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
原文：4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
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
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
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
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
以前我在某外企银行实习的时候，需要处理将近七年的财务报表，如果按照传统的方式，我估计七天七夜都处理不完，就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格，有专门的IT把控。很多软件是下不了的，即使是python这样的开源工具也不行，下载软件都需要找IT审批。
在数字化时代，企业需要处理分析的数据日趋繁杂，越来越多的企业正在寻求一款符合自身数据要求的可视化BI工具，但市面上的BI数据可视化分析工具实在太多了，到底该选择哪一款呢？
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
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这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
运营作为产品和客户的桥梁，在把产品价值传达给客户的同时，也深入了解客户需求。随着流量红利削减，越来越多的企业开始关注精细化运营，希望通过提升客户体验，来提高转化率，实现流量价值最大化。
时光荏苒，2015正与我们渐行渐远；风云变幻，科技领域仍在不断向前。总需要一个时刻，我们应该停下来，看看曾经的日子。年关也许是最好的选择，所以在这个时刻，让我看看那些独领风骚一整年的SDK，与您一起分
诸葛IO小科普 诸葛io，是一款基于用户洞察的精细化运营分析工具。由北京诸葛云游科技有限公司于2015年2月推出。诸葛io旨在以用户跟踪技术和简单易用的集成开发方法，帮助移动应用的运营者们挖掘用户的真实行为与属性、优化留存与活跃度、提升用户价值。目前，诸葛io支持Android、iOS和HTML（JS）三个平台。 因为一直在打磨诸葛io这款产品，所以也在研究如何更好的利用数据去驱动产品运营的决策。通过看了一些前辈的经验同时结合一些自己的思考，接下来我会用一系列文章去提出一些想法与大家分享，希望能够起到抛砖引
这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，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。
引言 价值要点 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
在统计分析领域中，EViews软件是一款被广泛使用的统计分析软件之一。自从我开始使用EViews以来，我深深地感受到它的强大和易用性，让我在我的研究工作中受益匪浅。
今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的
随着移动设备的普及和数据的快速增长，将机器学习应用于移动端数据分析变得越来越重要。苹果公司为iOS开发者提供了一个强大的机器学习框架，即CoreML框架。本文将深入探索CoreML框架，介绍其基本概念和原理，并展示如何使用它构建和训练机器学习模型，以及将这些模型应用于移动端数据分析的实际场景中。
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家
如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对公司造成什么样的影响? 今年年初，普华
今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。
如今，哈姆比的预测已经成为了事实，尤其是随着5G、云计算、云上物联网技术的发展，如何将云上采集的数据变为可加工、可盈利的素材，是企业数字化转型大潮的一个最基本的过程。
PyGWalker（读作“Pig Walker”，谐音梗 ），全称为：Python Binding of Graphic Walker。
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。
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
数字化的今天，企业各个业务系统产生数据成倍地在增长，为了处理分析大量的数据问题，很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率，还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件，以供大家参考。
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
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
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
网站不仅是Google SEO的根本，更是品牌重要的线上资产！想进行网络营销，网站绝对是不容忽略的营销利器。而做Google SEO除了要关注网站的用户体验，网站分析更是提供SEO人员了解用户行为及需求的重要环节。因此，善于利用分析工具进行网站分析，可以有效掌握网站SEO进度及重要指标。那Google SEO网站分析怎么做？如何取得网站流量分析报告？一尘SEO将带你深入了解。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
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
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