数据分析

数据分析从功能角度来讲，无非就是两个。

成为数据科学家很有意思的一点是我们会被要求预测未来。

数据分析是各公司运营管理岗位必备的技能之一，在互联网、金融为代表的一些“数据大户”企业尤为出众。

毫无疑问，总是有机会开始对个人活动进行反馈收集和分析。

很多习惯是慢慢养成的，若不能对数据进行思考与讨论，那么多漂亮的数据都没有价值。

企业经营数据分析，是根据研究的目的和要求，运用科学的方法和手段，对企业统计数据进行定性和定量分析，揭示现象的本质和规律，为决策和管理提供咨询服务的过程。

数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。

本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效、以及数据分析思维三部分展开聊。

大量的数据如何为我们所用呢。大概包含以下几点：明确问题本质；了解产品业务；大量深入的产品实践。

这是一份七周的互联网数据分析能力养成提纲。

如何通过用户行为数据，指导产品用户价值增长？

随着物质的提高，旅游渐渐成为人们的焦点，火热的国庆刚刚过去，乘着这股余热，我想很多人都想知道，大家一般会去哪里玩呢，于是我花了10分钟写了一个采集马蜂窝游记的小程序，当然速度能有这么快，完全依赖于PHP著名爬虫框架phpspider。

「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度，同时，它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。

在这篇入门完全指南中，我们将探讨分析学中一些基本的方法，以及用户体验测量与分析中的日常工作和交付物。我们也将列举一些常用工具、相关书籍，帮UX 从业者更好地学会收集和分析数据。

我们平时所说的埋点，可以大致分为两部分，一部分是统计APP页面访问情况，即页面统计；另外一部分是统计APP内的操作行为，及自定义事件统计。