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  • 数据运营面经

    2019-10-24 11:00:46
    基本上每次面试前 都把简历上的内容都过一遍 对自己实习时候的业务理解 以及常规的那些题 你为什么要做数据运营 你觉得运营是什么这类 第二就是把一些分析题和数据分析算法过一下,一些分析工具的知识,SQL、python...

    作者:饼吃吃
    链接:https://www.nowcoder.com/discuss/322310
    来源:牛客网

    数据运营岗三次面试面经分享

    前期准备:
    基本上每次面试前 都把简历上的内容都过一遍 对自己实习时候的业务理解 以及常规的那些题 你为什么要做数据运营 你觉得运营是什么这类
    第二就是把一些分析题和数据分析算法过一下,一些分析工具的知识,SQL、python啥的
    第三就是对产品的业务理解,要自己去想,这个产品的运营特色在哪里
    第四是对指标的了解,指标是一定会被问到的,哪些指标,出现问题了怎么分析

    一面:
    是八月多内推的,十月初收到一面通知。
    1、常规的自我介绍,问简历上的实习经历,在YY做过数据运营,所以着重问了这个
    2、问了道题:要培养一批主播(中层提升到高层),从什么数据指标去分析哪些主播值得培养
    答了从主播的粉丝数,直播内容点赞这些维度考虑,接下来他问说不从用户新增度这些考虑吗,我说确实要,但是考虑到主播要长期培养,留存以及内容质量的吸引比较重要
    3、顺着上一个问题,对于培养来说,是拉新重要还是留存重要
    答留存重要,内容要能留住客户,后来面试官也说是留存比较重要点,拉新可以很容易巴拉巴拉的。

    就结束了面试
    一面注重了解实习经历以及看你是不是在经历中学到了什么,一定要对自己的经历熟悉并且分析

    二面:过三四天后收到二面通知,要视频面因为面试官在巴西
    二面面得就详细很多
    1、还是实习经历的了解,被问到在实习过程中,有想过运营中的一些指标数值是怎么样得出的,为什么要用这样的数值?
    胡乱答了一些从运营的流程考虑, 从头到尾每个过程中分析不一样的数值,通过周期得到平均值,与平均值比较什么鬼的,不是很了解问题问得是什么
    2、为什么选择直播行业,你觉得运营是什么
    3、你平常看什么直播内容,为什么想看这些
    答了美妆护肤明星这类娱乐化的直播
    4、你觉得的直播app需要分析哪些指标
    用户新增了留存活跃流失,直播间以及主播的一些数据,答得不是很全
    5、问广州有多少出租车
    典型的数据分析题,大家要准备一下
    6、个人的优点和缺点,数据运营需要什么能力
    7、问了些数据分析算法,聚类K-means算法,困难之处在哪里?
    8、python爬虫的流程(因为之前有过python相关的实习,所以问了问)
    总结来说,对行业以及产品业务的理解问的蛮多的

    终面:leader面
    1、自我介绍以及实习经历了解
    2、实习时觉得困难的地方在哪里
    3、兴趣爱好,看什么直播
    4、说了美妆明星之类的,说举两个例子,问说拉其中一个来做直播会怎么说?
    就从直播的内容多样化,形式多样化入手,会获得更多流量巴拉巴拉的
    5、王者荣耀日活下降了要从什么方面分析
    答了用户细分、渠道、市场竞争对手、社会影响,但是她又问了还有吗,不知道是不是答得不够
    6、问了职业规划,对运营的一些看法
    7、有什么想问我的
    简单问了一下nimo产品的发展和内容,还有平常咋提升自己的数据运营能力这些……

    感觉三面挺凉的,面得很快,不知道会不会拿到offer,来贡献分享一下,保佑过终面呜呜呜
    大家加油!

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  • 数据运营与数据分析闲谈

    千次阅读 2020-04-22 08:00:00
    数据运营与数据分析我们对于数据运营与数据分析这两个岗位的界线,有些模糊,其实这两个岗位有着不同的差别也有着相同点,作为数据说的第一期开头,我们先一起来看看有何区别,又有何共同点?首先我们...

    数据运营与数据分析

    我们对于数据运营与数据分析这两个岗位的界线,有些模糊,其实这两个岗位有着不同的差别也有着相同点,作为数据说的第一期开头,我们先一起来看看有何区别,又有何共同点?

    首先我们说说这两个岗位共同点

    ①都要深入的了解各个业务流程;

    ②都要掌握某些数据分析的工具;

    ③都要有较高的数据敏感度;

    ④都要依据数据分析结果,为整个业务线的运营以及决策提供合理化建议。

    了解了共同点,我们再分别说说这两个岗位大致的工作职责。

    数据运营岗

    说到数据运营岗,我们就得先了解什么是运营。

    一切围绕一个产品推广运作的、需要将流量转化到自家的产品上,连接用户(客户)与产品之间发生的一系列运作都是运营。

    比如: 产品运营、社群运营、活动运营、新媒体运营、渠道运营~~~等等等。

    而数据运营是对用户行为,用户转化最敏感的,数据运营的存在避免了管理的滞后性。

    可以将数据运营理解为家庭医生或者是护士,护士做的是护理工作,也需要关注指标,比如有一天你有点小感冒或胃疼,家庭医生就会告诉你要多休息,多喝温水,会给你开“非处方”的感冒药,他能最快速的对你身体状况作出反应。

    数据运营的工作内容有:

    负责运营相关的数据分析,配合运营方数据需求②协助运营人员共同制定数据分析运营等策略③为日常业务运营提供精准的数据支持④梳理并建立各个运营模块的数据监控体系(日报周报等)。

    数据运营的工具要求:

    Excel/PPT,SQL(不同公司不同需要,但学是加分项)。

    数据分析岗

    数据分析师是一个连接业务与技术的职位,要求比工程师更了解业务逻辑,又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。

    虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。当企业面临经营问题的时候,谁都没把握一定说XX指标不好就是因为没做促销,就是因为没上新产品,需要系统的诊断才行。(数据分析岗也可以理解为门诊医生)

    所以数据分析师的工作内容有:

    根据数据需求,提取数据,数据清洗②标注数据变化,发现异常③多维分析,交叉分析,查找异常原因④预测数据变化趋势及影响⑤生成策略,推动相关部门执行并复盘效果。

    数据分析师的工具要求:

    Excel/SQL/Python/R/Tableau/SAS等(不同公司对工具的要求会不同,具体可以查看JD要求,一般情况下是SQL+Python)。

    以上就是数据运营与数据分析的闲谈,在工作上,运营想分析个数据,就用自己部门的人了,后来有数据分析师,需求就给数据分析师了,本质上数据运营要具备数据分析技能。

    所有的数据分析,都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何

    是多少(数据描述状况)

    是什么(树立数据标准)

    为什么(探索问题原因)

    会怎样(预测业务走势)

    又如何(综合判断状况)

    数据分析的一些流程本期不做详细讨论

    对数据能力的要求是互联网公司所有职位的需求趋势,对于未来的发展,我认为数据分析能力会变成运营岗位的刚性需求;与此同时数据分析会进阶成数据科学家,通过统计、机器学习来为各部门解决一些通用性的问题。

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  • 数据运营的三种角色

    2018-10-30 21:06:03
    -点击上方“公众号”设星标哦-爱数据学习社welcome从某种程度上讲,数据运营可视为商业分析师的一种,其在运营中心发挥着数据分析师的作用。回归到数据分析的环节中,数据运营更多的是在数据产品的使用方和数据需求...

    -点击上方“公众号”设星标哦-

    爱数据学习社

    welcome

    从某种程度上讲,数据运营可视为商业分析师的一种,其在运营中心发挥着数据分析师的作用。回归到数据分析的环节中,数据运营更多的是在数据产品的使用方和数据需求的提供方。

    在一些初创企业,数据运营岗可能先于数据分析部门存在于各业务部门中,他们发挥着日常数据运营报表输出、业务数据指标定义、数据产品开发需求等角色功能,并且在运营策略方案支持方面,与数据分析师不同的是,其一方面可能是方案的建议提议者,另一方面也是方案的执行者。不同企业对数据运营的定位于要求不同,但总的来说不外乎以下三种:

    数据清洗者

    前后端数据混乱,在做正常的数据运营决策前必须将数据清洗干净,这个过程中不得不作为数据清洗者先行。这个过程涉及多端数据,比如系统流程数据,前端行为数据,后端业务数据以及第三方数据等,在数据整合过程中需要从业务出发,结合业务场景,重视业务逻辑,不忽视数据质量,从源头把好数据质量关,将多端数据变为可用数据。

    数据运营的三种角色

    数据清洗

    数据链接、反馈者

    每日前后端都产生大量数据,而数据变化如何指导运营,在现阶段更多的是需要了解业务形态,这个过程中承担着数据连接职责。

    此外各业务部门无固定数据标准,因此数据运营者数据清洗后,可能还需将数据反馈给产品技术活业务部门,因此某种程度上承载着反馈者的职责。

    这其中可能包括一些产品业务异常反馈,比如用户使用操作过程中出现的系统bug:闪退,停止运行,卡死等错误分析。通常的业务异常首先就表现在数据上。

    数据运营的三种角色

    数据连接

    数据翻译者

    单纯的数据提供产品技术就能解决,而这个过程中数据运营更多的职责在数据翻译上,这里的数据翻译可从前后两方面理解:在对业务端,承担着数据指标建设与解读职责,在产品技术端,承担着数据需求提供的职责。

    数据运营的三种角色数据运营的三种角色

    作者:数据007

    來源:简书

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  • 数据运营,一些理论

    千次阅读 2018-08-23 16:35:04
    1.数据运营 首先何为运营,宽泛的说就是围绕产品做的一切干预都属于运营。 运营的目的有两点: 一是让产品活的更久,即延长产品的生命周期,延长用户的生命周期 二是让产品活的更好,即能赚钱,或者有赚钱的潜力...

    一些理论

    1.数据运营

    首先何为运营,宽泛的说就是围绕产品做的一切干预都属于运营。

    运营的目的有两点:
    一是让产品活的更久,即延长产品的生命周期,延长用户的生命周期
    二是让产品活的更好,即能赚钱,或者有赚钱的潜力(因为很多公司还只是烧钱)

    运营使用户从建立对产品的认知开始,发展到对产品价值的认可,最终目标是构建产品与用户间的情感链接

    其次,何为精细化运营?
    精细化运营就是一种建立在数据基础上的思维方式,用较少的成本活的较好的效果。

    精细化运营三部分:
    1、数据采集:全面了解产品和用户
    2、数据挖掘:用户分层、用户画像
    3、数据决策:驱动运营方案、产品优化

    最后,运营的灵魂是对用户的理解
    即通过数据分析,挖掘数据背后的用户行为、用户画像,在理性的分析中感性的理解用户,使运营目标越来越清晰。

    深入理解用户的三大利器:
    1、用户行为路径分析
    2、精细化用户分群
    3、单体用户行为跟踪

    1、用户行为路径分析:
    指的是用户在进入产品以后的行为轨迹,用户用了哪些功能模块?用户的使用顺序是什么?通过分析用户行为路径,验证用户的使用是否和当初设计产品的逻辑是一致的。如果和产品设计逻辑偏差很大,就需要思考为什么?是我们设计的逻辑有问题?还是其他方面出现了问题?

    2、精细化用户分群
    根据用户行为的特征将其按需拆分成不同属性的用户群,例如:做过A事件的人拆分成一个用户群,做过B事件的拆分成另一个群,看群体用户画像有什么区别,看他的留存和回访有什么区别。

    3、单体用户行为跟踪
    人是分析的最基本元素,需要清楚的知道每一个用户所处生命周期、活跃情况、环境信息等。有了用户群的画像以后,通过单体用户行为跟踪,我们就可以进一步追踪到个人身上,通过对个体用户行为的跟踪,可以查看用户具体是如何使用产品的。


    2.数据运营分析的五个维度

    一、用户规模和质量

    用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是APP分析最重要的维度,其指标也是相对其他维度最多,产品负责人要重点关注这个维度的指标。

    1、活跃用户指标

    活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的用户。活跃用户数一般按照设备维度统计,即统计一段周期内启动过的设备(如手机、平板电脑)数量。

    活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指标,那么这个指标一定是活跃用户数。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。

    大多数希望用户每天都打开的应用如新闻APP、社交APP、音乐APP等,其产品的KPI考核指标均为日活跃用户数(DAU)。

    为什么?如果这些APP考核的指标是月活跃用户数,那么会出现什么状况?月活跃用户只要求用户在一个月内启动应用一次既可以计算为月活跃用户。所以,一个本应该每天都要启动的应用,如果用月活跃用户数作为KPI来考核,那么会出现产品运营负责人“偷懒”的情况,产品运营人员只需要每月想办法让用户启动一次即可,也许向用户推送两三个活动就可以实现,这样的考核会导致产品不够吸引力甚至是不健康。如果用日活跃用户来作为KPI来考核这个产品,那么产品运营负责人一定会设计让用户每天都想用的功能或者更新每天用户都想看的内容来吸引用户来使用。

    2、新增用户指标

    新增用户是指安装应用后,首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标;另一方面,新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常值得关注,尤其是关注用户的留存率情况。

    3、用户构成指标

    用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例,周活跃用户包括以下几类用户,包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周未启动过应用,本周启动应用的用户;连续活跃n周用户是指连续n周,每周至少启动过一次应用的活跃用户;忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户;连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户;近期流失用户是指连续n周(大约等于1周,但小于等于4周)没有启动过应用但用户。

    4、用户留存率指标

    用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户在第二天(如明天)再次启动应用的比例;7 日留存率即某一统计时段(如今天)新增用户数在第 7 天再次启动该应用的比例;14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户吸引力很重要的指标。通常,我们可以利用用户留存率对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一个应用,在相对成熟的版本情况下,如果用户留存率有明显变化,则说明用户质量有明显变化,很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。

    5、每个用户总活跃天数指标

    每个用户的总活跃天数指标(TAD,Total Active Days per User)是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,那么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。

    二、参与度分析

    参与度分析的常见分析包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。

    1、启动次数指标

    启动次数是指在某一统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。通常,人均启动次数和人均使用时长可以结合一起分析。

    2、使用时长

    使用总时长是指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值;单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和启动次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标,道理很简单,用户每天的时间是有限的且宝贵的,如果用户愿意在你的产品投入更多的时间,证明你的应用对用户很重要。启动次数和使用时长可以结合一起分析,如果用户启动次数高,使用时长高,该APP则为用户质量非常高,用户粘性好的应用,比如现在很流行的社交应用。

    3、访问页面

    访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

    4、使用时间间隔

    使用时间间隔是指同一用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布,如使用时间间隔在1一天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为30天)的使用时间间隔分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

    三、渠道分析

    渠道分析主要是分析个渠道在相关的渠道质量的变化和趋势,以科学评估渠道质量,优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注,尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下,渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。

    渠道分析包括新增用户、活跃用户、启动次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过,在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度,如果还需要进一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊层面,指标还需要更多,包括:判断用户使用行为是否正常的指标,如关键操作活跃量占总活跃的占比,用户激活APP的时间是否正常;判断用户设备是否真实,如机型、操作系统等集中度的分析。

    总之,如果要深入研究渠道作弊,算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用,从这个方向去设计相关的评估指标和算法,如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用APP,我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用,甚至是机器在作弊。

    四、功能分析

    功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。这些指标需要功能运营的产品经理重点关注。

    1、功能活跃指标

    功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。只是,本部分只关注某一功能模块,而不是APP整体。

    2、页面访问路径分析

    APP页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。页面访问路径分析的目的是在达到APP商业目标之下帮助APP用户在使用APP的不同阶段完成任务,并且提高任务完成的效率。APP页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题:(a)APP用户身份的多样性,用户可能是你的会员或者潜在会员,有可能是你的同事或者竞争对手等;(b)APP用户目的多样性,不同用户使用APP的目的有所不同;(c)APP用户访问路径的多样性,即时是身份类似、使用目的类似,但访问路径也很可能不同。因此,我们在做APP页面访问路径分析的时候,需要对APP用户做细分,然后再进行APP页面访问路径分析。最常用的细分方法是按照APP的使用目的来进行用户分类,如汽车APP的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户,并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析,比如意向型的用户,他们进行不同车型的比较都有哪些路径,存在什么问题。还有一种方法是利用算法,基于用户所有访问路径进行聚类分析,基于访问路径的相似性对用户进行分类,再对每类用户进行分析。

    3、漏斗模型

    漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率,以确定产品流程的设计是否合理,分析用户体验问题。转化率是指进入下一页面的人数(或页面浏览量)与当前页面的人数(或页面浏览量)的比值。用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时(如购物),不同步骤之间的转换会发生损耗。如用户进入某电商网站,到浏览商品,到把商品放入购物车,最后到支付,每一个环节都有很多的用户流失损耗。

    通过分析转化率,我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中,那一路径是否存在问题。当然,对于产品经理,其实不用每天都看转化率报表,我们可以对每天的转化率进行连续性的监控,一旦转化率出现较大的波动,便发告警邮件给到相应的产品负责人,以及时发现产品问题。

    五、用户属性分析

    用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。

    1、设备终端分析

    设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析和操作系统系统分析,在分析的时候,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和启动次数。

    2、网络及运营商分析

    网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商,主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、启动次数的分析。即分析联网方式(包括wifi、2G、3G、4G)的活跃用户数、新增用户数和启动次数,分析不同运营商(中国移动、中国电信、中国联通等)的活跃用户数、新增用户数和启动次数。

    3、地域分析

    主要分析不同区域,包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和启动次数。

    4、用户画像分析

    用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等;用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析,如听音乐、看电影、健身、养宠物等;用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集,才可以支撑比较详细的画像分析。


    3.渠道分析详解

    什么是渠道?
    渠道是产品向用户转移过程的具体通道或路径。渠道是有效获取潜在用户的方式,最佳渠道是让产品利益最大化的方式。

    什么是渠道运营?
    即在适合的时间,适合的地点,将适合的内容推荐给适合的人。
    核心要素:渠道+用户+素材,即需要选择合适的渠道,做好用户洞察分析,进行素材的个性化定制。

    有哪些渠道类别?
    搜索引擎、平台、第三方市场、广告网络、社交网络、媒体等

    渠道计费方式
    1. CPM(Cost Per Thousand Impression):以展示给1000个用户来计费,信息流广告常用计价方式
    2. CPC(Cost Per Click):以每一次点击计费,SEM、展示广告常用方式
    3. CPA(Cost Per Action):以每次行动计费(下载、注册、登陆等)
    4. CPT(Cost Per Time):以展示时长来计费。适合垂直行业平台展示广告位,类似地铁广告、电梯广告等户外广告也是这种类型。通常按周、月进行销售
    5. CPS(Cost Per Sale):销售提点。比较适合折扣类站点,促销类产品,直接依照销售转化对推广平台分成

    渠道数据评估策略
    从四个方面:
    收入:渠道获取收入能力(ROI、收入、付费用户数、付费率PR、ARPU&ARPPU)
    质量:渠道用户的质量(一次用户占比、N日用户留存率、人均使用时长、人均登陆次数等)
    数量:渠道获取用户能力(展示量、下载量、安装量、激活量、注册数量、登陆数量)
    转化率:漏斗模型

    还可能有:
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    万次阅读 多人点赞 2016-09-26 16:31:24
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  • 数据运营中,留存率分析和转化率(漏斗)分析是经常用到的,本文结合具体案例总结了如何利用python求n日留存率以及各环节间转化率。 [指标释义](https://zhuanlan.zhihu.com/p/55823651) 案例数据集介绍: 本文是...
  • 用户画像,广义上属于“Titan数据运营系统”的一个功能模块 因此它的技术架构仍属于Titan数据运营系统的体系; 基础计算层,以之前已经搭建好的数仓系统为主; 高级计算层,以新开发的spark模型算法程序为主; OLAP...
  • 竟然还有数据运营

    2019-04-10 21:47:28
    前言 昨天收到友盟的一份邮件,里面是...恰巧的是最近我女朋友正要找运营相关的工作,于是顺便就了解了一些关于运营的工作,发现运营岗位分的很细,具有所知道有内容运营、新媒体运营、社区运营等。于是就抱着好奇...
  • 数据运营类网站

    2018-11-10 13:19:31
    埋点分析,是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。 所谓“埋点”,是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语,指的...
  • 电子商务数据运营的五大应用

    千次阅读 2013-06-25 13:26:03
    电子商务数据运营的五大应用 让网站更吸引人 网站页面的设计和展示的价值是很大的,因为对于互联网企业来说,首先直接面对消费者的就是这些互联网上的页面。如果页面设计不合理,或者用户体验不好,那么客户是...
  • 1)数据运营:通过数据挖掘、分析来判断分析运营效果、指导运营活动。 2)常见的数据分析方法如下: 杜邦分析法 使用金字塔来层次拆分问题,比如销售额=客单访客转化,然后访客又可以细分到浏览量、停留、流失等,...
  • 携程--数据运营、数据分析

    千次阅读 2019-03-24 14:19:55
    首先是在线测评 有摄像头,还有时间限制 全部都是行测,part1是语文的那种逻辑题,part2是逻辑计算题,part3和4都是图形题。好像是这样的,有点忘记了 ...准备,携程大数据分析 爬一份数据分析的报告 ...
  • 从比特到信息,这说的其实就是企业数字化转型,让数据的价值充分发挥出来,变成信息。
  • 西云数据运营的AWS中国(宁夏)区域于2019年11月1日正式发布永久免费、12个月免费和试用三种免费套餐,旨在为AWS中国客户打造卓越的使用体验。据悉,AWS中国(宁夏...
  • BIM数据运营架构

    2019-04-17 00:22:42
  • 而这样的交易和支付等记录,都会形成实时订单Feed数据流,汇入数据运营平台的主动服务系统中去。数据运营平台的主动服务,根据这些合并后的数据,实时的进行分析,进行实时的舆情展示,实时的找出需要主动服务的对象...

空空如也

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