近年来，数据收集的手段上从数量从深度从复杂度都有一种爆炸性地增长。大数据成为炙手可热的口头禅。

经常会有关于数据架构的讨论：数据部门应该独立还是下放到业务中心？最近经过一段时间的架构调整，加上之前经历的一些业务测试，现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心，最后是形成数据中心总体把控，数据人员直接下放到业务中心的转变。关于这三种模式，相信大家都有所了解，但到底哪种…

有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。希望对于徘徊在数据分析门口的人有用。整理的过程，我也根据这个过程做了一个小分析，对公司宝贝进行一个十分简单的分析。如果在阅读文章后，有意见也非常欢迎向我提出。我会尽我所能，一一解答。另外, 如果有比较好的…

随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

创业公司如何搭建数据仓库？

大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等，这些都是商业时代推崇的指标，但毫无疑问，这些指标严格意义上讲都是废话指标（Bullshit Metrics），因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上，根本不用关心这些指标，我们只需要关注唯一关键指标。

摘要：用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法 用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改…

日前和几个 BD 朋友聊天，听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花，点击很多，激活很少，留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解，所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。~ 几乎所有的运营人员都会接触到渠道推广。这些渠道推广可能是付费渠道，可能是免费渠道，无论是哪一种渠道推广，都是需要我们付出成本的。在与渠道打交道的过程中，有时候涉及到跟渠…

点、线、面、提“四位一体”方法论是一个层层递进的过程，是对运营业务场景分析从简单到复杂的过程，从局部到全局的过程，是利用数据运营的思维方法。

其实，每个工作都需要用头脑去分析，理性思考，接触事物不同、知识水平差别，才形成不同的思维，而数据分析师也是有一个不同的思维方式去处理数据。那么，数据分析师的思维到底是怎么形成的呢？

《三体》是一本深探宇宙本源以及生命哲学的书，所以它对于一个小分支学科“数据科学”也有很精妙的见解。

如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。

今天给大家分享三个数据分析的经典案例，主要是学习其中的思路，当故事看吧，不要拘泥于文中故事的真实性。

摘要：2015年，对于数据行业来说呈现出百花齐放的局面，而电子商务，这个对于数据反馈最快速最全面的行业，学会数据分析这个技能，可以让整个运营更加科学化、精准化。

在流量红利已稍显乏力的今天，单纯的DAU（日活跃用户数）增长能否成为产品的护身符，想要实现长久稳定的增长，我们应当关注哪些指标？本文将结合案例，和你分享实现用户增长的黑科技。

导读：在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。没错，他们就是被誉为「今后10年IT行业最重要的人才」—— Data Scientist(数据科学家)。

消费者研究是市场调研领域应用最多的消费品市场研究的一个最基础、主要的组成部分，包括消费者基本特征研究、消费者行为研究、消费者动机研究三大部分。

2018年新年伊始，就被网易的年终听歌报告H5刷了屏，其实网易并不是报告的创始人，但它却又一次点燃了朋友圈。从报告关注的点，你听了多少歌，花了多少时间，哪首歌听得最多，最喜欢的歌手又是谁，哪天又熬夜了，无疑是对用户心理需求的又一次洞察。

利用预测分析改进欠款催收策略，控制欺诈风险和信贷风险。