数据分析

电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。

一款产品（特指APP）的数据指标体系一般都可以分为：用户规模与质量、渠道分析、参与度分析、功能分析以用户属性分析。

市场营销从来就是一门玄学，到底是使用多图轮换来尽可能多地向顾客展示产品信息好，还是用静态图片只传递单一信息有效呢？到底哪一种能带来更高的商业转换率呢？本文作者告诉大家，与其一味随大流地在网站主页上使用“图片轮换”，不如看看调查数据和听听专家的意见，再做决定，毕竟跟谁走，都不如跟钱走来得实在。

技术能力的评价是技术求职者的重要的一项指标。

留存低，会员流失严重，会员不忠诚，销量持续低迷…….难题如何破解？

2018年增补版，增加了近一两年出现的一些常见的新的名词，大约20个，并做了详细的解释。

最近关注了一批硅谷的增长大牛，Andrew Chen 是其中之一。看了他的 blog 收获多多，总结了8点知识模块干货，分享给大家。阅读时给大家个小 tip：请关注他的推导过程，而非仅仅结论。

谷歌分析、服务器日志数据和Facebook用户洞察是收集商业智能数据的必要工具，这些数据将提高盈利能力。

用户的行为是可以“被设计”的，那么用户行为是如何发生的？该如何设计才能让更多用户按照我们希望的路径尽快完成关键行为转化呢？如何衡量行为设计的好坏呢？

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

AI、区块链、IOT、VR等新技术在不断更迭出新，会对互联网产品经理这一岗位提出什么样的挑战？

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

如果说“客户成功”是企业成功的外部基础，那么“员工成功”就是企业成功的内在基石。自2015年Airbnb任命“员工体验全球负责人”后，截至今天，领英上关于“员工体验”的职位已经多达368万。“员工旅程分析”，必将成为HR工作新常态中的重要技能。

这篇文章，就用一张图，总结如何撰写研究报告。

数据科学家知道把不同的理论和工具有机地结合在一起并最终形成特定的流程，进而依据这个流程完成数据分析工作。

有了这样的分析思路，无论做哪一块内容，都将快速的找到核心问题，进而再找到解决问题的方法。