数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

新消费品的商业模式需要从早期的 流量-转化-留存 中解放出来，转而更专注于服务体验产品价值。商品品质和服务体验做得好，才能带来长期价值，要优于通过烧钱拉新的方式扩大短期规模。

前两天看到一张图，很好的诠释了从数据到数据分析的过程，今天分享给大家。 这四个步骤直译过来就是：数据-信息-展示-知识。不过图中的信息量远不止这八个字这么简单。可以说这张图体现了数据分析精髓，读透了就懂数据分析了。 ——————-|壹 |———R…

条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。

在几年的产品工作过程中，写过一些竞品分析报告，总结了几个曾经犯过的错误，与大家分享。 一、没有结论的功能点介绍 最常见的竞品分析方法就是对市场上的领先产品进行一次浏览，逐个写出竞品的功能点及流程，不管使用了整齐的表格或者详实的文字描述，又或者是使用了漂亮的图形和截图，没有结论的统计是没有意义的，分析就一定要有结果。 竞品分析的目的就是为自身产品的战略、节奏、…

在数据分析中，经常会犯的几类错误，只有不断的磨练，才能不断修正自己的观点。

摘要：互联网产品的用户增长离不开卓有成效的推广。而目前，国内大量的移动应用或网络推广公司鱼龙混杂，不少产品在推广方面投入了大量的人力财力，却收效甚微，白白的浪费钱不说，往往还因此失去了快速占领市场的先机。 因此，评估推广渠道质量，识别渠道作弊是每一个互联网产品的运营团队的必备技能。 下面我们就来看看「某某商城」的运营负责人，是如何通过数据分析有效评估渠道质量…

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

漏斗分析的价值主要有:功能优化,运营投放,用户流失等。另外一种去优化定向用户提高参与率的方法就是去利用模型去提前预测好哪些用户可能会参与活动,可能使用的模型比如决策树,逻辑回归等分类模型。在用户增长的最出名的…

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

在理解了要选择怎样的指标来衡量各项业务之后，我们可以对业务有一个客观和全面的把握，可是数字本身无法告诉我们发生了什么事情，怎样可以改进。为了得到更深入的信息，我们需要用到很多的分析工具，这里我们只介绍最常用和基础的分析方法：拆分。 一、看数据分布 最简单的拆分方法就是不看平均值，看数据分布。因为凡 是“总和”或者“平均”类的统计数据都会丢失掉很多重要的信息。…

对于AARRR模型，线上线下均可以应用，但是应用范围可能会有所不同，应用的方法也应该有所区分

近年来，互联网电商行业蓬勃发展，数据运营工具层出不穷，对运营这个岗位的要求也越来越高，很多面试者可能在面试的时候会面临这样的提问，“为什么销售量下滑了？”、“为什么转化率变低了？”，但是往往都给不出面试官满意的答案。

越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的数据分析解决商务…

自问，用来拓展和梳理分析思路；自答，用来寻找和明确分析内容和方法。

“Why-What-How”在讲解概念和执行上是个不错的思维模型，本文依例按此框架来拆分数据分析。很多小白可能还没有数据分析的思路，这里权且从个人的角度进行梳理，以资参考。为了帮助大家更好地理解本文，先贴出一张思维导图： 一、WHY：为什么要做数据分析 个人的理解， 数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论，其中有两个重点词语：量化和业务。 量化…

最常用的五种大数据分析方法，建议收藏！

了解机器学习中的不同回归类型，包括线性回归和逻辑回归；每种回归技术都有自己的回归方程和回归系数；我们在本文中介绍了 7 种不同的回归类型。

数据分析方法和思维之RFM用户分群

假设数据集由一个正太分布产生，该分布可以用 N(μ,σ) 表示，其中 μ 是序列的均值，σ是序列的标准差，数据落在 (μ-3σ,μ+3σ) 之外的概率仅有0.27%，落在 (μ-4σ,μ+4σ) 之…