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数据分析

  • 如何提升用户留存?——方法论和案例总结

    摘要:这是一篇关于如何提升用户留存的方法论和案例总结 一、留存的概念和重要性 1.1 什么是留存 在互联网行业当中,因为拉新或推广的活动把客户引过来,用户开始访问公司的网站,但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站的人就称为留存。 现在大家经常会用到所谓的“日活”(日活跃用户量,简称DAU)来监测我们的网站,有…

    2016-03-30
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  • 关于年度薪酬(调薪)计划的数据分析

    又到一年一度的涨薪时刻,几家欢乐几家愁。这是我的一个朋友,一位资深HR人士(微博名@凡夫雷人 )整理的有关薪资调整的指标,定义,方法等内容。无论是是否是HR都值得大家参考。 有关薪酬政策/薪酬管理/薪资调整的原则: 1、 要与公司的整体战略、行业特点等密切相关 2、 要与地区、职位等相关联 3、 要随着公司的不同发展阶段会有所变化 4、 没有最好,只有最适合…

    2016-03-28
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  • 数据分析常用的五种思维方式

    摘要:数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息,在这个过程中最关键的就是数据分析的思维。 首先,我们要知道,什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程,就是数据分析。数据本身并没有什么价值,有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而,我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么,在…

    2016-03-27
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  • 数据思维从娃娃抓起,利用体育运动分析讲解数学

    *棒球记者Tyler Kepner的笔记本,写满了美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据 导语 数字充斥着竞技体育的方方面面,例如一场比赛的输赢、助攻数和进球数、距离和时间等。我们似乎并不关心除此之外的其他数据。但在过去几十年里,运动分析正在逐步兴起,并经常被相关职业人士和技术狂热分子应用于高级体育联赛里,进行“智慧赌博”。说直白些,就是用过去的历史数据…

    2016-03-27
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  • 大数据拆散一对异地恋情侣,你忍心吗?

    大数据拆散一对异地恋情侣,你忍心吗?

    2016-03-27
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  • 怎么为数据分析瘦身?

    越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’,利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题,那便又陷入了另一个极端,让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的数据分析解决商务…

    2016-03-27
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  • 想破增长瓶颈?APP运营数据分析的思路分享

    “增长黑客”的概念正火,但是想要成为真正的“Growth Hacker”却并不容易。无论是产品还是运营,都会碰到各种增长瓶颈,如业务停滞,用户下滑等。那么该如何破解增长瓶颈,成为真正的“增长黑客”? 3月22日,今日头条增长策略负责人张弦做客GrowingIO公开课第五期,跟大家分享“如何用数据破解增长瓶颈”。 增长是一个非常大的话题,比如用户注册增长,活跃…

    2016-03-26
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  • Kaggle不给你的数据科学简历加分的五个理由

    如果你刚刚开始塑造自己数据科学方面的资历,你可能听过这样的建议:去做个Kaggle项目吧。的确,这会是个不错的起点,能让你忙活起来,摆弄数据和各种技术工具。Kaggle也刚刚推出了新的数据集功能,允许公众获取并处理更多数据。然而,当你需要在简历里展示自己的项目经历时,不要指望Kaggle可以作为什么可靠的凭据。原因如下: 1. 很难从竞赛中脱颖而出。 除非你…

    2016-03-26
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  • 一张图读懂数据分析

    前两天看到一张图,很好的诠释了从数据到数据分析的过程,今天分享给大家。 这四个步骤直译过来就是:数据-信息-展示-知识。不过图中的信息量远不止这八个字这么简单。可以说这张图体现了数据分析精髓,读透了就懂数据分析了。 ——————-|壹 |———&#82…

    2016-03-26
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  • 大道至简的数据治理方法论

    引言:数据分析师的角色犹如一位大厨,原料有问题,大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜,数据有问题,数据分析师得出的结论自然也就不可靠。 正文: 如果你是一位大厨,刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大菜,甚至连炒菜的手法都一一交代了,当你备好了各种为这道菜增鲜增色的调料后准备烹饪时,才发现所需的主要原料有问题。 数据分析师的角色犹如一位大厨,原料有…

    2016-03-24
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  • 游戏数据分析中转化率的四种形式

    在数据分析中我们经常会使用各种类型的转化率分析,在游戏数据分析中,我们对于转化率的使用更为频繁,比如渠道分析,玩家购买流程转化率等等。在实际使用过程中,总结出来了四种转化率的形式,这里简单说说。 1、回炉型转化率 所谓回炉型转化率指的是在转化的第一步到第二步的转化过程中就出现了较大的障碍,从第一步到第二步,转化率变化比较大,这种转化率形式的出现,就需要回炉进…

    2016-03-24
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  • 定性分析如何解决开源移动数据分析的疑难问题

    摘要:定性研究主要是探索性研究。它可以帮公司了解用户潜在的意见和动机,提供调查表格无法获取的上下文、情绪和关联线。在数字时代,消费者从不缺少对公司、产品或服务表达满意度的渠道。某些情况下,我很确定您会选择大众点评或携程等在线渠道,表达对特定产品、服务或组织的满意程度。另外,有些寻求用户体验突破的公司还观察领先玩家的非语言交流线索以获取他们最诚实的反馈。 作为…

    2016-03-23
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  • 数据驱动的Growth Hacking实战——上篇

    摘要:近两年,精益创业、Growth Hacking这些概念和方法论在国内越来越普及,而大多数人却只停留在从流量的角度去理解Growth Hacking,比如利用一些传播手段来获取大量的新增用户,这确实很好,但Growth Hacking远远不止这些。就像我们只看到了Facebook的病毒式传播,却没有看到他们为用户的激活和长期留存所做的大量努力,而后者也是…

    2016-03-23
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  • 写给喜欢数据分析的初学者

    十年生死两茫茫数据人,忙忙忙良辰美景,平添我凄凉一天早晚闲不住调研急报告狂夜来思路忽闪现寻笔记怕遗忘需求多变改改又何妨料得午夜加班时听家人鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子,却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下,数据分析师自身的成长,几乎是与孤寂相伴,在高级打杂中,锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请,要给对数据分析感兴趣的新人Y(目…

    2016-03-22
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  • 智能硬件设备的数据收集和数据质量的相关思考

    数据收集,是后期数据驱动业务的最根本的前提,只有拥有丰富的数据,高质量的数据,才可以更好的实现数据驱动。 线上,数据收集相对线下,要容易很多,丰富程度更大,但线下数据的收集,需要借助智能硬件设备来辅助收集。 在这过程中,因牵涉到硬件设备,会存在很多线上收集数据时不存在的问题,最大的问题是数据质量、数据的缺失难以保证。 笔者在这里做个总结,及相关的一些思考,希…

    2016-03-22
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