首页 　· 　知识库　· 　大数据
网格模式　　 列表模式
  • 精细化用户运营用户标签体系建设
    随着流量焦虑的逐渐升级，越来越多的企业开始追求对存量用户的精细化运营。如何尽一切可能延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值，是用户运营的核心命题。......
  • 建数据指标体系以及数据埋点
    指标，实际上就是一种度量。大到用于监控和评估商业进程的状态，小到衡量某个功能模块的情况，或者是活动效果。指标体系，也就是将指标由粗到细，由宏观到围观进行逐层分解所构成的体系。......
  • 从一无所知到3分钟快速了解“知识图谱”
    知识图谱是一把开启智能机器大脑的钥匙，能够打开Web3.0时代的知识宝库。本文将从知识图谱的概念、架构、关键技术、应用领域以及一些需要注意的问题等方面，带大家走进知识图谱的世界。......
  • 数据指标体系建立
    决策分析类系统不同于业务系统的特点之一就是其不确定性，正如莎翁所说的“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”：同样一个分析场景，有的人习惯看表格、有的喜欢看图表；有的喜欢用同比环比，有的喜......
  • 为什么大数据项目总失败
    实际上，要想从数据中得到有用的答案，我们便不能只看到它表面的数据值。我们需要学会如何提出更加深层的问题......
  • 数据指标体系搭建实践案例
    为什么要构建数据指标体系？我们所需要的并不是数据，而是数据背后映射的洞察。在业务发展过程中，会产生大量的数据，单看数据是没有价值的，只有和业务相结合转化为信息，再经过处理才能体现其......
  • 大数据治理计划：如何确定团队架构与工作指标
    制定数据治理计划期间，如何衡量其工作进展和所带来的业务收益，也是一项关键任务，同时更是一个巨大挑战。数据治理团队必须制定一组数据治理的工作指标，以便于向企业的高级管理层、业务主管展......
  • 如何培养数据思维
    不管是做PPT还是看新闻，人们潜意识里，有了数据支撑更容易让对方信服，但是，数据也是会骗人的，如果不懂得数据思维，在大数据时代很容易被数据迷昏了眼。......
  • 一份优秀的数据分析报告应该这样写
    在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。......
  • 为什么数据和分析是数字化转型的关键？
    信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑......
  • 推荐系统与精细化运营
    怎么利用大数据和AI技术从这些价值密度低、源源不断地产生的海量数据中挖掘商业价值，提升公司的决策力和竞争力，是每个提供产品/服务的公司(特别是toC互联网公司)必须思考和探索的问题。......
  • 手摸手教学之：梳理数据指标体系
    因为几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。同学们现实的困惑是：你说报表我就见过，我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢？做了体系又怎么样呢？......
  • 如何构建用户标签体系
    用户标签是构成用户画像的核心因素，是将用户在平台内所产生的行为数据，分析提炼后生成具有差异性特征的形容词。即用户通过平台，在什么时间什么场景下做了什么行为，平台将用户所有行为数据提......
  • 某银行大数据平台的技术架构设计实践与应用
    本文介绍了当前银行建设大数据平台的难点和应对措施，详尽分享了某银行大数据平台技术架构设计的实践经验，以及在典型场景下的应用，供广大银行同仁参考。......
  • B端产品如何做好数据埋点？
    数据埋点在C端产品中很常见，用以监测用户行为，表层可以了解产品、活动情况，优化功能和交互体验；深层可以进行用户标签、渠道转化分析，进行个性化推荐等等。......
  • 数据治理指引在南京银行的落地规划
    数据治理是商业银行数字化转型过程中的必经之路，也是商业银行核心竞争力形成的重要保障，需要长期推进，持续不懈。......
  • 如何对APP进行数据分析
    日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。......
  • 企业数据中台的秘密：数据质量管理与分析
    企业启动中台战略的目的是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，让一切业务数据化，一切数据业务化。数据业务化的关键要素之一就是先确保数据质量，才能有效的发挥出数据的价值......
大家在关注
我们的推荐