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随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。企业管理者需要善于利用数据分析，以更好地制定战略、优化运营和提高业务绩效。本文将探讨企业管理者如何利用数据分析创造价值。
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
前言
在现代软件开发和系统管理领域，"全时全面记录（Log Everything All The Time）"的策略逐渐成为一种重要的实践。这种方法强调对系统操作、用户互动、性能指标、错误等信息进行全方位的记录。以下内容将深入探讨这一策略的关键方面及其实施要点。
企业数据的管理工具被赋予了不同的名字——CDP、DMP、CRM、SCRM等等，而这些名字背后本来的含义与界限，则被混淆，甚至是故意混淆。
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
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
与过去五年甚至仅仅只是跟过去三年相比，今天的中国互联网已经是翻天覆地的变化。 各位朋友能够随便举出很多很多的变化，可是我却很想看到这些变化背后更为本质的一些驱动力、一些大家并不特别关注的推手。这些推手虽然“暗中使劲”，却必然会外显出一些或明或暗的变化，从而让我们有机会能够一窥究竟。 这个推手是数据，而这些若隐若现的变化，则是我们近两三年来突然如雨后春笋般浮现出的厂商。看看这些厂商的动态，他们的所做、所观、所想，或许可以帮助我们看看未来中国互联网，尤其是2B互联网发展的进一步脉络。 国内的互联网数据生态的
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
这个系列介绍一系列在世界上特别优秀的互联网数据分析和优化工具。可以看出这些工具要么在国内还没有对应的解决方案，要么确实比国内的同样方案要厉害不少。客观看待，我们在互联网数据分析领域，与海外确实还是有差距的。 这是这个系列的第一篇，介绍在国内几乎不为人知却特点鲜明的Amplitude——app用户行为分析与用户增长分析工具。 你可能没有听说过Amplitude，但你可能听说过Mixpanel（没有听说过的朋友也没关系，不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司），没错，Amplitud
因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 受篇幅所限，这里只贴了4个，更多的请期待后续
探索性测试是软件测试中一项重要的活动，旨在发现软件中的缺陷、异常行为和潜在问题。本文将介绍一些常用的工具和方法，以帮助测试人员在进行探索性测试时更加高效和有效。
安全信息和事件管理（SIEM）产品及服务负责从大量企业安全控件、主机操作系统、企业应用和企业使用的其他软件中收集安全日志数据，并进行分析和报告。 有些SIEM还可以试图阻止它们检测到正在进行的攻击，这可能帮助阻止破坏或者限制成功攻击可能造成的损坏。 但是这段时间SIEM似乎遇到了强有力的挑战，现在的市场在推一种名叫SOAPA的概念，有些人说它会取代SIEM，果真如此吗？《SOAPA来临，SIEM时代终结？》 如今，市场正在逐渐地往SOAPA偏移，IBM对Resilient System以及Splunk对
信息安全一直以来都是一个“猫捉老鼠”的游戏。好人建起防御的围墙，坏人想方设法通过或者绕过它。然而最近我们发现坏人似乎越来越容易绕过我们建立的高墙。想要阻止他们就需要提升我们自身的能力，也就意味着需要更广泛地使用机器学习。 FreeBuf 百科：机器学习 卡内基梅隆大学的教授Tom Mitchell在《Machine Learning》（《计算机科学丛书：机器学习》）序言中给出了一个定义： 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。 2010年9月，Drew Conway创建
老牌IT企业IBM将公司整体向认知解决方案和云平台公司转型之后，在中国打出了“认知商业”的口号。这是继“智慧地球”之后，IBM发布的又一次重大转型战略。而业界好奇的是，认知商业何时能成为这家百年老店的业绩新增长点？
引言 小程序公布新功能： 1、个人开放注册小程序 2、公众号可以与小程序绑定，从公众号菜单、模板消息、通知均可触发小程序 3、可以设置通过微信扫普通的二维码，直接打开指定的小程序（类似摩拜单车） 4、App 分享到微信的链接，可以直接打开小程序 在小程序上线3个月之后，小程序公布了几大主要新能力，再一次吸引着大家的目光，新功能意味着更低的使用门槛——个人注册、更多的流量通道——可借助线下已有二维码与APP链接、更多的触达手段——公众号绑定。 这些是不是让很多人心中蠢蠢欲动，感觉又可以挥洒一番？ 现阶段来看
300多页PPT，涵盖互联网现状和趋势，产品和市场，眼花缭乱，作为有限冲浪的普通网民，也来凑个热闹，说几个和工作相关的点，主要是数据驱动的营销与运营方面的小启发。
数据采集是大数据的基石，用户在使用App、微信小程序等各种线上应用产生的行为，只有通过埋点才能进行采集。没有埋点，数据分析决策、数据化运营都是无源之水，巧妇难为无米之炊。但很多时候，“埋点”两个字却成
来源 | 腾讯SaaS加速器二期项目-神策数据 ---- 作为全球知名 IT 市场研究机构，IDC（International Data Corporation）近日发布 2020 IDC 中国 Fintech 50 强榜单，神策数据凭借扎实的技术实力、优秀的产品及解决方案、行业高认可度及无限发展潜力，荣登榜单！ IDC 中国 Fintech 50 强榜单评选对象为向金融行业输出云计算、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴科技服务的科技厂商。上榜企业覆盖金融 IT 厂商、大型科技厂商、银
用户行为分析、网络威胁检测，一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险，并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据，并把它交给算法，然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具，“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面：数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是，机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇，但是当这种情况出现在安全
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
AI已经成为一众互联网公司的核心主攻，但谈起具体的应用，大部分时候，我们并没有听到太多让人信服的回答，而核心团队来自硅谷的Datatist想要从用户运营的角度，谈一谈他们的看法与实战。
最近在看一本书《增长黑客》，看了三分之一左右，作者是“增长黑客之父”—肖恩。第一眼看上去名字很玄乎，以为是和黑客相关。其实不然，这本书的重点还是在前面的两个字：\color{red}{增长}。名字下面有一段话：
互联网下半场拉开帷幕，未来没有互联网企业只有数字企业
从前任百度大数据部门的技术经理，到今天神策数据CEO，9年时间，桑文锋身上发生了许多变化。他笑称，这种变化从他的微信好友数量就能看出来。创业之前，他只有200多个好友，现在已经迅速逼近5000人的上限
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。
公共云采用面临的最大威胁是粗心的用户、易受攻击的配置和网络攻击，这些配置和攻击会穿过杀伤链进入云平台以获得访问权限。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
工作这么几年来，见得最多的场景是 QA 小伙伴满办公室追着开发报 bug，有时候开发会不乐意，“当时可没说要 XXX，要做 XXX。”
数据猿导读 企业内外部数据爆发式增长、市场对大数据价值认知程度提升、以及资本的热情，促使了大数据行业创业者呈规模化涌现。作为新贵行业，AI是大数据发展的高级形态，其成果是建立在企业对大数据的应用能力之
近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
“提示说明：数据猿最新发布产业全景图：2020中国数据智能产业图谱1.0版，欲获取超高清版大图，后台回复关键词“图谱”即可。
你已成功将您的电子邮件发送给出去，现在您的目标页面正在被许多访问者接收，但是你的页面是否能帮你带来转化呢？下面是6个小技巧可以帮你提升着陆页的转化率。
在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析的行为归结于用户行为分析。用户行为分析可以让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等产品营销环境存在的问题，有助于产品
在当今数字化时代，数据成为了企业、科研机构和政府决策者的重要资源，而IP行业API则成为了数据分析及挖掘的工具之一。IP行业API是一种能够查询IP地址所属的行业分类信息的应用程序接口，它能够提供在网络分析、用户行为分析及大数据挖掘等领域的优秀性能。
安装 [url]http://sourceforge.net/projects/awstats/[/url] 下载安装包后： GNU/Linux：tar zxf awstats-version.tgz awstats的脚本和静态文件缺省都在wwwroot目录下：将cgi-bin目录下的文件都部署到 cgi-bin/目录下：/home/apache/cgi-bin/awstats/ mv awstats-version/wwwroot/cgi-bin /path/to/apache/cgi-bin/awstats 把图标等文件目录复制到WEB的HTML文件发布目录下，例如：/home/apache/htdocs/ 下发布 更多的批量更新脚本等在tools 目录下，可以一并放到cgi-bin/awstats/ 目录下 升级国内主要 搜索引擎和蜘蛛定义，安装GeoIP的应用库：C [url]http://www.maxmind.com/download/geoip/api/c/[/url] 解包，编译安装 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP”‘ 或者使用纯Perl包 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP::PurePerl”‘ 下载GeoIP/GeoIPCityLite包：解包并部署到awstats目录下:
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
某诞生于日本京都的工业自动化企业，在中国家用医疗设备市场占据龙头地位，却在今天全球数字化趋势下，受困于如何提升使用者APP的绑定率和转化。抛开部分用户老龄化问题，该企业一直在解决如何让年轻用户迁移到线上，如何增加家庭用户粘性等问题。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
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？
上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
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