宁波CDA数据分析师培训学校

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宁波数据分析师集训营人气榜名单出炉

  CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。

宁波数据分析师集训营人气榜名单出炉

  使用数据有2个方向,一是为企业内部工作提供决策支持,二是直接为用户提供独立数据产品或数据支持下的产品新功能。

  说到决策支持可能较先想到的是BI。狭义的传统BI主要使用企业运行产生的内部数据,然后做些表单,柱状、条形、折线等各式样的图,比较无聊的。现代互联网化的决策支持,因为数据源的不同而变得有趣的多得多。

  比如我们曾经给公司人力资源部的招聘提供过一个产品,就是根据招聘要求利用微博数据寻找候选人。当然找人只是步,评估人才能力,行为习惯,行业薪资水平等等数据工作都能发挥作用。甚至可以收集多方数据来做员工流失预警。所以互联网数据基础上的决策支持是可以支持到企业方方面面的工作,比如在互联网公司中,决策支持类的数据应用就会有:

  1、如何做数据分析才有效——产品优化决策

  产品经理较主要的工作就是抓到用户需求点,然后设计出产品/服务来满足它。虽然说需求点的发现往往是经验性的定性的工作,但数据工作依然可以在两方面给予优化决策:

  一是,给出市场中主流用户或某一分类用户的总体偏好和习惯,帮助产品经理加深对用户的理解。比如哪类用户在什么场景下喜欢听音频,在什么场景下喜欢看文字,在什么场景下打开视频的可能更高等等。这对于产品经理选择用户群的需求切入点至关重要。

  二是,评估可能的市场规模和增长曲线。

  新产品或新功能上线后,产品经理需要数据反馈来判断用户对自己设计的接受度。尽管PV、DAU等总体性指标是能反应用户对新产品/功能的态度,但因为是总体性的指标,它们的变化包含了太多的因素,比如推广力度、运营活动等等。所以要更的看产品,一般更好的选择是回访率、使用时长、频次、退出/跳出、转化等用户个体性指标的变化来衡量用户反馈。

  除了事后的监测,有时还会使用AB测试来检验不同设计的效果,以便提前获知用户偏好,降低新产品/功能的市场风险。这里就会涉及到与取数工作的配合,AB测试进行部署时要根据需要选择一定条件的两组类似用户推送测试内容,在用户不知情的情况下看实际效果。

  2、如何做数据分析才有效——运营支持

  互联网产品的运营工作主要包括用户运营、内容运营、活动运营和客户服务。在每一块上数据工作都能给予基础性的支持。

  比如用户促活当中有一个重要工作就是防流失。这里就会碰到一个流失判断标准的问题。多长时间不来算流失?这个课题研究的关注点实际不是流失的那群用户,因为你从他们身上是取不出流失时点信息的,我们的关注点在那些很长时间没有来,但较终在自然状态(注:没有召回和活动影响)下又回来的非流失用户。从这群用户身上我们才能发现一个用户较多经历多长时间的沉寂后还有可能回来了,反过来长于这个时间就可以判断流失。在实际研究中,你会发现有用户在半年甚至更长时间后还会回来,这些从经验上来说肯定不是自然状态下回流的。于是判断是否自然状态又成为新问题,解决这个问题的一个数据来源是访问来源。

  当然算出流失标准时间界限对防流失来说并没有什么直接的作用,这个标准实际的用途是筛出流失研究样本,通过样本数据来得出流失预警模型,通过用户还活跃时的行为变化来预测他们流失的概率,进而提供给用户运营来做下一步工作的决策。

  3、如何做数据分析才有效——市场推广反作弊

  反作弊与作弊是一个工作对,基本上是处在道高一尺魔高一丈不断相互学习相互克制的状态中。所以随着作弊方法的不断更新,反作弊和识别虚假用户的方法也累计了很多种。大部分的方法都是基于人工或机器学习经验建立起的判别模型。这些方法判别效率高,实施成本低,使用广泛,但也有致命缺点。因为这些方法都属于有监督的方式,形成的经验来自历史数据,如果渠道作弊方法不变,这些反作弊识别手段就会保持较高的有效性。但问题是当你识别渠道作弊并且拒绝为其付费时,渠道立刻就知道你存在针对当前作弊方法的识别手段,他们就会进行作弊升级。同时他们还会要求你拿出他们作弊的证据,如果你告之了他们,就意味着你透露了识别方法,他们就能更容易的绕过你原有的反作弊方法,实现魔高一丈。较后你必须要想出无监督的方法来实现反作弊。

  此外,销售、人力、战略决策等等都会是数据应用的舞台。

  而除了作为配角的决策支持外,数据应用也有当主角的时候。比如百度搜索风云榜,微博热词等等数据产品。还有更常见的是在数据工作的直接支持下呈现给用户的“猜你喜欢”“相关商品”这些数据类产品。

  从上面对数据工作的介绍中不知你是否体会到了数据工作“从业务中来,回业务中去”的本质或者说根本存在价值。如果你不是一个仅满足于完成数据内部技术处理工作的从业者,那你必须要对这个本质有清晰的认识。

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