作者 Gam 本文为CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析老鸟都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀，def函数呀，print
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
说起网络，作为seo的一员，我们想到的就是网站运营、网络推广等，那么网站运营、网络推广都需要数据分析作为支撑，所谓兵马未动，数据先行，因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。接下来，就让我们一起
在我写了70篇分享文章后，我在简书、数英、梅花网、公众号等平台上拥有了数千名对数据和营销感兴趣的粉丝朋友，成为了数英网优秀作者和热门作者以及简书科技类优秀作者，我的微信朋友圈也因此在扩大。 最近有不少做运营和推广的朋友在问我说，运营和数据到底有什么关系呢？是不是只是根据数据做成excel表格图表就可以了呢？ 嗯，如果只是简单地根据数据做成图表，我觉得只是在比肉眼更深一点在看数据，就是在看数据，很多大程度上是表层的，而且是会得到错误的表层信息，那远远不是数据分析。可惜的是，大部分公司都是这样在看数据。 其实，
做sem竞价推广最重要的一个工作就是数据分析，主要分析展现量、点击率、转化率，这三个重要指标。那么就从这三个方面谈谈怎么去解读这些数据： 展现量过低 一个词如果展现量过低，应该怎么去排查原因?首
在如今的数字时代，Facebook已成为跨境电商活动推广的重要平台之一，然而，为了更好地进行活动推广，许多跨境电商已经开始利用Facebook群控和IP代理相结合的方法。
产品运营是产品取得成功，实现产品的商业目标的重要支撑。产品运营岗位的专业能力要求庞杂，在岗或准备入坑人员应该如何巩固自身的知识/技能树？
什么是微信数据分析呢？ 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、向你的下属，进行数据分析呢？是像描述天气一样“昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云”，还是用其他的方式？大多数人所为的数据分析
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是数据分析师最重要的技能？应该是比任何人都懂业务。 这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。 数据分析师日常提供的月报是公司管理层决策的重要依据，提供什么数据、从什么角度来阐述都非常关键，要根据客观事实进行专业性指导。 业务方不能做数据分析工作，因为业务方在分析数据的时候可以从某个对自己有利的视角进行阐述，可能会有失偏颇。 关于什么叫高于业务视角，有人认
什么是微信数据分析 试想一下，如果是你，会怎么向你的领导、你的下属，进行数据分析呢？ 是像描述天气一样——昨天阴天，今天天气挺好，风和日丽的，明天预报多云？还是用其他的方式？ 大多数人所谓的数据分析就像刚才描述天气一样，那不是分析，而是描述数据。 数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。 微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的。这里不考虑单纯的复制粘贴， 那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。 微信数据分析需要从用户入手——新增、活跃、留
在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值？如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重
很多同学在工作和面试时都遇到一个要求：数据的分析要给出“可执行”的建议。“可执行”这仨字难倒了好多人。怎么才算可执行？我要给销售一个可执行的建议，所以我要自己去卖几百万的货？我要给内容运营一个可执行的建议，所以我要建议她在标题里“震惊！”“沸腾！”一下？我平时就会写：“活跃率低了，要搞高”，该咋办呀！以上种种问题，今天系统解答一下。
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
如今不论是外贸企业还是专业的海外推广公司都会组建自己的Google SEO推广团队，可以更有效的做好网站SEO，但是要发挥谷歌SEO推广团队的最大效能，我们并不能随意的让团队成员听之任之，随波逐流，我们需要有一套标准化的管理制度，来管理谷歌SEO推广团队。
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在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
在百度竞价推广数据分析中，针对不同的分析目标，采用适当的方法对数据进行分析，可以更有效的得出分析结论，指导账户优化。常用的数据分析方法有： 1.对比分析法 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 例如：在点击量的优化中，通过对比优化前后的点击量数据，可以判断所采用的优化方案是否有效。 2.分组分析法 分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标准，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。 例如：按
在网站运营、网络推广等方面都需要数据分析作为支撑，所谓兵马未动，数据先行，因此数据分析是我们做网络推广必须要掌握的技能。 1、没有明确分析数据的目的：要分析一个数据，首先要明确自己的目的，为什么要收集和分析这样一份数据。只有明确了目的之后，才能够把握好接下来应该收集哪些数据，应该怎么收集数据，应该分析哪些数据等。 2、没有合理安排时间：数据分析也要合理安排时间，一般有几个步骤，收集数据、整理数据、分析数据、美化表格。在做这些之前，要预估每一个步骤需要花多少时间，哪一步比较重要，需要花更多
中青在线讯（实习生 周冯宁 中国青年报·中青在线记者 叶雨婷）4月20日，由大数据分析与应用技术国家工程实验室主办的“大数据分析与应用技术创新论坛2019——暨大数据分析与应用技术国家工程实验室2019年会”在北京大学召开。
“营销生财”小密圈专注数据化营销，通过数据采集、数据分析、数据挖掘，寻找出营销机会和渠道，为营销建立科学的分析、推广、监测体系，也会涉及广告、文案、生意项目分析等。 现在已经有170位来自淘宝、腾讯、华为等各行各业的朋友加入，和嘉宾朋友经常在社群里分享关于营销推广的经典案例和教程,数据采集和分析的教程和案例，例如： 1、100个经典的互联网成功营销推广案例 2、巧用搜索引擎1分钟精准找到资料教程 3、淘宝天猫半价省钱购物方法课程 4、今日头条、微信公众号自媒引流和变现课程 5、2000个微博、论坛、知乎、q
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大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要
作者：alishayang，腾讯 TEG 数据分析师 我们期望每一次的产品功能上新、功能改版，都可以带来更好的交互体验，项目组所关注的指标都能有大幅度提升。但期望并不代表真实效果，功能上线后带来的真实效果还需要通过数据进行客观描述。在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。 产品经理作为产品功能的发起者，在众多需求中挑选出来可做需求时，心中就会有初步的构想，新功能能够帮助产品覆盖哪些增量用户，新功能又能带来哪些指标
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。
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数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？） PS：（what）用户要极品装备！（why）因为他们要增强战力（where）装备从BOSS身上得到；（when）我们国庆节做这个活动！（who）针对所有玩家！（howmuch）BOSS爆率设
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可能很多人随口都能说上几种，这也确实是数据的魅力和能力，这里不讲大家耳熟能详的，这次就讲讲数据在SEM营销推广中分析和认知竞争对手的内容：竞争对手都是怎么投放广告的，他到底是怎么进行推广的，他的主要诉求是什么？
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数据分析师们经常会收到“我这里有一份数据，你帮我分析分析呗”这类没有明确需求的任务，往往经过在我们一顿自认为是金牌讲师的操作之后，得到的反馈却是一个又一个的灵魂拷问：
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随着技术的进步，数据也在快速增长。最近几年创造的数据比整个人类历史上创造的数据还要多。
最近在部门室内的交流会上，分享了一些撰写数据分析文章的心得，索性今天把这些心得体会以文字的形式记录下来，一方面当成是对数据分析工作的分享，另一方面作为个人成长记录，可能未来回头再看此文会觉得幼稚、粗浅。
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数据分析是产品经理的一项重要能力，但不意味着产品经理要懂得多高深的统计学知识，要会用专业的数据挖掘工具。产品经理需要具备的数据分析能力是一种在深度理解业务的前提下，利用数据来指导业务增长的思维。
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。
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