毋庸置疑,大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长,将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探
新手一枚,产品经理让做一份数据运营规划。受知乎@寺主人和刘飞产品经理的启发,我也从道,器,术三个方面来做数据运营规划。道-数据在产品的价值数据可以帮助品牌发现机遇,如新
做产品的同学在产品上线后经常离不开一个词,数据分析。那么要如何进行数据分析呢?不妨先问自己这么几个问题。你要分析什么问题?是找问题还是验证?关于这些问题你需要哪些数
背景 数据分析的工具很多,例如从角色和部门维度来划分,CEO、产品经理、运营总监需要数据分析的结果是不一样的,从行业维度来看,电商、O2O、社交不同行业对于数据分析
GrowingIO创始人张溪梦是前LinkedIn分析工程技术总监,在LinkedIn期间,领导数据分析解决方案团队,并且建立了可视化端到端的数据分析平台。曾就职于LinkedIn、 eBay、HP等,
数据正变得空前多元,转移空前快速。现在,有效的数据分析需要非常先进的软件和机器。随着大数据分析兴起,传统的直觉判断有何用场呢?要是数据告诉业务经理“往东
1. 缺乏数据(Lack Data) 对于分类问题或预估问题来说,常常缺乏准确标注的案例。 例如: 欺诈侦测(Fraud Detection):在上百万的交易中,可能只有屈指可数的欺诈交易