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大数据学习手册_光环大数据培训大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。
就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。
例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。
而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。
借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。
从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。
在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。
电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。
事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。
因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。
银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。
未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。
驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。
金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。
一小时建立数据分析平台_光环大数据培训光环大数据培训机构，优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。
可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。
今天教大家如何搭建一套数据分析平台。
它可能是最简单的搭建教程，有一点Python基础都能完成。
比起动辄研发数月的成熟系统，借助开源工具，整个时间能压缩在一小时内完成。
优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。
可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。
说Excel也很好用的同学，请先回避一下。
另外一方面，以互联网为代表的公司越来越重视数据，数据获取不再是难点，难点是怎样敏捷分析获得洞察。
市面上已经有不少公司推出企业级的分析平台和BI，可惜它们都是收费的。
我相信不少读者听说过，但一直没有机会体验，或者老板们囊中羞涩。
现在，完完全全能免费建立一套BI系统，即可以单机版用以分析，也能私有化部署到服务器，成为自家公司的分析工具。
这一切，只需要一小时。
SupersetSuperset是一款轻量级的BI工具，由Airbnb的数据部门开源。
整个项目基于Python框架，不是Python我也不会推荐了，它集成了Flask、D3、Pandas、SqlAlchemy等。
这是官网的案例(本来是动图的，可惜压缩后也超过微信图片大小限制，吐槽下)，想必设计界面已经能秒杀一批市面上的产品了，很多BI真的是浓烈的中国式报表风……因为它的前端基于D3，所以绝大部分的可视化图表都支持，甚至更强大。
Superset本身集成了数据查询功能，查询对分析师那是常有的事。
它支持各类主流数据库，包括MySQL、PostgresSQL、Oracle、Impala、SparkSQL等，深度支持Druid。
后台支持权限分配管理，针对数据源分配账户。
如何构建完整的知识结构和分析能力_西安光环大数据培训机构大数据盲人摸象：如何构建完整的知识结构和分析能力从数字化、信息化、网络化到未来的智能化时代，移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿信息技巧领域，逐个火了一遍。
也代表了信息技巧发展的大趋势，甚么是大数据，大数据的技巧领域及其逻辑干系。
估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象。
其实我这里讲的盲人摸象并不是贬义，毕竟一个领域的学习到精通就是从盲人摸象式开始的。
大数据、数据科学都是很虚的一个概念。
阐发目的和采用技巧都包罗万象，就好比写程序，分前端和后端，分B/S和C/S，分嵌入式、企业利用和APP等，开发说话更是有数十种，不同偏向所必要的技巧也是大不相同。
所以怎么从点到面，构建大数据领域完备的常识结构和阐发才能至关重要，某方面的技巧和说话只是工具而已。
大数据常识结构，就是既有精深的大数据基础实践常识，又有广博的常识面和利用全局观，具有大数据产业发展所必要的最正当、最优化、最关键的焦点技巧与常识系统。
通过正当的常识结构和科学的大数据思维方法，提高大数据阐发实战技能。
这个目的很大，但照样可以达到的，首先要搞清楚大数据产业链的情况，接下来要明确大数据技巧栈也就是相干技巧系统，末了定下学习目的和利用偏向。
是面临甚么行业的数据，是存眷存储照样机械学习，数据范围是甚么量级，数据范例是文本、图象、网页照样贸易数据库？每一个偏向所用技巧有较大差别，必要找准学习的兴致点和切入点。
可以说是一个大数据学习的总纲，专业性很强，值得初学者深刻研究和懂得，对我在前面提到的数据科学技巧系统来说，是更丰硕的弥补。
好比基础学习部门包含线性代数、干系代数、数据库基础、CAP实践、OLAP、多维数据模型、数据预处理ETL等都阐发得很到位。
总之大数据学习不克不及像炒菜一样，等到把所有材料准备好了才下锅（因为这个领域技巧系统庞杂利用目的广泛，就算学个十年二十年也难以控制其大部门焦点实践技巧）。
怎样成为数据分析师光环大数据数据分析师培训_光环大数据培训怎样成为数据分析师？光环大数据数据分析师培训。
近年来大数据的发展如火如荼，大数据相关的岗位也随着快速发展，数据分析师就是其中一个技术含量和薪资待遇都非常不错的岗位。
怎样成为数据分析师据统计，数据分析师的工资大概是10K-60K的水平，具体根据技术能力和工作经验不尽相同。
由此可见，数据分析师的就业前景还是非常不错的。
怎样成为数据分析师？光环大数据认为，成为数据分析师的途径有很多种，比如自学、边工作边学习、参加数据分析师培训等。
下面我们来对比下是自学好还是参加数据分析师培训好。
很多光环大数据学员，在最开始的时间，想这通过自学的方式就可以学习专业技术，能够找到工作，但是一段时间发现，自己所掌握的技术不够系统，出去找工作也找不到合适的公司，最终选择光环大数据进行系统的专业技术培训，搭建自己的知识体系，找到一份很不错的工作。
在这么一个急功近利的时代，我们是时候沉心学习、找到有效努力的途径了。
“每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。
”尼采说。
怎样成为数据分析师所以还在迷茫的你，为什么不给自己一个新的起舞机会呢？选择光环大数据深度学习，构建自己的知识体系。
这个机会可以从光环大数据免费试听课程开始，通过达内免费试听的活动，选择适合自己学习的课程，还可以和一线技术大牛面对面交流，对行业进行更深入的了解。
光环大数据数据分析师培训，只聘请精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需，通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
光环大数据，理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！光环大数据成立于2001年，17年程序员培训经验，强大的教研团队根据企业需要的技术研发出新的实用的教程，为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！大数据+时代，数据分析师培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。
一、第一阶段（一般岗位叫数据专员）基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。
这样很多传统公司的数据专员已经可以做了二、第二阶段（数据专员~数据分析师）这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。
大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
三、第三阶段（数据分析师）统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT 和excel一定要溜。
这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
四、第四阶段（分裂）数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会highcharts，d3.js,echarts.js。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。
ETL工程师：顾名思义，做ETL的。
大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。
数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）数据挖掘：和上基本相同。
爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段发现回答的有点文不对题额，不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。
往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容：1.EXCEL、PPT（必须精通）数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作；要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，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。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
数据分析的步骤有哪些_光环大数据数据分析培训数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。
典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施——数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、识别信息需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。
识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。
就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
二、收集数据有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。
组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。
策划时应考虑：①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；③记录表应便于使用；④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
三、分析数据分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；四、数据分析过程的改进数据分析是质量管理体系的基础。
组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；⑤数据分析所需资源是否得到保障。
搭建python数据分析平台步骤_光环大数据培训光环大数据python培训机构，基本结构其实没什么高深的东西，无非是常用的那一套：pandas, numpy, matplotlib…但是为了更方便使用，加持了 jupyter notebook（即以前的ipython notebook）……又为了更方便使用，前端加了nginx或apache反代……双为了更安全，加持了Let’s Encrypt的HTTPS（只是这台服务器没有80端口，原因你懂的，所以不能用我以前说的方法，这里用了新方法）……安装环境我在自己的FreeBSD或Debian服务器上都是手工安装所需要的包，但是这个方法并不适合不熟悉的人。
相比之下，Linux或Mac还算方便，但是在Windows下那简直就是噩梦一般的存在——因为除了纯python包以外，所有包含了非python依赖的包在Windows下安装都是各种麻烦——毕竟Windows没有自带编译环境。
所以这里说的是简便方法：AnacondaAnaconda是个好东西，搞python的人——特别是不爱折腾的人——必备的大杀器。
它相当于打包了python的基本环境和常用的包，甚至还包括包管理器，有了Anaconda，在所有平台上都可以很方便地使用python了。
安装非常简单，直接从官网下载安装程序运行即可。
注意，强烈推荐安装python3的版本，毕竟python2已经out了。
初步使用装完Anaconda，python环境就已经可以用了——当然是命令行，或者再加上一个编辑器，IDLE那货我觉得还不如VIM。
想正经干活当然应该装个IDE，比如PyCharm，但是对于初学者或者非程序员来说，没这个必要，还是notebook方便简单。
早先这个是属于ipython的一个部分，就是一个web版的ipython，后来ipython 变成了jupyter，所以它也变成了jupyter notebook了。
光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据（TRANSACTIONDATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据（HUMAN-GENERATEDDATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
从零开始学Python_光环大数据python培训一、频数统计我们以被调查用户的收入数据为例，来谈谈频数统计函数value_counts。
频数统计，顾名思义就是统计某个离散变量各水平的频次。
这里统计的是性别男女的人数，是一个绝对值，如果想进一步查看男女的百分比例，可以通过下面的方式实现：而在R语言中，table函数就是起到频数统计的作用，另外还提供了更加灵活的prop.table函数，可以直接求出比例。
如上是单变量的频数统计，如果需要统计两个离散变量的交叉统计表，该如何实现？不急，pandas模块提供了crosstab函数，我们来看看其用法：R语言的话，任然使用table函数即可。
二、缺失值处理在数据分析或建模过程中，我们希望数据集是干净的，没有缺失、异常之类，但面临的实际情况确实数据集很脏，例如对于缺失值我们该如何解决？一般情况，缺失值可以通过删除或替补的方式来处理。
首先是要监控每个变量是否存在缺失，缺失的比例如何？这里我们借助于pandas模块中的isnull函数、dropna函数和fillna函数。
首先，我们手工编造一个含缺失值的数据框：其次，使用isnull函数检查数据集的缺失情况：最后，对缺失数据进行处理：删除法dropna函数，有两种删除模式，一种是对含有缺失的行(任意一列)进行删除，另一种是删除那些全是缺失(所有列)的行，具体如下：由于df数据集不存在行全为缺失的观测，故没有实现删除。
替补法fillna函数提供前向替补、后向替补和函数替补的几种方法，具体可参见下面的代码示例：再来看看R语言是如何重现上面的操作的：不幸的是，R中没有删除每行元素都是缺失的观测，我们自定义个函数也可以实现：关于缺失值的替补，在R语言中可以使用Hmisc包中的impute函数，具体操作如下：三、数据映射大家都知道，Python和R在做循环时，效率还是很低的，如何避开循环达到相同的效果呢？这就是接下来我们要研究的映射函数apply。
从零开始学Python_光环大数据分析培训使用numpy构建矩阵数组的创建可以使用numpy模块中的array函数实现，一维数组只需要给array函数传入一个列表或元组，二维数组则是传入嵌套的列表或元组。
具体举例可知：arr1和arr2为一维数组，arr3为二维数组，返回一个数组的行数和列数可使用shape方法，即元素的获取使用索引的方式，查询一维数组和二维数组的元素。
一维数组的索引与列表、元组的索引完全一致，这里就不在赘述；二维数组的索引就稍微有点复杂，我们可以通过例子来说明：print函数中的‘/n’，目的用来换行，使打印出来的结果不显得那么拥挤。
咦？报告，你最后一个返回的结果错了，你不是要返回由第一行、第三行、第三列和第四列组成的2×2矩阵吗？为什么是一个1×2的一维数组？如果像上面红框中使用索引的话，将获取【0,2】和【2,3】对应的两个值。
那该如何返回想要的2×2的矩阵呢？我们可以这样写：数学函数# 取绝对值np.absnp.fabs# 算术平方根np.sqrt# 平方np.square# 指数np.exp# 对数np.log2np.log10np.log(x,base)# 符号函数（大于0的数返回1、小于0的数返回-1、0返回0值）np.sign # 向上取整np.cell# 向下取整np.floor# 返回最近的整数np.rint# 判断是否缺失np.isnan# 判断是否有限np.isfinite# 判断是否无限np.isinf# 幂运算np.power # 余数np.mod统计函数# 最大值np.max# 浮点型的最大值np.fmax# 最小值np.mim# 浮点型的最小值np.fmin# 求和np.sum# 均值np.mean# 标准差np.std# 方差np.var# 中位数np.median映射函数apply_along_axisapply_along_axis函数与R语言中的apply函数用法一致，可以针对某个轴的方向进行函数操作，同样，而且在pandas模块中的DataFrmae对象中，可以使用apply函数达到相同的效果。
几个步骤，快速搭建清晰的数据衡量体系_光环大数据培训光环大数据培训机构，数据是反映产品设计效果的一种有力辅助手段，因此在设计一款产品、迭代一个功能，甚至完成一个优化前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据体系。
但是，面对繁杂的数据指标和功能流程，究竟该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。
数据体系搭建四步走数据，无论是搭建一套完整的体系，还是单纯用于衡量某个功能/优化的上线效果，一般而言，可以从下面四个步骤进行：明确要验证的业务/功能明确衡量指标寻找对比数据明确数据获取渠道一、明确要验证的业务/功能数据是产品效果的表达方式，因此，在搭建数据体系前，必须先明确业务类型、明确验证目标：业务区分上，除市场份额、用户数等大家共同追逐的目标之外，互联网金融领域，更看重的可能是资金保有量、申购量、用户财富指数等；电商行业，更看重的可能是购买量、购买频次、复购周期等；社交类产品，更看重的可能是用户活跃程度、社区健康度和可持续性……场景区分上，是功能优化迭代验证效果？是差异化竞争的对比分析？是基于用户场景的拉新、留存、促活？还是流失场景的挽留？不同的业务、不同的目标，决定了我们要选取什么数据指标来衡量。
二、明确衡量指标明确了业务/目标，下一步要确定的，就是选择合适的衡量指标。
以下举例说明几个类型的指标：A.转化率转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等，亦即“路转粉”的过程。
当然，我们在选择用户时，大多数情况下会有倾向性地面向潜在目标用户以提升转化率。
转化率的关键数据是每一步的UV和最终的用户转化数量，主要分为两种：流程转化率，统计新用户从接触到最终被成功转化的转化率，多用漏斗模型来表现转化率数据；渠道入口转化率，多渠道多入口可到达产品场景，对比每一个入口的转化率高低。
B.活跃度活跃度可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。
数据分析基础知识_光环大数据培训当今设计师还不了解数据，自身价值也将会越来越低第1则-前言数据分析是一块知识领域，是一门学科性很强的科目，想要短时间内吃透并不简单，在进入这个领域之前，我们需要学习一些基本的业务常识，结合业务来理解效果会更好。
我把数据分析的业务流程整理成一张图帮助大家理解，大致分为「获取数据」、「处理数据」、「数据结果」、「分析原因」、「业务提炼」五大模块。
今天着重聊一聊前三个模块，后两个模块会在后面的文段中穿插阐述。
第2则-数据库的来源数据库（可以从公司内部的数据库抓取想要的数据）数据平台（神策，MTA，talkingdata，诸葛io等等，需要接入自身产品）自建数据平台（大厂或资本较雄厚的公司会有自己的数据平台，另外也有一些开源的可以免费使用，例如「superset」fromairbnb）爬虫（这是最常见的一种方式，需要一定的编程基础。
一般来说就是技术人员写代码爬取用户，竞对的数据，相应的，也会有反爬虫技术。
）市场调研（问卷调查，电话访谈，实地调查）第3则-方法论数据分析大致可以分为：数理性分析和营销（管理）性分析。
前者相较于后者更加简便，易上手。
后者想要做到精通且灵活运用，则需要大量时间与精力浸淫在工作中，用经验来堆砌功力。
数理性数据分析主要针对类似新增用户数，日活月活，留存率，转化率，埋点数据等等进行分析，它又分为：常规分析法，统计模型分析法，自建模型分析法。
为了帮助各位系统的学习数据分析，我把这些理论知识用结构图来表示关系。
为了呼应文章的基础性，今天我们就一起来学习「常规分析法」。
常规的数据分析法一般都可以分为：趋势分析，对比分析和细分分析。
接下来我们将用「同环比分析法」「ABC分析法」和「漏斗分析法」来对应说明。
同比拿某个周期的时间段与上一个周期的相同时间段做比较。
例如今年的3月比去年的3月，本周的周三比上周的周一等等。
同比增长率=（本期数-同期数）/同期数x100%。
数据分析师的完整知识结构_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构告诉你，作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。
因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。
当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel 版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。
(Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。
直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。
这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。
另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。
比如：数据存储系统是MySql、Oracle、SQLServer还是其他系统。
数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。
从设计到数据入门经验总结_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，1. 三部曲——建立分析框架∙建立分析框架：了解业务、以及业务想要什么（目标）。
∙提交数据需求: 根据你的访谈、梳理，得到业务流程、业务愿景以及目标，那么就可以和需求方共同确认“看什么”以及“怎么看”。
好的数据产品经理或者数据分析师，永远不是坐等需求方提出他要看什么度量和维度，而是要引导对方看更合适的东西以回答他关于目标是否达成的问题。
∙进行数据分析：使用多种维度，进行总体的、细分的、多维的分析，当发现问题时，能够使用这些维度的组合帮助用户找到影响原因。
一切都基于你有多了解业务：下图是几年前的老图了，左侧是业务流程图（业务流程图怎么画），右侧是概念中的数字体系示意（可视化是为了更好和需求方沟通）。
PPT里因为存在具体业务的案例，不便分享，到此为止吧。
如果有时间的话，我还是会编脱离具体业务的案例的……这就是写博客的苦逼之处，工作中都是工作的案例，为了写篇博客，还得自己再编一套有板有眼的故事……2. 三部曲——提交数据需求故意放了张你可能看不清楚的图（o(╯□╰)o），所以别问我要大图了，谢谢~左侧就是度量分类和度量，从标注了颜色底色开始的就是维度了，标了颜色的也即此指标需要被计算到所需的维度，灰色的表示不需要，黄色和绿色（以及上面的数字1、2），表示优先级不同，黄色的当然是高优先级了。
比如黄色上我写的数字应该是1,也即第一优先级。
实际上，依据不同的场景，当然可以有很多简化，比如无需标注优先级之类的。
此外，还需要单独提供维度和度量的详细口径定义说明表格，这时最好和分析师一起，详细进行确认。
3. 三部曲——进行数据分析你提的需求不管是做成报表、还是做成具体可视化的界面，总之如果已经开发出来了，就来玩魔方吧。
只是报表有可能你得导出来在EXCEL里玩魔方。
（即使是可视化的界面，也依赖于对方设计得是否易用）最简单的分析是逐级钻取，如：比如，当分析某个APP的Active users, 当我已经锁定某个省份有问题的时候，我们既可以继续钻取到城市去明晓细节，又可以交叉到品牌，看不同省份间品牌偏好的问题。
光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。
像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
但仅仅囤积数据是不够的。
你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。
只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。
然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。
以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。
1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。
不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。
BI(商业智能)正走向死亡。
或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。
每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。
分析正在迁移到业务应用程序的结构中。
从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。
这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。
随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。
2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。
分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。
现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。
分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。
分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。
编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。
如何学习数据分析_武汉光环大数据培训如何学习数据分析？参加数据分析培训能高薪就业吗？光环大数据了解到，正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策，因此很受企业重视，大企业不惜重金聘请数据分析人才。
数据分析师的就业前景这么好，如何学习数据分析呢？学习数据分析有两种途径，一种是自学，一种是参加数据分析培训。
如何自学数据分析：统计学基础：《商务经济与统计》概率论假设检验多元线性回归之前的所有章节公式自己动手写一遍还有个麦克拉夫的。
统计工具的学习：spss傻瓜式的统计数据分析收费价格贵不灵活推荐大家学习R语言或者Python语言学习语言的语法R语言的语法很简洁《R in action》务必手动实现每一行代码Python学习手册，head first Python这两本还不错方法论的学习：方法论，定性分析数据挖掘理论与工具的学习：数据分析一般停留在业务方面的统计分析；数据挖掘需要从数据中挖掘潜在价值，学习建模，对具体数据抽象化，形成概括，能够得出一般的规律，一是对过去发生事情的总结，一是对未来的预测。
《数据挖掘导论》英文版南京大学周志华《机器学习》是好的中文入门教程，不过可能需要补充很多基础知识。
数据分析培训哪家好？数据分析培训能高薪就业吗？通常，工作2年后的大数据可视化分析工程师会成为月薪15K以上的高级工程师或项目经理。
其薪资增幅会很大，以北京为例，2年后平均薪资可达16850元。
光环大数据的数据分析培训，课程中D3，Smartbi,Tableau, SAP Design Studio 及七大行业的建模，为整个课程的核心知识点。
12大阶段50大模块课程+8大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据可视化的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！为了顺应时代的发展，光环大数据联合阿里云推出“AI智客计划”，致力于培养大数据和人工智能高技能人才！参加“AI智客计划”，送2000元助学金+阿里云认证！在快速发展的今天，只有抓住机遇努力学习提升技术，才能不被淘汰！更多“AI智客计划”和培训信息，请咨询光环大数据官网（）客服了解详情！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
光环大数据谈谈数据分析师从0到1的9个进阶法则数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，“表哥、表妹、表姐、表弟”，以统计工作为主。
中级数据分析师会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作，到了中高级的数据分析师，就会涉及到一些关键指标的设定，以及数据产品或数据体系的规划。
进入高级数据分析的阶段之后，就会涉及战略规划层面，比如业务发展方向预判、预算分配等。
从行业目前来看，女性数据分析师一般以初级和中级为主，在这两个阶段，女性数据分析师非常有优势，她们细致耐心，可以给业务部门及时提供准确的数据。
但在中高级和高级阶段承担的压力会比较大，比如KPI指标设计，可能一个部门一年的绩效奖金都是根据你的KPI来考评，压力可想而知。
所以到了中高级阶段，除了技能过硬，自身素质和业务能力，行业了解等整体综合素质都十分重要。
在这方面，男性比较有优势。
那么在这种行业认知下，女性数据分析师如何从中级突破到中高级再到高级，今天和大家一起交流。
我今天分享的主题是女性数据分析师从0-1，《从0-1》这本书相信很多人看过，主要讲的是创业的突破。
女性数据分析师要打破行业的认知，获得不断上升的空间，也是从0-1的过程。
我们要把自己当做公司一样经营，都当自己的CEO，把控方向，让自己在数据分析这条道路上不断发展晋升。
前言如果数据分析师想要不断发展，不管是男性还是女性，复制都只是一时的，主要的竞争力还是来源于解决问题的创新能力。
这些能力，除了学习前沿的技术以外，经验也是十分重要的。
创新没有秘籍，就像《从0-1》中讲到，成功的人各有各的不同，而失败的人失败的原因都是相似的。
虽然成功不能完全复制，但是成功道路上的共通点，却可以一起学习。
成功创新的道路上有以下一些原则：第一章未来的挑战问题：在什么重要问题上你与其他人有不同看法?解答：大部分人认为世界的未来由全球化决定，但事实是—科技更有影响。
举个例子，一家公司需要推行产品全球化，会涉及多个不同的国家。
大数据入门指南_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，一段经历，一点心得一直追我博客的人想必是清楚我之前做交互设计，然后去轮岗过行业运营，然后突然就开始做产品经理了。
我也觉得奇怪的是，上次发了一个招聘启事后，来加我微信的同学们，既有做交互的，也有做产品经理的，甚至还有在IBM做了5年BI数据分析师的……这样看来，我的博客逐渐成了一个交叉学科。
简单来说，也差不多如上图所示。
当时是一个新业务开拓，仅仅4个月的轮岗（非正式的轮岗，当时就是老大给了各个部门体验其他团队工作的机会，但是组织架构可以在轮岗结束后再恢复原岗位），结果成了职业历程上的分水岭。
为什么呢？行业运营除了日常的商家管理、活动策划以及选品外，当时的商业模式还需要我们介入整体的供应链管理。
而虽然当时身处家居行业，供应链管理却是在不同行业之间有较大的共通性。
所以后来又成立了一个横向的部门——供应链管理。
于是从垂直行业里调出的部分同学加入这个横向部门。
而供应链管理，离不开大量的数据分析工作，供应链整体效能如何？需要和BI部门通力合作，所以供应链管理部门合并到了BI部门。
于是我就“随波逐流”地成了BI部门的一员——虽然我们并不做具体的数据分析，更多是向分析师提需求。
再后来，供应链整体效能的数据统计和分析，是靠分析师们每天出手工报表和报告发送给各部门管理人员的。
发了一段时间后，分析师苦不堪言，接收方也过于被动，当他在邮件里看到某个数据异常时，无法自己主动地进行探索钻取，所以自然而然有了将供应链报告“产品化”的需求。
要求：短、平、快。
资源：极少。
没有设计师、PD、以及充足的开发人员支持。
原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。
所以，因为我做过交互设计——会画DEMO；和PD接触时间长——多少知道PRD怎么写；又给分析师提过需求——知道数据大概怎么回事……所以，我就“随波逐流”成了数据产品的产品经理。
数据分析思维运营工作需要学习的技巧_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构，对于运营数据分析，我相信很多小伙伴会存在以下问题：面对异常数据经常出现“好像做了什么？好像发生了什么？所以可能造成了影响”的主观臆测？面对数据报表，不知道该怎么分析？不知道该分析什么？数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！1从单一维度到体系化的思考，是做数据分析必须做出的转变！对于数据分析你需要有体系化的数据框架！我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部，数据分析也不例外。
数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说，做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的，在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系，产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面：以上数据分析纬度并非包含了我们运营的产品的所有数据纬度，在做数据分析时，我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。
当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求，常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等，很多运营人员在完善数据后台需求时，提出一大堆数据，并且很多数据涉及到复杂的定义和计算，这样只会增大后台数据的运算压力，对运营分析实际用出并不大，反而影响数据的查看效率。
运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能，以及借助第三方数据平台来进行辅助分析，这样不仅能够降低后台数据开发成本，也能大大提高数据分析效率。
2做数据分析需要以目标为导向，学会做数据维度的逐级拆分，以结构化思维来做运营数据的全面的，系统性的分析。
在做产品运营的数据分析时，我们可以按照以下思路来进行：①确定数据分析目标②明确数据目标的关键影响维度拆解③找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型④发现问题数据及出现原因⑤针对问题数据影响维度做相应的优化比如我们以天猫店铺利润情况进行分析，店铺运营最关注的就是营业额，但最本质的还是盈利情况，按照上面提到的思路进行分析：①数据分析目标：店铺的利润情况分析②确定数据目标的关键影响维度拆解：③找出不同纬度维度之间的关联关系从而建立起数据分析模型：利润=销售额-成本=流量*转化率*客单价-（店铺固定成本+运营成本+货品成本+人员成本）。
从0到1搭建数据分析知识体系_光环大数据培训数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。
对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑：不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;……其实，数据分析并没有大家想象的那么难，这篇文章总结了一套较为完整的数据分析知识体系，全文共6103个字，全部读完大约需要8分钟。
一、概念——数据和数据分析其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。
我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。
大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。
其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。
其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。
①什么是数据数据(data)是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。
这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。
试想一下，现在很多搜索引擎做的“图片识别”、“音频识别”难道不是数据分析的一部分吗?作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。
外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。
不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。
那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同?数据是信息的载体和表现形式;信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。
以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴;书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。
②什么是数据分析数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。
这里有两个点需要注意：首先，我们需要提取的是有用的信息，而不是自嗨;其次，这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式。
二、思路——方法论和方法很多新人入门数据分析的时候，要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。
这都是缺少分析思路的表现，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
那么方法论和方法有什么区别?方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
①方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
PEST分析法：从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
SWOT分析法：从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、威胁(Threat)四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、Howmuch7个常见的维度分析问题。
4P理论：经典营销理论，认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promote)是影响市场的重要因素。
AARRR：增长黑客的海盗法则，精益创业的重要框架，从获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长增长。
数据分析的方法论很多，这里不能一一列举;没有最好的方法论，只有最合适的。
下面我详细介绍一下AARRR方法论，对于精益化运营、业务增长的问题，这个方法论非常契合。
对于互联网产品而言，用户具有明显的生命周期特征，我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。
首先通过各种线上、线下的渠道获取新用户，下载安装APP。
安装完APP后，通过运营手段激活用户;比如说首单免费、代金券、红包等方式。
通过一系列的运营使部分用户留存下来，并且给企业带营收。
在这个过程中，如果用户觉得这个产品不错，可能推荐给身边的人;或者通过红包等激励手段鼓励分享到朋友圈等等。
需要注意的是，这5个环节并不是完全按照上面顺序来的;运营可以根据业务需要灵活应用。
AARRR的五个环节都可以通过数据指标来衡量与分析，从而实现精益化运营的目的;每个环节的提升都可以有效增长业务。
我们下面的分析也是围绕这个方法论展开的。
②七个方法1.趋势分析趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。
通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们要选定第一关键指标(OMTM，OneMetricThatMetter)，而不要被虚荣指标(VanityMetrics)所迷惑。
以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏;因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。
在这种情况下，建议将DAU(DailyActiveUsers，日活跃用户)作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去;这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。
2.多维分解多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分;这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。
为什么需要进行多维拆解?有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。
举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。
如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手;但是你对这些指标进行拆解之后就会发现很多思路。
下面展示的是一个产品在不同操作系统下的用户参与度指标数据。
仔细观察的话，你会发现移动端平台(Android、WindowsPhone、IOS)的用户参与度极差，表现在跳出率极高、访问深度和平均访问时长很低。
这样的话你就会发现问题，是不是我们的产品在移动端上没有做优化导致用户体验不好?在这样一个移动互联网时代，这是非常重要的一个问题。
3.用户分群用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。
第一种根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户;从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。
第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。
4.用户细查正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。
在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。
我们以一个产品的注册流程为例：用户经历了如下的操作流程：【访问官网】-【点击注册】-【输入号码】-【获取验证码】。
本来是非常流畅的一个环节，但是却发现一个用户连续点击了3次【获取验证码】然后放弃提交。
这就奇怪了，用户为什么会多次点击验证码呢?这个时候我建议您去亲自体验一下您的产品，走一遍注册流程。
你会发现，点击【获取验证码】后，经常迟迟收不到验证码;然后你又会不断点击【获取验证码】，所以就出现了上面的情况。
绝大多数产品都或多或少存在一些反人类的设计或者BUG，通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。
5.漏斗分析漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。
漏斗分析要注意的两个要点：第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率;第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%;通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。
既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。
换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。
6.留存分析留存，顾名思义就是新用户留下来持续使用产品的含义。
衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。
我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。
第一个案例：以社区网站为例，“每周签到3次”的用户留存率明显高于“每周签到少于3次”的用户。
签到这一功能在无形中提升了社区的用户的粘性和留存率，这也是很多社群或者社区主推这个功能的原因。
第二个案例：首次注册微博，微博会向你推荐关注10个大V;首次注册LinkedIn，LinkedIn会向你推荐5个同事;申请信用卡时，发卡方会说信用卡消费满4笔即可抽取【无人机】大奖;很多社交产品规定，每周签到5次，用户可以获得双重积分或者虚拟货币。
在这里面“关注10个大V”、“关注5个同事”、“消费4笔”、“签到5次”就是我想说的MagicNumber，这些数字都是通过长期的数据分析或者机器学习的方式发现的。
实践证明，符合这些特征的用户留存度是最高的;运营人员需要不断去push，激励用户达到这个标准，从而提升留存率。
7.A/B测试与A/A测试A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。
通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏。
在A/B测试方面，谷歌是不遗余力地尝试;对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案(包括文案标题，字体大小，颜色等等)，不断来优化搜索结果中广告的点击率。
这里需要注意的一点，A/B测试之前最好有A/A测试或者类似准备。
什么是A/A测试?A/A测试是评估两个实验组是否是处于相同的水平，这样A/B测试才有意义。
其实这和学校里面的控制变量法、实验组与对照组、双盲试验本质一样的。
三、流程——宏观、中观和微观①宏观1.中国古代朴素的分析哲学其实数据分析自古有之，中国古代很多名人从事的其实就是数据分析的工作;他们的名称可能不是数据分析师，更多的是“丞相”、“军师”、“谋士”，如张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子、诸葛亮。
他们通过“历史统计”-“经验总结”-“预测未来”为自己的组织创造了极大的价值，这是中国古代朴素的分析哲学的重要内容。
2.精益创业的MVP理念风靡硅谷的精益创业，它推崇MVP(最简化可行产品)的理念，通过小步快跑的方式来不断优化产品、增长用户。
在运营工作中，我们要大胆尝试，将想法转化成产品和运营方法。
