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聊聊为什么埋点治理这么难？
做埋点时间长了，越来越觉得埋点并不像自己想象的那么简单，仅仅是开发在自己要统计的业务场景下写埋点代码打包上传统计数据就完成工作，从最开始的埋点需求规划再到最后数据上报只要有一个环节有坑就会影 …- 7
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从产品发展史，看可视化分析类数据产品的边界
一、分析类数据产品发展史 虽然大数据的元年是2013年，但是数据统计、分析需求在各种互联网模式诞生之前，甚至更早的IT时代就已经存在了。做过PC网站的人应该对aleax都不陌生，aleax诞生于1996年，主要是统 …- 4
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数据产品的竞品分析怎么做？
一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢? 竞品找不到，数据产品一般面向企业内部用户，因数据安 …- 1
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运营人员必备技能之一：数据分析能力
本文要点： 什么是数据分析； 为什么要做数据分析； 怎么做数据分析。 正文部分： 一、什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求 …- 8
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打假！伪数据分析思维大曝光
01、门派一：“数据在手，天下我有”派 这个派系的口头禅是：“只要拥有了大数据，就能精准预测，千人千面，大幅度拉升收入！” 听着振奋人心吧！可实际上，大数据不能帮你做到这些！用户最终买单，是因为有好 …- 10
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用户行为数据入门理论与实例
1、什么是用户行为数据？ “用户行为数据”，顾名思义就是用户在 APP、小程序、WEB 端等平台所做的行为（浏览、点击、滑动、长按等），通过数据埋点的方式上报至数据库，从而能够记录用户在一段时间内在不同 …- 7
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我的业务数据分析方法
一、这是个什么事？ 1. 给业务数据分析下个定义 业务数据分析这件事下个定义就是对于业务关注的指标数据的变化进行分析解读。基本上每个做产品或者运营的同学都会经历到，甚至有些公司的商分部门会设立业务 …- 9
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标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步
一、基础思路 问：如何让业务做得更好？人们自然会联想到：“谁会做，我学谁！”标杆分析法就是这个思路的应用。从一堆业务里，找到可复制的成功标杆，然后直接复制它的做法。这种方法听起来简单，但在数据驱 …- 27
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CDP、DMP、CRM都是什么，你分得清楚吗？
一、CRM(客户关系管理系统) CRM诞生于早期的IT信息化时代，是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程。也是一种以信息技术为手段、有效提高企业收益、客户满意度、雇员生产力的具体软件和实现方法。到 …- 35
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抖音电商数据分析案例
最近，和很多做电商的小伙伴聊天，他们都说：”公司要开始做抖音电商了，趁着红利阶段，赶快入局 “。 你可能会问，什么是红利阶段呢？ 有个重要指标，是ROI（投资回报率）；直播电商中，很多人 …- 18
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产品数据每天看，到底应该看什么？
如果那你还没意识到，建议你抽时间专题学习起来；相信我！日后大有用处。 为什么数据这么重要？核心理由有2个： 企业经营的每一个细节都与数据密不可分 数据能力是一个互联网人谋生的基础技能 在职场的金字 …- 2
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数据仓库（一）：数仓的前世今生
01、什么是数据库？ 当我们说起‘数据仓库’这个词时可能感受并不很直观。相比之下，大家更熟悉的可能是 ‘数据库’这个词。在我们的主题开始之前，我想先着重介绍一下什么是数据库。 日常的工作、生活中会产生 …- 7
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数据分析是行业，还是技能？（上）
然而，无论做产品，运营，销售，市场，人力资源管理，还是做研发、测试等工作岗位，在不同的业务场景下，如何提升付费转化率，调研用户满意度诉求，人力成本分析以及精细化运营做用户分层分群等工作内容， …- 5
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数据分析指标篇——指标解读
第一种是会发现自己解读的数据，跟让听众自己去看数据效果差不多，解读的内容带不来听众任何惊喜感。其本质原因是，解读的方式，是“观察式解读”，缺少对于指标背后业务本质的理解。 第二种是没有弄清楚相关 …- 10
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四个方法，拯救你枯燥的数据日报
在这仨哥们里，最最令人头大的就是：数据日报。它出现的频率最高，消耗工作最多，用处最小。基本上每日数据变化很小，如果真的有大变化，十有八九是数据出错，或者业务做了大促销。根本分析不出来啥东西。 …- 5
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漏斗分析你真的懂了吗？
作为数据行业的初学者，你可能听过很多次漏斗分析模型，但是却不知道漏斗分析模型如何应用于业务分析，今天这篇文章既有方法论的介绍，也有漏斗分析的核心案例讲解，干湿结合更好地帮助初学者理解和掌握漏 …- 110
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五个方法，破解数据分析的核心难题
没标准：业务说“我的活动提升了业绩， 计划提升多少我也不知道，你分析分析？”然后不管数据提什么，业务说“太少了吧，你没考虑周全”。 标准不确定：业务要提升“顾客健康度”“渠道质量”，然后不管数据分析师 …- 47
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浅谈在探索数分之路上“数据思维”培养
然而，数据思维并不是一日可形成，是需要我们结合日常工作生活来刻意练习，去实践，发现问题、解决问题、总结问题的一个不断积累经验的过程。不过，刚刚入门数据分析还是可以通过一些方法和习惯去训练思维 …- 10
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预测模型，怎么做才够精准？
01、预测算法的本质 从本质上看，预测算法只有2大类： 1、基于时间序列的。 平滑：用于相对平稳的数据。 自回归：用于趋势性递增、递减的数据。 带季节因素自回归：用于有周期性波动的数据。 2、基于因果关 …- 76
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手把手教你建设数据指标体系
做任何工作都需要具体问题具体分析，对于数据指标建设体系，不同用户会有不同的数据需求，这就需要区分这个数据产品的服务对象是谁。比如企业级BI，它是为领导层服务，给领导看的，就要想领导想看什么样的 …- 82
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数据分析师成长体系漫谈——数仓模型设计
从这两个常见的问题中可以发现，虽然有专门的数据仓库部门，可以保证日志数据准确、完整的入库，也会制定规范，并且构建一些基础的中间层，但问题的核心是在于数仓与业务方的“距离”，并且对于业务的理解和 …- 312
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什么是数据思维？如何培养数据思维？
01、理解数据思维 什么是数据思维？ 数据思维就是使用数据来提出问题和解决问题的能力。说白了，就是面对一堆业务问题的时候，能不能通过数据的方法做分析从而给出建议来解决业务问题。 其核心有两个，一个 …- 107
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超级指南：取数型数据分析师如何破局？
很多人都说数据分析师做了好几年遇到了瓶颈，觉得这个行业太卷了，特别是取数型数据分析师不知道路在何方？但是同样的，也有数据分析师开始晋升为专家岗了（P7），比如前面我提到报喜5位的pointer。所以我 …- 9
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