数据体系

数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

数据治理的重要性不言而喻，但许多人却难以区分数据治理与数据管理的区别。这是一个严重的问题，因为这两者的使命和价值截然不同。 尽管像DAMA、DCMM和《华为数据之道》这类读物都对数据治理有所论述，但客观来讲，它们在系统化方面仍显不足，更多的是关于数据管理的内容。 以DAMA的经典车轮图为例，数据治理仅占其中一个章节，DAMA的中文翻译也叫数据管理框架，不少人…

本文将分享滴滴在大数据成本治理方面的实践。

本文从搜索机理出发，探讨影响搜索产出的关键要素，并沉淀出一套监控体系，经实战运营能较好的解决业务方的问题。在此抛砖引玉，希望对感兴趣的同学有所启发。

针对用户订单减少的问题的分析,可以利用逻辑树分析法,定位到可能的流失原因,再用数据验证。某个电商平台的订单降低,我们利用逻辑树的拆解从地区,用户,商品类型等多个维度去思考。某电商appDAU跌了,需要分析为什…

给大家分享他对于用户全生命周期运营的思考和总结，从定义到周期划分，用户分层定义，到后续运营策略方式，系统建设、数据体系等逐步探讨。

指标的解读，包括日常看数，目标的达成情况监控，异常问题定位等等。指标对业务的执行进行好坏衡量或是建议指导，最关键就是指标的解读。指标的解读，并不等同于汇报指标的值+同比环比，更多的是需要反馈指标背后的业务问题或者流程问题，对于业务操作能有问题的发现和解决问题的建议。

数据是西方一切科学的基础，数据治理也首先起源于西方商业公司。中国传统文化中，用“道，术，器”对事物的本质进行模糊抽象总结。 华为“数据之道”之名，本身就是中西方文化的融合。更重要的是，它也体现了华为数据治理体系的内涵，乃中西合璧的产物。 一、华为数据治理体系框架 在《华为数据之道》一书中，概要性介绍了华为数据治理体系。2014年，该体系经过第二次数据体系建设…

让数据“用起来，跑起来，转起来”，对应的就是数据应用体系，数据技术体系和数据运营体系。

一文让你了解数据治理的主要措施。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

初识在线计算广告。

关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。

不会数据分析的产品不是好产品！

很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。