数据

梦想与前行:一名数据人的自白(上)

这篇文章的动因——分享一下个人的数据从业历程,有些主观,但不失真实,抛砖引玉,期待交流。前段时间看微博话题讨论有些迷茫,有些已经被同行确认无疑的观点竟被反复强调,比如”数据挖掘/分析要懂业务”、”产品是数据价值变现的一条有效渠道”,观点没错,但听多了的感觉就好比一些健康养生专家在阐述吃饭对于健康的重要性,有些会质疑自己的认识,难道别人一直都不是在吃饭?还是说难道自己一直是个

案例分析:基于RFM的客户价值分析模型

本文用具体实例的方式,在RFM的基础上构建客户价值分析模型,探讨如何对客户群体进行细分,以及细分后如何进行客户价值分析。最终得到LRFMC模型,并将客户群体细分为重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户、低价值客户五类。本文原始数据与分析思路来自《Python数据分析与挖掘实战》第七章,感谢这本书提供的数据集与分析框架。(这本书很不错,推荐)一、背景与目标1.1

千万日活级产品人必备:数据监控后台之数据指标怎么选?

通过核心业务驱动是快速搭建数据监控指标体系的不二法则!一. 为什么要有数据监控后台?随着创业大潮的兴起,市场中很多初创公司在初期为了快速上线,往往选择只进行功能开发,而认为数据后台在初期没有太多作用,觉得说这种不重要的东西可以在后期再补上嘛,但实际上真的是这样吗?那么在这我想讲一个健康企业的产品线运作概念: 闭环产品体系设计。所谓的闭环产品体系设计,简单来说就是将产品生

走在To B的路上,我懂得了什么是“以服务为导向”

做B端产品,最难的就是业务理解。To B的产品功能仅是冰山一角,服务设计才是精髓。有时候,我们会接到这样的需求,客户大致的期望是:有一个可视化的页面,展示我们的管理能力及已有成效的工作业绩;需要记录用户使用App的时长等行为数据,通过数据挖掘,分析出后续服务的重点;需要提供一个通道,用于链接我们和用户。譬如:我们组织了某项活动,用户都能知道且积极报名参与;用户能对参与的活动

从三步着手:搭建你的数据分析体系

数据分析是互联网产品实现高维打击最重要的武器之一,也是我们日常工作中或多或少在使用的一种技能。当我们完成一个产品时,往往需要数据去校准我们行为的关键一步。我们需要把这项技能沉淀为一套系统,通过这套系统观察用户行为,探索优化方向。互联网产品能够快速进化,领先于原子世界产品的一种重要因素是数据化,所有的用户信息、访问、转化都是可追溯的。用户去访问一个线下的店,我们能大致去估计店

跌掉一个星巴克后,Facebook泄密事件告诉了我们什么?

Facebook数据泄密事件发生后,全球大为震惊,而只不过是过去数年来众多互联网泄密事件一个小小的案例。那么数据泄密为何会屡屡发生?对其他企业又有何警示呢?Facebook数据泄密事件在过去半个月来持续发酵,如果说账面上近千亿市值的损失还可估量,那么人心的向背则是一向爱惜“羽毛”的扎克伯格所不敢估量的。就连大洋彼岸的百度创始人李彦宏说了一句“客观”话:“中国人很多时候愿意用

PRD修炼真经•卷三:一份标准化产品需求文档的逻辑思路

相信大家看完卷二,并没有看卷三的兴趣,接上一篇《PRD修炼真经•卷二》 即使自宫,未必成功。一、非功能需求非功能需求是功能需求的有效补充,帮助文档理解产品 在功能以外的相关要求 。下面对非功能需求的各部分内容进行详细说明: 二、接口需求包含面对不同主体,产品对外提供的接口要求,以供各主体使用。1.用户接口提供用户使用软件产品是的接口需求,一般情况下,当用户有特殊要求

数据分析能力的核心是思维

对于业务人,比如产品或运营,数据分析能力的核心不在方法和工具,而在于思维。大多数人错误地理解了数据分析,把数据分析能力提升的关键放在了方法和工具;对于业务人而言,数据分析的核心思路是,得到两个变量之间的「量化关系」,用以解释现象;数据分析的步骤,感知问题、提出假说、选择表征、收集数据、分析验证;提出假说和选择表征是很多业务人数据分析做不下去的原因。数据分析的方法崇拜在和团队

产品经理的技术修行笔记——数据结构篇

懂技术是产品经理的加分项,这是毋庸置疑的。为了经营好这一个加分项,产品经理要为自己的技术能力定制一个修行计划。很多同学在产品入门的时候都会考虑到一个问题——产品经理需要懂技术吗?这个问题也许没有准确的答案,但是一个懂技术的产品经理确实有很明显的优势。一方面产品经理在日常工作中,接触到最多的一类人,就是程序员,懂技术能减少与技术同学的沟通成本;另一方面,许多成功的产品经理都是