1、引流
通過(guò)分析PV、UV、訪問(wèn)次數(shù)、平均訪問(wèn)深度、跳出率等數(shù)據(jù)來(lái)衡量流量質(zhì)量?jī)?yōu)劣。
目的是保證流量的穩(wěn)定性，并通過(guò)調(diào)整，嘗試提高流量。
2、轉(zhuǎn)化
完成引流工作后，下一步需要考慮轉(zhuǎn)化，這中間需要經(jīng)歷瀏覽頁(yè)面—注冊(cè)成為用戶(hù)—登陸—添加購(gòu)物車(chē)—下單—付款—完成交易。
每一個(gè)環(huán)節(jié)中都會(huì)有用戶(hù)流失，提高各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率是這一塊工作的最核心——轉(zhuǎn)化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤(rùn)。
3、留存
通過(guò)各個(gè)渠道或者活動(dòng)把用戶(hù)吸引過(guò)來(lái)，但是過(guò)一段時(shí)間就會(huì)有用戶(hù)流失走掉，當(dāng)然也會(huì)有一部分用戶(hù)留下來(lái)，留下來(lái)這部分用戶(hù)就叫做留存用戶(hù)。
數(shù)據(jù)分析按作用，一般可以分為現(xiàn)狀分析、原因分析和預(yù)測(cè)分析三大類(lèi)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析主要涉及現(xiàn)狀分析和原因分析。
1、生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析常見(jiàn)的分析方法有兩類(lèi)，對(duì)比分析和平均分析。
對(duì)比分析是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析用得最多的分析方法之一。
對(duì)比分析又可以從橫向和縱向兩個(gè)方面進(jìn)行。橫向?qū)Ρ确治觯址Q(chēng)靜態(tài)對(duì)比分析，主要有和目標(biāo)對(duì)比，和其他部門(mén)對(duì)比，和其他地區(qū)對(duì)比，和其他行業(yè)對(duì)比等等。比如，生產(chǎn)投入產(chǎn)出達(dá)標(biāo)率就是一種典型的對(duì)比分析，再比如，A車(chē)間和B車(chē)間的人均產(chǎn)能比較，也是對(duì)比分析。
縱向?qū)Ρ确治?，又稱(chēng)動(dòng)態(tài)對(duì)比分析，主要有和歷史同期對(duì)比的同比，和上一周期對(duì)比的環(huán)比。
平均分析，也就是求平均，是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，和對(duì)比分析一樣，也是生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最多的分析方法之一。
2、生產(chǎn)數(shù)據(jù)原因分析。
原因分析，顧名思義，就是經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析，找到生產(chǎn)現(xiàn)狀發(fā)生的原因。
生產(chǎn)原因分析的分析方法也很多，主要包括：分組分類(lèi)分析、結(jié)構(gòu)分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗圖分析和矩陣關(guān)聯(lián)分析。
1、結(jié)構(gòu)分析法：看整體的構(gòu)成分布，逐級(jí)拆解。
2、分組分析法：按照某一個(gè)特定的維度來(lái)細(xì)化拆解。
3、對(duì)比分析法，同比、環(huán)比、同行業(yè)、同類(lèi)別等。
4、時(shí)間序列趨勢(shì)法：查看時(shí)間趨勢(shì)。
5、相關(guān)性分析法：相關(guān)性、因果性。
分析模型
對(duì)于一些簡(jiǎn)單的模型通過(guò)常用的分析方法，確實(shí)是可以得到一些通用的結(jié)論，但是在實(shí)際的工作中，并沒(méi)有單一的問(wèn)題，往往是一些符合問(wèn)題，因此需要考慮的方面也會(huì)增加：
需要解決的問(wèn)題涉及那些維度的數(shù)據(jù)；
從數(shù)據(jù)分析師的角度而言，這個(gè)問(wèn)題是有通用解法，還是需要重新研究。
從原始數(shù)據(jù)集到分析數(shù)據(jù)是否需要加工。
而所有的模型，都是為了更好的解決問(wèn)題。
RFM分類(lèi)模型
R（recency），最近一次消費(fèi)時(shí)間，表示用戶(hù)最后一次消費(fèi)距離現(xiàn)在多的時(shí)間，時(shí)間越近，客戶(hù)的價(jià)值越大。
F（frequency）消費(fèi)頻率，消費(fèi)頻率指在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)次數(shù)，頻次越高，價(jià)值越大。
M（Monetary）消費(fèi)金額：指在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)消費(fèi)的總金額，金額越大價(jià)值越高。
通過(guò)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化寄權(quán)重設(shè)置，為分類(lèi)模型打分，比如餐館的客單價(jià)，20塊以下為普通用戶(hù)，
20-30良好用戶(hù)，40以上優(yōu)秀用戶(hù)，各項(xiàng)指標(biāo)都可以使用這個(gè)方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
分支的界定，往往使用中位數(shù)法。
最近一次的消費(fèi)時(shí)間，一般是周、或者月，結(jié)合業(yè)務(wù)情況。
該模型的本質(zhì)是篩選頭部的用戶(hù)，重點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。
AARRR增長(zhǎng)模型，了解模型就行，實(shí)際落地還需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)。
A:獲取A：當(dāng)天活躍R：明天繼續(xù)活躍R：提升收入R：提升自傳播
模型的主要作用可以快速的明晰從那幾個(gè)點(diǎn)去做增長(zhǎng)，能夠找到切入點(diǎn)。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是圍繞這些點(diǎn)來(lái)展開(kāi)的，該模型可以有助于我們快速的確定一個(gè)問(wèn)題。
用戶(hù)生命周期模型
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往可以跟蹤用戶(hù)的每個(gè)階段，每個(gè)階段都應(yīng)該有不一樣的運(yùn)營(yíng)策略，和發(fā)展方向，對(duì)于分析師來(lái)講就是要及時(shí)的識(shí)別，
對(duì)模型有一些自己的理解，這樣才能知道何時(shí)用，怎樣用。
1. PV/Page View PV即Page View，頁(yè)面被瀏覽/打開(kāi)的次數(shù)，在網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中，通常指網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)所統(tǒng)計(jì)出來(lái)的訪客訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的次數(shù)，也就是這個(gè)訪客打開(kāi)了多少次網(wǎng)頁(yè)，也相當(dāng)于我們平時(shí)說(shuō)的瀏覽量。通過(guò)PV的數(shù)值，我們可以看出所有訪客在一定時(shí)間內(nèi)，打開(kāi)了我們網(wǎng)站多少個(gè)頁(yè)面或者刷新了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)多少次，也就是訪客每刷新一次頁(yè)面，都會(huì)被統(tǒng)計(jì)工具記作1個(gè)PV。PV的值不能直觀看出真實(shí)的訪客數(shù)量，只能看出所有訪客打開(kāi)了我們網(wǎng)站的次數(shù)，如果一個(gè)訪客刷新頁(yè)面100次，那么PV就會(huì)增加100。
2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，譯為獨(dú)立訪客數(shù)，即進(jìn)入/瀏覽網(wǎng)站的訪客數(shù)量，判斷依據(jù)一般以瀏覽器的cookie（儲(chǔ)存在用戶(hù)本地終端上的數(shù)據(jù)）和IP兩種方式為準(zhǔn)。打個(gè)比方：依靠瀏覽器的cookies來(lái)判斷UV的話(huà)，一定時(shí)間內(nèi)，同一個(gè)訪客通過(guò)同一個(gè)瀏覽器多次訪問(wèn)我們的網(wǎng)站，則只記作1個(gè)UV，假如這個(gè)訪客使用了不同瀏覽器或者清除了瀏覽器的緩存后，再次訪問(wèn)我們的網(wǎng)站，則會(huì)再次被記作1個(gè)UV，也就是總共有2個(gè)UV。即使我們無(wú)法通過(guò)UV非常準(zhǔn)確地判斷網(wǎng)站的真實(shí)訪客數(shù)量，但是，相比其他指標(biāo)來(lái)說(shuō)，是目前較為準(zhǔn)確的判斷依據(jù)。
3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，獨(dú)立IP數(shù)，IP地址大家應(yīng)該都比較了解，而在網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中，指的是在一定時(shí)間內(nèi)用戶(hù)在不同IP地址訪問(wèn)網(wǎng)站的數(shù)量。同一個(gè)IP地址下，即使是不同的用戶(hù)訪問(wèn)了我們的網(wǎng)站，統(tǒng)計(jì)工具所統(tǒng)計(jì)的IP值均為1，也就是只會(huì)展現(xiàn)同一個(gè)IP地址。正常情況下，UV的值會(huì)大于IP的值，這是因?yàn)橄駥W(xué)校、網(wǎng)吧、公司等IP共用的場(chǎng)所，用戶(hù)的IP都是相同的，而訪問(wèn)的設(shè)備不同，則會(huì)導(dǎo)致UV的值大于IP的值。
跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是訪客僅瀏覽了一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)了我們的網(wǎng)站，所以跳出率的則為：僅瀏覽了一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)網(wǎng)站的訪問(wèn)次數(shù)，占網(wǎng)站總訪問(wèn)次數(shù)的多少，即跳出率=跳出的訪問(wèn)量/總訪問(wèn)量×100%跳出率是網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析中非常重要的指標(biāo)之一，通常情況下，跳出率越高，該頁(yè)面的吸引力越低。如果頁(yè)面的跳出率過(guò)低，這時(shí)候你就應(yīng)該檢查這個(gè)頁(yè)面的是否能正常打開(kāi)，你的目標(biāo)用戶(hù)是不是對(duì)這些內(nèi)容不感興趣，頁(yè)面是否有做好引導(dǎo)內(nèi)容等等，跳出率在很大程度上反映了頁(yè)面的質(zhì)量問(wèn)題。
4. 平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)/Average Time on Site 平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)即Average Time on Site，是指在一定時(shí)間內(nèi)，訪客在該網(wǎng)站或者頁(yè)面瀏覽或逗留的平均時(shí)間，也就是：總瀏覽或逗留時(shí)長(zhǎng)/總訪問(wèn)量=平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)也是衡量網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)之一，平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)，證明網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容有質(zhì)量高、有深度，訪客愿意仔細(xì)瀏覽。 比如像美食、旅游、技術(shù)、圖片、小說(shuō)、視頻、這類(lèi)內(nèi)容網(wǎng)站，他們的平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)會(huì)更長(zhǎng)，而像企業(yè)類(lèi)的產(chǎn)品站、服務(wù)類(lèi)站點(diǎn)訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)就會(huì)短一些。
《地下城堡》數(shù)據(jù)分析方法說(shuō)明
1.DPS，俗稱(chēng)秒傷，是衡量各勇士傷害值的主要指標(biāo);
2.實(shí)戰(zhàn)中，在dps值接近的情況下，速度值高的勇士攻擊頻率更快，補(bǔ)刀效果更好;
3.對(duì)速度值的解析：基本上可以將速度值理解為10秒鐘內(nèi)勇士的平均攻擊次數(shù);
(1)龍的速度是2.1，平均10秒可以攻擊2.1次，技能cd是4.76秒;
(2)傭兵王的速度是11，平均10秒可以攻擊11次，技能cd是0.9秒;
4.天賦傷害加成的考慮，鑒于2.4版本已經(jīng)普及各類(lèi)天賦，因此不得不考慮天賦加成的影響。從目前取得的數(shù)據(jù)來(lái)看，dps加成的天賦主要有以下幾個(gè)，共計(jì)850，也就是說(shuō)最高每次攻擊附加850;
(1)傳說(shuō)傷害強(qiáng)化：+400;(傳說(shuō)以下的就不考慮了)
(2)巨熊祝福：+40，
(3)獵鷹祝福：+50
(4)武器打磨：+60
(5)君王光環(huán)：+300
5.另外，由于“先發(fā)制人”(戰(zhàn)斗開(kāi)始時(shí)，所有角色已準(zhǔn)備就緒)天賦的存在，我們不得不考慮第一輪攻擊對(duì)dps的影響，也就相當(dāng)于在正常輸出頻率之外，額外增加一輪輸出;
6.技能傷害是包括基礎(chǔ)傷害和持續(xù)傷害的，比如織夢(mèng)法師，基礎(chǔ)傷害3500，持續(xù)傷害3000，那么技能傷害就是6500;
7.考慮到目前的戰(zhàn)斗基本上是在10秒內(nèi)結(jié)束，而速度攻擊頻率的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間也是10秒，所以以下數(shù)據(jù)就選取各個(gè)勇士在10秒內(nèi)的總輸出，除以時(shí)間，來(lái)得到綜合dps。具體計(jì)算規(guī)則如下：
DPS=(第一輪技能傷害值+技能傷害值*速度)/10秒
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)正變得越來(lái)越重要。無(wú)論是企業(yè)還是個(gè)人，對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解和運(yùn)用都成為了必備的技能。因此，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的工作機(jī)會(huì)也越來(lái)越受到關(guān)注。在面試過(guò)程中，可能會(huì)遇到各種各樣的大數(shù)據(jù)面試題，而如何準(zhǔn)備并給出準(zhǔn)確的答案就顯得尤為重要。
下面將針對(duì)一些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)面試題提供詳細(xì)的答案，希望能幫助到即將參加大數(shù)據(jù)相關(guān)職位面試的同學(xué)們。
大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類(lèi)型繁多且處理速度快的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)往往超出了傳統(tǒng)軟件工具的捕捉、管理和處理能力。大數(shù)據(jù)通常具有“3V”特征，即體積大、速度快和多樣化。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用，可以幫助企業(yè)更好地理解市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶(hù)行為，從而作出更明智的決策。
大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)，提高運(yùn)營(yíng)效率，改善產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，甚至推動(dòng)創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以更好地了解客戶(hù)需求，優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)策略，提升競(jìng)爭(zhēng)力。
Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce兩部分。HDFS用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而MapReduce用于處理數(shù)據(jù)。Hadoop的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展，成為大數(shù)據(jù)處理的重要工具之一。
Hive和Pig都是建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)處理工具，用于簡(jiǎn)化Hadoop數(shù)據(jù)分析的過(guò)程。Hive提供了類(lèi)似SQL的查詢(xún)語(yǔ)言，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射到Hadoop中，并支持復(fù)雜查詢(xún)。而Pig則提供了一種類(lèi)似腳本的語(yǔ)言，可以用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載。
在大數(shù)據(jù)處理中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：K均值聚類(lèi)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林等。這些算法可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和趨勢(shì)，為業(yè)務(wù)決策提供支持。
ETL指的是數(shù)據(jù)的抽?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）和加載（Load）過(guò)程。在大數(shù)據(jù)處理中，ETL是非常重要的一環(huán)，用于從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，最終加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。ETL的有效運(yùn)行可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
評(píng)估大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性需要考慮多個(gè)因素，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型的準(zhǔn)確性、業(yè)務(wù)目標(biāo)的達(dá)成等?？梢酝ㄟ^(guò)比較分析結(jié)果與實(shí)際情況的符合程度、持續(xù)追蹤業(yè)務(wù)指標(biāo)變化等方式來(lái)評(píng)估分析結(jié)果的有效性，并不斷優(yōu)化分析過(guò)程。
大數(shù)據(jù)安全性面臨著數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改、隱私保護(hù)等一系列挑戰(zhàn)。為了有效保障數(shù)據(jù)安全，可以采取加密技術(shù)、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)備份等措施。此外，建立健全的安全管理體系和加強(qiáng)員工安全意識(shí)也至關(guān)重要。
未來(lái)，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⒏悠占昂蜕钊?。?shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化、實(shí)時(shí)分析等將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。同時(shí)，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也將成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要議題。
綜上所述，大數(shù)據(jù)面試題涉及到的知識(shí)面廣泛，需要考生在平時(shí)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中不斷積累和提升。希望以上內(nèi)容能夠幫助大家更好地準(zhǔn)備大數(shù)據(jù)面試，取得理想的成績(jī)。
這兩個(gè)崗位的差別主要有兩處，分別是服務(wù)的對(duì)象不同，和對(duì)所需數(shù)據(jù)的分析和處理方式不同。
下文會(huì)詳細(xì)說(shuō)說(shuō)這兩處不同的具體表現(xiàn)形式，以及這兩個(gè)崗位值得注意的相同點(diǎn)。
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位做所的工作，可能80%是圍繞著產(chǎn)品展開(kāi)的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開(kāi)的，它本質(zhì)上是一個(gè)產(chǎn)品工作，它所服務(wù)的對(duì)象更多是產(chǎn)品內(nèi)部，是為產(chǎn)品功能服務(wù)的。
最典型的例子就是互聯(lián)網(wǎng)公司常用的各種高大上酷炫的數(shù)據(jù)看板，以及目前沿海城市相對(duì)比較普及的智慧城市大腦，本質(zhì)上也是一個(gè)數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）的工作成果。
如下圖展示的就是北京朝陽(yáng)區(qū)的智慧城市大腦工作圖，它的本質(zhì)就是一個(gè)深度應(yīng)用數(shù)據(jù)分析功能的，用于提升城市現(xiàn)代化治理能力和城市競(jìng)爭(zhēng)力的新型基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位，做所的工作，可能80%是圍繞著運(yùn)營(yíng)展開(kāi)的，20%是圍繞著數(shù)據(jù)分析展開(kāi)的，它的本質(zhì)還是一個(gè)運(yùn)營(yíng)工作。它關(guān)注的是各種企業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的外部數(shù)據(jù)，更多是為公司的營(yíng)銷(xiāo)及市場(chǎng)前端策略服務(wù)的。
最典型的就是618、雙十一的各種運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，究竟在什么時(shí)間段采取什么樣的策略，怎么發(fā)放優(yōu)惠券和拼單優(yōu)惠組合，這些都是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)需要考慮的。
我們以618大促作為例子：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位員工的工作強(qiáng)度和工作重點(diǎn)更多會(huì)在前期的籌備和設(shè)計(jì)階段：
他們需要考慮，后臺(tái)的數(shù)據(jù)看板需要展示哪些數(shù)據(jù)，例如日銷(xiāo)售額、日成單量、日退單量、單日利潤(rùn)分析、投放引流數(shù)據(jù)等維度的數(shù)據(jù)是放在一級(jí)、二級(jí)還是三級(jí)界面展示？不同的部門(mén)數(shù)據(jù)看板的數(shù)據(jù)權(quán)限如何？
他們優(yōu)先考慮規(guī)則，然后根據(jù)規(guī)則來(lái)制定數(shù)據(jù)分析的框架、數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)。
等大促真的開(kāi)始之后，他們的工作反而告一段落，只需要保障自己的產(chǎn)品穩(wěn)定運(yùn)行，不會(huì)被暴起的流量沖垮崩潰就行。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位員工的工作強(qiáng)度則會(huì)在大促即將開(kāi)始的時(shí)候加碼，在大促開(kāi)始之后來(lái)到頂峰：
他們不用考慮數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)來(lái)源抽取等技術(shù)性問(wèn)題。他們考慮的會(huì)更加接地氣，更加貼近客戶(hù)和用戶(hù)，更關(guān)心用戶(hù)和客戶(hù)的行為轉(zhuǎn)化效果。
比如，大促前的拉新促活活動(dòng)效果怎么樣？目前發(fā)放的優(yōu)惠券和滿(mǎn)減政策，導(dǎo)致了多少主推商品被加入到購(gòu)物車(chē)？網(wǎng)頁(yè)內(nèi)各項(xiàng)商品的點(diǎn)擊量和收藏量如何？
活動(dòng)開(kāi)始后，數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位的員工還要緊密盯著每小時(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的變化，分析各項(xiàng)紅包使用率、主播直播效果、熱門(mén)商品排名、加購(gòu)率和下單率等與銷(xiāo)售額緊密相關(guān)的指標(biāo)。通過(guò)隨時(shí)調(diào)整銷(xiāo)售策略，進(jìn)行紅包發(fā)放、價(jià)格調(diào)整、用戶(hù)推送消息等方式提升業(yè)績(jī)。
這里能夠看到，不管是產(chǎn)品方向還是運(yùn)營(yíng)方向的崗位，想要做精，都離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)功底做支撐。
這兩個(gè)崗位都需要深入了解業(yè)務(wù)流程、熟練掌握數(shù)據(jù)分析工具的應(yīng)用、有較高的數(shù)據(jù)敏感度，并能針對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供針對(duì)性的合理化建議（面向產(chǎn)品或面向營(yíng)銷(xiāo)）。
業(yè)務(wù)流程可以通過(guò)自學(xué)掌握；數(shù)據(jù)敏感度可以通過(guò)工作積累和刻意練習(xí)來(lái)培養(yǎng)；
但數(shù)據(jù)分析能力是需要通過(guò)系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)才能有比較好的效果。
有志于往數(shù)據(jù)分析方向深入發(fā)展的同學(xué)，建議一方面熟悉掌握公司內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，一方面給自己充充電，系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)分析相關(guān)的知識(shí)。
這一塊的專(zhuān)業(yè)教學(xué)，推薦知乎知學(xué)堂官方的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)課程，可以先用1毛錢(qián)的價(jià)格實(shí)際感受和體驗(yàn)一下課程的質(zhì)量，覺(jué)得對(duì)自己工作有幫助有啟發(fā)再正式購(gòu)買(mǎi)：
數(shù)據(jù)分析（產(chǎn)品方向）崗位的本質(zhì)是打造產(chǎn)品，是為產(chǎn)品的功能服務(wù)的，且做的產(chǎn)品更多是圍繞數(shù)據(jù)看板、數(shù)據(jù)平臺(tái)等數(shù)據(jù)型的產(chǎn)品展開(kāi)的。
數(shù)據(jù)分析（運(yùn)營(yíng)方向）崗位的本質(zhì)是運(yùn)營(yíng)，是為市場(chǎng)和銷(xiāo)售策略服務(wù)的。
這兩個(gè)崗位雖然前期工作內(nèi)容不同，往上晉升之路卻殊途同歸，都會(huì)是同一個(gè)崗位——數(shù)據(jù)分析師。
相較數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)更加側(cè)重于前端市場(chǎng)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品更加側(cè)重于后臺(tái)研發(fā)，數(shù)據(jù)分析師是介于連接業(yè)務(wù)和技術(shù)之間的職位。
它得是運(yùn)營(yíng)人才里最懂產(chǎn)品的，產(chǎn)品人才里最懂運(yùn)營(yíng)的。
數(shù)據(jù)分析師的工作會(huì)涉及到大量的數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)多維度分析等工作，還需要根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)給出產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)乃至公司戰(zhàn)略上的策略建議。
從各方面評(píng)估，這都將是個(gè)高薪、高壓、高挑戰(zhàn)和高回報(bào)的崗位。
針對(duì)這樣的崗位，自己的努力是不夠的，需要通過(guò)體系化的學(xué)習(xí)“走捷徑”。
同時(shí)，如果能在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)或數(shù)據(jù)產(chǎn)品崗位方向，就把數(shù)據(jù)分析的整體思維框架底子打好，做到熟練掌握Excel、SQL、Python、BI等數(shù)據(jù)分析工具，也可以在晉升時(shí)快人一步——這些內(nèi)容在上述的知學(xué)堂官方數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)課程里也有系統(tǒng)化的實(shí)戰(zhàn)教學(xué)，這也是推薦學(xué)習(xí)的原因。
以上。
希望能給你帶來(lái)幫助。
主要有三方面，一是基本面，對(duì)陣雙方的基本條件。
2結(jié)合歐洲開(kāi)盤(pán)，三結(jié)合亞洲開(kāi)盤(pán)。選擇自己心目中看好的勝平負(fù)下注。
一、確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)
首先要明確做數(shù)據(jù)分析的目的，大致有以下幾個(gè)：1.找出數(shù)據(jù)波動(dòng)的原因（數(shù)據(jù)上升或者下降都算波動(dòng)，當(dāng)然，大部分人只在數(shù)據(jù)下降的時(shí)候才想起要做分析）；2.找到止跌或者提升的方案。（如果能查看到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)說(shuō)不定能發(fā)現(xiàn)意想不到的秘密哦）；3.通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)律推測(cè)算法，找到其中的bug，做數(shù)據(jù)模型。
二、獲取數(shù)據(jù)
目前直播這塊的數(shù)據(jù)獲取大部分就是通過(guò)PC及手機(jī)APP的回放，還有一部分?jǐn)?shù)據(jù)可通過(guò)文創(chuàng)中心及店鋪生意參謀獲取，部分隱藏?cái)?shù)據(jù)需要通過(guò)一些特殊渠道。
1、Excel
為Excel微軟辦公套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分，它可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作，廣泛地應(yīng)用于管理、統(tǒng)計(jì)財(cái)經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。
2、SAS
SAS由美國(guó)NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開(kāi)發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機(jī)地融為一體。SAS提供了從基本統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算到各種試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析，相關(guān)回歸分析以及多變數(shù)分析的多種統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程，幾乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R擁有一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖功能。可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出，可實(shí)現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶(hù)可自定義功能。
4、SPSS
SPSS除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤(pán)鍵入外，大多數(shù)操作可通過(guò)鼠標(biāo)拖曳、點(diǎn)擊“菜單”、“按鈕”和“對(duì)話(huà)框”來(lái)完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用來(lái)快速分析、可視化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大學(xué)突破性技術(shù)的軟件應(yīng)用程序。它可以以在幾分鐘內(nèi)生成美觀的圖表、坐標(biāo)圖、儀表盤(pán)與報(bào)告。
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