数据分析

电商渠道转化越来越低，究竟怎样引流才能提高转化率？

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？

在互联网行业精益化运营的背景下，数据分析已成为运营的标配，大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。

任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。

我们今天就来讨论一下如何写好一份神秘顾客检测分析报告。

AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，这几个单词缩写构成，分别对应一款生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。

做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。

全书从为什么大数据说起来容易做起来难出发，以大数据构建未来商业利器结束。

本文将和大家分享转化分析的必要性和重要性、运营和产品如何做转化分析、如何拆解转化步骤、用户转化中流失的四大原因和对应方案。

作为一个全新的领域，数据科学的飞速发展让人激动。数据科学在带来巨大经济效益的同时，人们在数据科学技术方面的知识沟也逐渐出现，这意味着更多的人需要试图了解和学习数据科学。

该文在对淘宝网C2C市场交易者信用评价指标进行效度评估的基础上，提出了以一种更为合理、也更为简明的两维（已知/未知和积极/消极）的新算法来替代传统的单维的累积型或比率型的信用评价模式。

据说曾经有位西方记者问周总理，中国有多少厕所，周总理回答有两个，男厕所和女厕所。很机智，但也回避了这个问题。今天我们不回避，来聊了聊一个类似的问题，魔都有多少只猫。

本文会从什麽是活跃用户，什麽是用户留存，为什麽要做留存分析，活跃、留存和产品增长之间的关系，以及怎麽做留存分析，来给大家展开话题。

The Yhat Blog这篇文章探讨了在实际的数据建模和数据处理的过程中数据科学家和数据工程师应该如何处理好关系顺利地完成项目的问题。它引用“摩西十诫”的典故，提出了给数据处理者的五个“诫律”。

数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”