<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】COO叶谦对全域数据智能驱动未来分享了自己的观点和看法。他表示：全域数据能力包括全面的数据采集能力
友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
答：需求方想干的（预期）和自己提的需求可能不匹配，这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著，需求单里面只列出了老版本实验组，和新版本实验组数据项，缺乏新老版本对照组数据项，这时候就得帮他修正。以上，需求方逻辑还挺清楚，更多时候需求方自己都没想明白要干啥，就让你跑数，美其名曰，先把数跑出来我看看……
友盟数据平台负责人 吴磊 移动互联网的无处不在催熟了大数据平台，而中国互联网正在面临从IT时代到DT时代的变革，移动互联网与大数据几乎是一种相生相伴的关系。回归到App研发，到后期尤其需要数据与运营。友盟从2010年开始就专注于移动大数据，5年来不仅积累了大量的数据，而且拥有着丰富的技术与经验，那么，友盟大数据平台有着怎样的架构与实践？今天在这里与大家分享一下。 一、架构 架构思想 友盟架构主要参考了Twitter提出的Lambda架构思想。如上图所示，最下面是快速处理层，新增数据在快速处理层计算，这部
<数据猿导读> 同程旅游与中国旅游研究院合作，探索互联网+时代的旅游大数据应用；百度与上海复旦合作，借“松果计划”培养大数据专业人才；美国创企Zerto完成2000万美元E+轮融资,为企业提供“灾难恢
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
在这个用数据说话的时代，能够打动人的往往是用数据说话的理性分析，无论是对于混迹职场的小年轻，还是需要数据进行分析和研究的同学，能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索
“删库跑路”，一直是程序员们的口头禅，但很少有人敢做这样的事情，毕竟容易牢底坐穿了。
智选SDK一周资讯大事记，将会为您呈现过去一周最受欢迎的SDK资讯、投融资、企业活动、人物访谈和创业故事等信息，让您在最短的时间内了解最火爆的前沿信息。 听云荣登2015 Gartner APM魔力象限，成中国唯一入选者 ---- Gartner一直被认为是客观技术思想领导的权威来源，它是全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。它拥有1200多位世界级分析专家、4000多名专 业研究人员，平均每人有超过10-15年的业内工作经验。长达36年的市场认证，研究贯穿整个IT产业，以业界领先的研究能力和客观性著称，经
数据猿导读 过去将人工智能分为两类：第一类是模仿人做事，第二类是做人做不了的事情。尽管现在技术的发展已经使第一类的商业化成为可能，但从投资的角度，还是更看好第二类。在【友盟+】CDO 李丹枫看来，人工
在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式，有了这些资源，不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升，同时也可以学习更多思维方式。
原【友盟+】CMO秦雯宣布正式退休，HBO被曝泄露超1.5TB数据 | 大数据24小时
在运营者的翘首期盼下，微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟，效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析，包括用户性别、地域、语言、增长情况，图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标，还提供了可视化的效果，对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成，兄弟支持 在此之前，微信公众号只有在海外版的后台，才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
编辑导语 酷传：2015移动互联网行业数据报告，小米有望取代三星霸主地位；棱镜SDK推出上线直通车和私有云，为开发者提供全套解决方案；友盟斩获CSDN开发工具及服务2015年度“最佳技术创新奖”； 大
本文是对TalkingData创始人兼CEO崔晓波的深度专访，内容涵盖他的创业经历、融资过程及对数据的思考。崔小波，1993年到1997年在南开大学信管专业，上学不久，就因为其卓越的黑客才能被选入学校管理团队，并结识了王江民、求伯君、吴晓军等业界大佬。毕业后先在国企工作，两年后，即1999年就开始做网站，如：中国彩票网、51CP、融资网、棉花系统的交易系统。2002年1月进入BEA，一直工作到2010年。 TalkingData的变迁：社交挖掘——推荐——数据分析 CSDN：Talking
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
精彩内容 “星云数据服务平台”以手游行业为切入点，做移动互联网大数据运营。它将手游内容企业和发行方与游戏渠道SDK连接起来，“例如某游戏想对接应用宝，通过“星云”需半天时间，而游戏自己接要1到2个月。 传统手游行业产业链是以内容方为起点，经过发行、渠道最后到达终端。有个问题是，传统发行或CP需要对接上百家渠道，但每家SDK都不同，全部接完可能得花费半年到一年。另外，游戏在移动互联网用户中的渗透率（包含普及程度以及覆盖广度）很高，但游戏数据的统计一般集中在结算对账、DAU等常规方面，而其他类似用户行为数据等未
各位托尼和简妮，大家好，变成狗剩儿和翠花儿是不是也挺温馨的？不管叫什么名字，咱们回家是不是都应该好好学习一下？
李丹枫，【友盟+】CDO首席数据官，本科毕业于清华大学，在美国伊利诺伊大学（UIUC）电子与计算机工程专业取得博士学位。“用之为用之，不用为不用，是为用也”，从《论语》名句“知之为知之，不知为不知，是知也”中，李丹枫悟到数据科学重在应用落地的道理，这也主导了他这些年来对数据科学的探索方向。
<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】CMO秦雯从“2016年度最具创新的大数据应用案例”出发，对大数据应用发展展开了深入分析。她表示：
<数据猿导读> 目前基因组数据流究竟是什么样子？测序、传输、存储管理、分析计算、注释报告...其中，数据传输环节不仅工作量大，而且速度特别慢。聚道科技CEO李夏戎在分享会上告诉大家，从基因数据流真正做
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
小时候，为了让喜欢的小姐姐注意到我们几个小伙伴，我和几个小伙伴会先摸熟她每天的回家路线，然后提前埋伏在这条路线上的几个地点，然后突然出现，假装偶遇。
摘自：友盟 网站：http://www.umeng.com/ 综合友盟平台覆盖的 10.3 亿活跃设备数据，友盟数据分析师解读了当下TOP10 设备品牌变化、平台份额变化及各细分类别 App 增速，并对金融理财、车联网等热门垂直领域的用户画像进行了分析。 来看下季报中有哪些值得关注的数据点～ 移动互联网行业趋势 国内活跃设备量增幅放缓 2015 年第一季度，国内活跃设备数量已经达到了 10.3 亿，与第四季度相比增长 4% ，增幅有所放缓。移动互联网的“人口红利”将逐渐消失；产品和技术革新、商业模式重构带
仲志成，iCDO原创志愿者 在互联网数据领域，归因模型常被提及。如何用对数据，如何真正让归因模型产生价值，作者为我们总结了8个坑。让我们一起来看看自己有没有落入某个坑中~ 台上一分钟台下十年功，准备的充分不一定能成功，但准备的不充分没多大可能成功！ 使用归因模型前，要做好哪些准备工作呢？笔者总结出了8个，并不是这8个中的每一条都适用于每一个人，但每个人应该都会从这个8条中找到自己适用的部分。 先简单介绍一下归因模型。 在互联网数据领域，归因模型主要是指：一种、一组规则或算法，用于确定用户通过多个渠道访问时，
从1月23日武汉封城到4月8日解禁，这次新冠肺炎疫情让中国线下企业停摆超过两个月。
今天给大家推荐的是一些数据分析和数据可视化的“法宝”，倘若大家好好利用的话，可以达到：“十步杀一人，千里不留行”的境界，废话不多说，直接上链接，希望各位好好利用从而提高自己的工作效率。 1、微信大数据分析 新媒体指数： http://www.gsdata.cn 2、数据可视化 百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀： http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观：ht
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。 以往的统计方案很可能不灵了 小程序里不支持普通的HTML，JS也是有限制的，所以无法执行CNZZ、百度统计等传统的网页版统计代码。同时，更不可能通过集成友盟那种方式去用App端的分析系统。其实，就算它们能运行，对我做分析来说也远远不够用。因为在我看来它们只能
读书笔记 GROWTH HACKER 增长黑客 （一） 1 增长黑客的崛起 什么是“增长黑客” 这一说法源于硅谷，最早在 2010 年由 Qualaroo 的创始人兼首席执行官 Sean Ellis
《三个要点解构数据分析的思维模式》提到——为什么要数据分析?APP数据分析有意义吗?当然!数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄
《三个要点解构数据分析的思维模式》（复制打开：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTAxMDQzNQ==&mid=2650607860&idx=3&sn=52a7
逛招聘的时候看到不少数据分析师的招聘需求，以为会个SQL+Excel+Python应该不成问题，但是分分钟被教做人了。
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
文 | 新三板智库 2017 年年初，微信小程序上线，一时刷爆了朋友圈。 据各方预估，小程序将带来千亿市场规模。A 股市场上，以券商研究员为代表，纷纷喊出「小程序概念股」。 不过，A 股所谓的「小程序概念股」，并未有太大表现。反观新三板市场，多方资本似乎正在打探，有意收购或参股可能受益小程序的挂牌公司。 一、新三板概念公司被问「并购」 之前，广州一家新三板挂牌公司负责人反映，自微信小程序推出后，接到多家资本方来电询问，是否有引入资本需要，或愿意被并购。 但其实，该公司主营业务尚不算真正涉及小程序业务，只能说
数据猿导读 日前，诸葛io发布围绕营销领域广告监测、获取分析、智能触达三大场景化解决方案及八大行业解决方案。 记者 | 郭敏 随着互联网时代多元化商业模式和细分市场的快速发展，众多行业面临着高昂获客成
百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://www.tubiaoxiu.com/ 数据观：http://shujuguan.cn/ 微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html BDP个人版：https://me.bdp.cn/home.html ICHarts：http://www.icharts.in/ 魔镜：http://www.moojnn.com/
微博足迹可视化：http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.html
我特别不喜欢装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
注：在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报
我的公司是否需要独立的数据团队我该何时、怎么样建设自己的数据团队数据团队的价值如何衡量在AI革命大潮下，数据团队又需要做哪些准备？ 数据驱动时代，数据团队作为一家公司的核心竞争力所在，正在受到越来越多高管、从业者和投资人的关注。而目前，相对公司中的财务、运营等已经规模化的组成，数据团队还是不少公司可有可无的部分，即使是一些已经建立了独立数据团队的公司，其运作方式以及与其他团队的协作仍然处于探索阶段。 2017年7月，清华数据科学研究院联合大数据文摘发布了首份《顶级数据团队建设全景报告》。《报告》囊括50,0
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
数据驱动时代，数据团队作为一家公司的核心竞争力所在，正在受到越来越多高管、从业者和投资人的关注。而目前，相对公司中的财务、运营等已经规模化的组成，数据团队还是不少公司可有可无的部分，即使是一些已经建立了独立数据团队的公司，其运作方式以及与其他团队的协作仍然处于探索阶段。
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
导读：本文就给大家推荐一些用于数据分析的“必备神器”，其中很多工具是亲测过认为非常强大的，希望大家能从中找到对自己有帮助的工具。 1.微信大数据分析工具 新榜：http://www.newrank.cn/ 清博：http://www.gsdata.cn/ 数说故事：http://www.datastory.com.cn/ 2数据可视化工具 百度ECharts：http://echarts.baidu.com/ Cytoscape：http://www.cytoscape.org/ 图表秀：http://ww
今天来聊聊我之前负责过的一款APP——西瓜理财Android版本所用到的一些开源库和开发工具，不过由于微信公众号不支持外链所以就不贴地址了。
我们先看看无论是APP还是H5都会关注的指标，了解这些指标的计算方法的细微差异以及复杂性，换个角度来思考埋点的意义。【源自：精通Web Analytics 2.0】
<数据猿导读> 朋新宇在接受数据猿采访时说到，友盟+是完全持开放态度的，不排斥任何有益于促进行业发展的合作，而且还会鼓励行业中其他企业多多与“友商”展开协同合作，互相都是对方的客户而不是敌对的纯竞争关
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