数据分析

看图说话已经是大数据时代的标配了，但很多商务图表，在读图的过程中，会经常遇到一些困扰：读图要花费了大量的时间、看得云里雾里的、被图表误导了、被图表忽悠了……

通过这 5 个必须跟踪的 KPI 和度量标准，领先竞争对手。了解应跟踪哪些，以及它们如何影响您的盈利。

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。

在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。

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。

数据价值是数字化时代的核心驱动力之一。通过充分挖掘和利用数据的价值，企业和组织可以更好地应对市场变化和竞争压力，实现持续创新和增长。

我们在工作中经常遇到的一个词，那就是“产品NPS调研”。当部分项目缺少专业的用研人员时，设计师、产品经理则经常会接受上级的要求，投身于NPS调研工作。

本次分享将介绍标签及标签体系的概念和应用，包括对业务对象的特征抽象和服务上层业务场景，以及标签体系的信息架构和分类设计思路。

在数据化运营的过程中，对于2C的行业，如零售、银行、电商等，都有大量的营销费用投入。如何让营销费用更好得发挥价值，让流量能够更加精准，则是每个商家面临的巨大问题。

我发现了一个很有意思的例子，是关于识别某制造厂的主要能源使用来源。  什么时候适合使用逐步回归？ 当您有许多变量并且想确认有用的预测变量子集时，逐步回归就是一种合适的分析方法。在 Minitab 中，标准的逐步回归程序每次都只添加和删除一个预测变量。当模型中未包含的所有变量的 p 值都大于指定的入选…

A/B 测试作为互联网企业的核心增长手段之一，其价值已在实际应用中被多次验证。

通过对用户行为序列进行分析，企业可以归纳出群体用户的行为特征，辅助产品运营和迭代。

常用的数据分析模型有哪些？怎么使用？主要解决什么问题？

Weibull分布可以对右偏斜数据、左偏斜数据或对称数据建模。因此，分布可用来评估不同应用（包括真空管、电容器、滚珠轴承、继电器和材料强度）的可靠性。Weibull分布还可以对递增、递减或固定故障函数建模，并允许使用该模型描述项目寿命的任何阶段。

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