数据分析

11月初，经过延播风波的《声音战争》更名为《梦想的声音》出现在大众视野，高度“撞脸”《天籁之战》，首期又被吐槽“规则不明”、“剪辑太乱”，《梦想的声音》如何逆袭？

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。

在互联网时代，曾经硅谷独享的优势现在已经能遍及世界任何一家创业公司了。对企业家们、网络市场营销和增长黑客来说，现在是增长最好的时代。

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。

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。

MySpace公司运营的主要指标是注册“用户数”，而Facebook在Mark的指引下，在成立的早期就把“月活跃用户数”作为对外汇报和内部运营的主要指标。

数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位，OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡，而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原则、曾经的困境和当前的技术派系，希望能引起从业者的思考，共同促进行业进步与发展！

数据驱动不能没有数据分析工具，我结合自己多年分析经历谈了自己的看法。一个好的数据分析产品一定要简单易用，让数据工作从大到小，实现从冰山到冰棍的变化。同时，几秒钟就能拿到数据、大幅提升数据工作效率也是一款优秀数据产品的所必须具备的。

对任何一款产品来说转化率都是最核心的指标，转化率的高低直接决定着一款产品的成败。

有人说社群是因为网友的共有兴趣爱好或者说是共有的价值观聚集起来的，后期通过产品或服务满足群体需求而产生的组织形态。这种先有群体再有服务的社群模式，对很多网友自发组织的兴趣类社群来说，确实是先把有共同点的人聚集起来，然后再慢慢完善社群服务。

在许多行业的数据分析中，商业智能分析方法是最直接有效，也是最好解释的，能切实解决实际问题。