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  • 了解数据工程师和数据科学家之间的差异非常重要。误解或不了解其差异,会导致团队在处理大数据时失败或者表现不及预期。一个核心的误解是每个职位各自的优点和弱点。我认为,其中一些误解来源于
  • 产品数据报告是产品和运营人必不可少的工作,无论是周报、月报,还是新版本表现的分析报告,都需要在围绕报告目标的基础上,对数据进行整理、分析并提炼要点,最后形成一份有指导意义、易读且美
  • 在实施信息治理计划时,首先采取的步骤之一就是评估当前成熟度状态,预测所需的未来成熟度状态。大数据具备‘小数据’的全部特征。惟一的差别就是大数据来源渠道的复杂性和多样性。尽管组织在治
  • 在统计学、MBA、大数据智能圈子里,“轰炸机机身中弹统计”是一个很有名的关于幸存者偏差(SurvivorshipBias)的鸡汤故事。本文将以这个故事为例,和大家探讨一下大数据智能的三个层次:大数据
  • 如果说有什么能力是产品经理最需要具备的核心能力,那么答案一定是“了解用户”,而要说如何体现产品经理对用户了解的程度,那一定是能输出一份合格的用户画像。
  • 今天我给大家分享的是「精细化运营在小红书的实践」,这里面最重要的两个字就是实践。而精细化运营和一些理论,我想你们肯定也听过。
  • 在数据驱动的信息化时代,企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中,才能从中萃取更大的业务价值,进而优化产品管理,拓展市场新渠道,打造企业核心竞争力,而数据治理就是挖掘这些价值的重要手
  • 什么是标签体系呢?简单说就是你把用户分到多少个类里面去。当然,每个用户是可以分到多个类上的。这些类都是啥,彼此之间有何联系,就构成了标签体系。标签体系的设计有两个常见要求,一是便于
  • 面对普遍存在的增长困境,很多互联网公司选择的策略是盘活存量、做优增量,也就是想办法怎么开源节流地精细化运营,以及用最小的成本获取较大的增长,然后让自己存活下来。
  • 在互联网逐渐步入大数据时代后,不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。
  • 用户画像将产品设计的焦点放在目标用户的动机和行为上,从而避免产品设计人员草率地代表用户。产品设计人员经常不自觉的把自己当作用户代表,根据自己的需求设计产品,导致无法抓住实际用户的需
  • 在互联网金融迅猛发展的背景下,风险控制问题已然成为行业焦点,基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么,大数据风控到底是怎么一回事呢?与传统风控相比,它又是怎样来进
  • 就这样,大数据领域蓬勃发展了好几年,有很多伙伴执迷于技术,成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据,成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴,热衷于工具系统开发
  • 数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。MichaelHammer(《ReengineeringtheCorporation》一书的作者)曾说过,
  • 将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作。目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方