据驱动，重要的不仅仅是数据驱动运营的的理念，更重要的是会使用一款或多款数据分析工具不断实践、活学活用，从而探索出最契合受众用户的运营之道。

搭建一个完整的 App 渠道追踪体系，对每个渠道、每次投放的数量和质量进行精益化的分析，如此事半功倍的方法，难道你不想试一下吗？

现如今电商市场竞争激烈，开发一个新用户的成本是维护一个老用户的5倍，怎样进行会员营销、提高会员粘性成了商家最为关心的事。

结合“微博数据助手”这个产品，今天和大家谈谈如何有效的利用数据来营运社交媒体，微博和微信都有后台数据，道理大同小异。

我们做数据分析，或许不在于分析，而是为了规范。首先数据的背后，是大大小小的管理与决策。

如何才能成为一个合格的数据分析师呢？

你最喜欢去哪里旅游？

分析活动数据是为了通过对本活动的分析，来发现活动的不足之处，对已经过去的活动进行评价，对未来的活动进行调整，往者不可谏,来者犹可追。

本章讲的是两个基础的分析方法，对比分析和细分分析法。

做任何事都要有个目的，作为一个数据分析师，我们要了解消费我们数据分析的人是谁？他们又需要怎样的数据报告？

在大数据时代的当下，网站数据的关注度越来越高，网站分析已成为网站运营和互联网营销从业者的必备技能。然而，网站分析该怎么操作呢？网站分析有哪些方法呢？如何进行一次全面的网站分析呢?

相信现在很多的企业都会被这样的问题困扰——明明我的产品很好，项目很好，可是为什么就是没有流量，没有客户签约? 于是为了抢流量，公司就开始加大广告投放的力度，而大部分公司的首选就是竞价推广，简称SEM，主要有百度、搜狗、360、神马等竞价平台。今天以百度SEM为例，跟大家聊聊竞价需要关注的数据问题！

从埋点技术的诞生和发展不难看出，一切都是源于大数据的发展，对数据的需求更加全面和精准，为适应这种发展，埋点技术不断更新迭代。这也是大数据发展的根源。

线下的实体店铺更多的关注于销售情况、店铺库存情况等，而线上则会关注销售、流量、推广营销等。

Python里的scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预构建的数据预处理函数。