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 分类:数据分析

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从BAT了解数据化运营体系

从BAT了解数据化运营体系
从BAT了解数据化运营体系 过去的运营体系弊端: 过去运营的方式存在几个比较严重的问题:1)运营模式比较单一,很难适应互联网快速变化的节奏,不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等;2)摸不清自己的用户,不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯...

cdadata 9年前 (2016-01-24) 5998℃ 0喜欢

如何搭建数据化运营系统

如何搭建数据化运营系统
如何搭建数据化运营系统 随着互联网时代的发展,企业发现过去他们所做的粗狂式运营已经不能有效的提升效率和增加企业用户了,所以,一些企业开始找寻新的运营方式,比如逐渐转变为CPM(每千人成本)化的精细化经营,通过这样的运营来提升运营的效率,使企业广告投放效率尽可能的最大化。对企业而...

cdadata 9年前 (2016-01-24) 2652℃ 1喜欢

数据分析系列篇(4):互联网金融数据分析应用

数据分析系列篇(4):互联网金融数据分析应用
数据分析系列篇(4):互联网金融数据分析应用 互联网金融在国内发展也才2年多的时间,从货币基金到P2P到众筹到股票基金,从传统ATM和手机银行短信银行,感慨这个互联网金融的到来,让我们有更多的信息渠道可以来了解金额。 还有像越女读财介绍的高暴利的钱宝网、MMM、百川币这些,如果...

cdadata 9年前 (2016-01-22) 4518℃ 2喜欢

数据分析系列篇(3):电商中数据分析应用

数据分析系列篇(3):电商中数据分析应用
数据分析系列篇(3):电商中数据分析应用 谈到零售,以淘宝、天猫、京东、Amazon为代表的电商公司,与大数据、数据分析保持着密不可分的关联。而他们的数据分析应用都有哪些呢? 1.网站分析(流量分析)记得很久之前蓝鲸写过新手如何学习网站分析,现在也回顾下。 Web分析人员应该具备...

cdadata 9年前 (2016-01-21) 3628℃ 3喜欢

数据分析系列篇(2):数据分析方法论

数据分析系列篇(2):数据分析方法论
数据分析系列篇(2):数据分析方法论 掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后,我们来了解下数据分析的基本方法论,其实数据分析方法不复杂,我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。重点包括两块,一块是统计分析方法论:描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析...

cdadata 9年前 (2016-01-20) 5104℃ 2喜欢

炒股魅力:数据分析侠变身“赚钱机器”_数据分析师

炒股魅力:数据分析侠变身“赚钱机器”_数据分析师
炒股魅力:数据分析侠变身“赚钱机器” 曾经有这么一群人,他们每天早上8点打开软件,调试着各种交易工具,确保每天能够正常运行。9点开盘了,静静的看着交易软件的自动买入卖出。中午吃个饭,下午继续这样的工作。晚上想一想算法模型,思考一下人生,再算一下当日的最新净值。他们是可能改变华尔街...

cdadata 9年前 (2016-01-20) 4266℃ 0喜欢

数据分析侠常用的葵花宝典

数据分析侠常用的葵花宝典
数据分析侠常用的葵花宝典 说到数据分析的常用工具,大家想到的从数据存储、到数据处理、再到数据挖掘和数据分析以及到数据展示的工具可能有很多。的确,数据从互联网诞生时刻起就已经产生。围绕数据的工具也层出不穷。对于那么多的数据分析工具,本文不想过多介绍,也没太多必要。本文的定位是通过...

cdadata 9年前 (2016-01-20) 3142℃ 1喜欢

数据分析系列篇(1):玩转excel

数据分析系列篇(1):玩转excel
数据分析系列篇(1):玩转excel 不知道现在怎么也变得这么鸡婆,连excel都要准备写一篇。没办法,还有很多不是做数据的小伙伴们不会excel啊,抱着不抛弃、不放弃的态度,就讲下excel如何玩转。其实excel不难,掌握几块就能轻松驾驭:1)函数 2)图表 3)数据处理 ...

cdadata 9年前 (2016-01-19) 4995℃ 2喜欢

2016银行理财产品大数据分析报告

2016银行理财产品大数据分析报告
2016银行理财产品大数据分析报告 原创 文 |《投资时报》研究员 黄凤清 在经济基本面低迷的背景下,央行祭出多种宽松政策,多次降息后利率持续下行,市场整体流动性比较充裕。另一方面,“资产配置荒”问题凸显,可投资的优质资产减少,资产端风险加大,银行议价能力下降。 可以说,201...

cdadata 9年前 (2016-01-18) 6409℃ 2喜欢

大数据人才战报:十大数据分析职业趋势

大数据人才战报:十大数据分析职业趋势
大数据人才战报:十大数据分析职业趋势 与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是:大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 无论是数据分析的新手还是老鸟,都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备,以下...

cdadata 9年前 (2016-01-17) 3590℃ 0喜欢