“数据驱动” 到底是什么

LinkedIn利用数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。因此,商业数据分析不仅是一种科学,而且是实实在在可以为业务带来价值的科学LinkedIn作为一家职业社交网站,通过人才招聘、广告投放、付费订阅等服务实现了盈利,这三项服务的背后实际上都有着数据分析的重要贡献。LinkedIn利用数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。

为什么要重视用户行为分析

很多人可能不知道,「行为分析」四个字的分量已经代表了近两年一些高速成长的公司对数据分析需求的精细化程度,同时,它也催生出了新一代的数据分析工具和分析方法。过去,所有人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长,还有很多人始终放不下的热力图等,总体来说,这些指标都属于统计指标,反映的都是产品总体情况,数据的价值除了反映现状,还有更重要的是应用。

数据分析也要讲究艺术

数据分析的流程:确定目标>收集数据>分析数据>可视化展示>评价。操作这些数据的人:数据分析师、业务员、IT人员。谁需要这些分析:业务层、领导层、老板。对于数据分析的痛点,分析师希望快、准确、最好能为清晰的逻辑分析提供帮助。业务层、领导层希望好看、直观,关键的指标能够展示得全面。所以,基于这样的思考,数据分析的“艺术性”可理解为数据的行为艺术、分析的行为艺术和可视化艺术。

人工利用数据思维来提升产品的转化率

对任何一款产品来说转化率都是最核心的指标,转化率的高低直接决定着一款产品的成败。而转化率指标拆解下来可以分为产品指标和用户指标。产品指标关注的是流程和页面等PV、UV这些细分指标。用户指标关注的行为和动作等下载量、点击量、分享量、转化量等,无非都是围绕这个复合指标来服务。

非专业人员应该怎样创建用户画像

本文只适合没有相关经验,一直想做用户画像而不得的童鞋,专业人士可绕过啦?^_^??。这里没有聚类分析、标签权重、亲和图等专业的算法研究,有的只是一枚交互如何从0到1建立画像的过程,也算是给自己近期工作做个总结(篇幅略长,不喜跳过)。

图文告诉你什么是人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

如何评估你的数据科学模型?

在大数据时代背景下,从数据科学当中得到的洞察结果是提高用户体验的最佳途径。数据科学家现在经常使用的各种技术有回归算法、支持向量机(SVM)、神经网络、近邻取样、NaiveBayes、决策树以及集成模型。这些算法可以有助于决策者确定之前未被识别的模式以及暗含在大量结构化和非结构化数据信息当中的趋势。

一读懂人工智能、机器学习和深度学习的区别

人工智能是最早出现的,也是最大、最外侧的同心圆;其次是机器学习,稍晚一点;最内侧,是深度学习,当今人工智能大爆炸的核心驱动。有人说,人工智能(AI)是未来,人工智能是科幻,人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的,就看你指的是哪一种人工智能。

聚类分析基础知识总结及实战解析

聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,

数据中台将会是大数据的下一站

伴随着移动互联网和物联网的发展,大数据概念开始产生,但并不是所有的数据都能称为大数据,IT调研与咨询服务公司Gartner对“大数据”的定义是:需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。