数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定是做本篇的前提： 该项目流程是面向业务层的，直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同； 该项目的领导者是具有一定…

长久以来，我们做网站分析都是基于Visit的分析，无论是指标定义还是分析场景，默认的都是在一个访问区间内。大多数情况下这种分析是没有问题的，因此我们可以解决单个场景的分析，但只针对访问的分析会出现“只见树木不见森林”的问题，原因是访问定义的是一次用户行为，而我们无法获得用户所有访问的完整性认知。 今天，我们来介绍下Webtrekk另辟蹊径基于真实用户和匿名用…

下是上次跟胡力一起做活动时演讲的一个PPT，现分享出来，无论形式还是内容框架上，希望能给大家一些启发。 数据发挥价值的10个关键点 1.明确数据能在哪些环节发挥作用 2.熟悉数据发挥价值的几种方式 3.运用综合数据分析方法 4.全程了解你的数据 5.掌握完整且有质量的数据 6.引导形成自上而下的推动力 7.把业务观点贯穿数据的各个场景 8.数据解读应用能力和…

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数…

日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 第一种图表欺骗 图表通常用来增强需要文字和数据的说服力，通过可视化的图表更容易让受众接受信息。但图表有时候会表现的不是数据的本质: 1.图表拉伸 如果没有特殊用途，通常图表的长(横轴)与高(纵轴)的比例为1:1到1:2之间…

一切大数据时代的畅想让我们觉得：通过数据，我们可以总结规律，挖掘价值，甚至为业务指明方向，我们可以为公司的老板、决策者、执行者所用，我们是他们非常重要的部分甚至是最重要的部分。但一切美好的畅想过后，我们发现数据不是万能的。一切认为数据是万能的想法和认为数据什么也不能的想法同样的无知。 问题一：我们所接触的数据是与公司的核心业务指标关联性太小 很多时候我们的数…

现在的大多数网站分析工具在处理点击流数据时，往往用的是统计学中的基础数据处理和分析方法，比如抽样、汇总、趋势、对比、平均等基本数据统计分析方法，很少有工具会用一些数据挖掘的算法。今天介绍Adobe Analytics中借助统计学实现的一个异常检测功能。 听到异常检测，我们大概可以知道通常做数据异常检测使用的方法：基本方法就是做对比，通过把某个数据与设定好的条…

经常会有关于数据架构的讨论：数据部门应该独立还是下放到业务中心？最近经过一段时间的架构调整，加上之前经历的一些业务测试，现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心，最后是形成数据中心总体把控，数据人员直接下放到业务中心的转变。关于这三种模式，相信大家都有所了解，但到底哪种…

经常有朋友问我，我到底是怎么接触网站这个领域的，我在这个领域是怎样学习和成长的，今天总结下我对于网站分析的一隅之见，算不上深度，顶多是经验之谈。我所经历的网站分析经历了3~4个阶段。 第一阶段 网站统计分析认知 在这一阶段，主要通过百度统计、GA等增加对网站分析工具、基本定义、应用场景的初步认知，并通过自建网站（也就是现在在看的这个搜索营销艺术）摸索不同工具…

几点想法，分享给刚入门的数据分析师，也跟经验丰富的数据分析师做下探讨。 1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%，是好还是坏？这是做数据分析第一步要进行的定位，也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较，如何比较呢？我…