一步步教你如何入门精益数据分析_光环大数据培训
大数据培训_靠什么搞定数据分析与可视化_光环大数据培训
大数据培训_靠什么搞定数据分析与可视化_光环大数据培训近几年选择参加大数据培训的人越来越多，光环大数据教育小编带你学习大数据，每天学一点一年成大数据高手。
事实表明，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
可以说数据分析是决策过程中的决定性因素，也是大数据时代发挥数据价值的最关键环节。
在这一方面，凭借着卓越的实际表现与易于上手的学习曲线，JavaScript在开发者中获得了极高人气。
事实上，多家巨头级企业已经在利用这款编程语言进行基于Web的数据分析工作。
Twitter、Facebook乃至领英都在利用基于Java的框架作为其数据工程基础设施的标准语言选项。
文章将共同了解四款出色的JavaScript库，其能够帮助大家更为轻松地完成数据分析与可视化工作。
1. Data-Driven-Documents (D3.js)大数据培训这么火的原因有很多。
在讨论JavaScript数据分析时忽略掉Data-Driven-Documents (D3)，就如同在谈论微软时忽略掉其操作系统一样。
Data-Driven-Documents，亦被称为D3.js，是一套利用DOM对象实现数据操作的JavaScript库。
其能够将任意数据绑定至文档对象模型(简称DOM)当中，并利用HTML、SVG与CSS渲染将其转化为有意义信息。
D3的核心在于利用由Web标准实现的灵活性进行基于Web的数据分析与可视化处理，且可充分利用现代浏览器的全部能力而不必绑定至专有框架。
它能够以无缝化方式将数据驱动型方案同DOM操作以及强大的可视化功能加以结合。
强大的数据可视化能力是D3的最大优势。
这并不是那种只能支持特定待使用图表与图形的整体式框架。
事实上，它甚至不要求用户使用特定框架，意味着我们可以更为轻松地利用其在HTML之上实现各类极具创意的复杂且交互式可视化元素。
另外，其能够处理多种输入数据格式，包括XML、CSV与JSON。
光环大数据带你100小时成为数据分析师
光环大数据带你100小时成为数据分析师光环大数据培训了解到，没有数学基础，没有编程基础，没有项目经验，但有一颗想成为数据分析师的心，有没有办法?让我们抛掉“一定要努力”的鸡汤，扔掉“数据科学家必备”的书单，在本文中，我将给出一条方向明确，可操作的实现路径。
开篇前的定义：本文中的”100小时成为数据分析师“，指在0基础(统计学基本不懂，代码基本不会，数据分析经验基本没有)的前提下，使用平均100个小时(随个人情况不同有所增减)左右的学习时间，获得互联网(包括电子商务)或零售等传统行业(不包括金融)入门级数据分析相关工作(产品、运营、营销等非技术类职位)的入职资格(入职仅仅是一个开始，真正的学习和挑战在工作中)。
(温馨提示：下文较长，如无耐心可只看目录)目录：一、整体了解数据分析——5小时二、了解统计学知识——10小时三、学习初级工具——20小时四、提升PPT能力——10小时五、了解数据库和编程语言——10小时六、学习高级工具——10小时七、了解你想去的行业和职位——10+小时八、做个报告——25小时九、投简历，面试，入职——N小时一、整体了解数据分析——5小时新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物，但对新人们还是有一定的作用。
阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。
5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训
从零开始学数据分析_光环大数据数据分析培训基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。
一、第一阶段（一般岗位叫数据专员）基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。
这样很多传统公司的数据专员已经可以做了二、第二阶段（数据专员~数据分析师）这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。
大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
三、第三阶段（数据分析师）统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT 和excel一定要溜。
这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
四、第四阶段（分裂）数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
可视化工程师：这部分国内比较少，其实偏重前端，会highcharts，d3.js,echarts.js。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段，可能前端转行更好。
ETL工程师：顾名思义，做ETL的。
大数据工程师：熟悉大数据技术，hadoop系二代。
数据工程师（一部分和数据挖掘工程师重合）：机器学习精通级别（往往是几种，不用担心不是全部，和数据分析师侧重点不同，更需要了解组合模型，理论基础），会组合模型形成数据产品；计算机基本知识（包括linux知识、软件工程等）；各类数据库（RDBMS、NoSQL(4大类)）数据挖掘：和上基本相同。
爬虫工程师：顾名思义，最好http协议、tcp/ip协议熟悉。
技术发展路线可以独立，不在这四阶段发现回答的有点文不对题额，不过大致是所有从底层数据工作者往上发展的基本路径。
往数据发展的基本学习路径可以概括为以下内容：1.EXCEL、PPT（必须精通）数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作；要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品_光环大数据培训
如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品_光环大数据培训分析类产品：1.定义和能力模型：首先说定义：什么是分析类产品。
可以挖掘数据背后的价值，并通过数据的展示，为使用者提供帮助，即数据产品。
一个数据产品经理的能力模型如下：数据分析的能力；商业模型的理解能力；需求分析和调研的能力；数据展现的能力，即可视化的能力；2.数据分析的能力：在我年轻的时候，在团队中处于打头阵的状态，基本上老大有什么新的产品了，会先派我去做。
等我做的把坑趟的差不多了，就交给别人，换下一个产品，所以我真是做过很多产品和页面。
后来总结出做分析产品的一个套路来，如下：首先讲一个数据分析框架，这基本上被我适用于公司很多业务上：这是一个数据分析师的经典的分析过程。
首先，为这个部门收集一些信息，帮助制定关键指标，其次，监测指标完成的好坏，并发现问题，然后，分析影响KPI完成的原因。
最后，给出解决方案。
数据产品经理要做的是什么呢？就是把这个框架中的每个过程总结出来，梳理清楚，每一步，都需要哪些数据、哪些指标，怎么展示，用图还是用表，用什么图。
然后，再综合开发资源、上线时间等，最终决定产品是什么样。
我以淘宝给卖家做的一个产品为例，来讲解这个过程：这是一个给管理团队和运营团队看的日报:首先，日常监测：他们选的是访客数、浏览量、实付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务态度评分七个指标；我们给每个部门做产品时，都需要首先制定核心指标。
有很多时候，业务部门自己会提需求，但业务部门只能想到最直接的，很可能他们部门很严重的问题，会漏掉。
从部门价值上来考虑：资本方给公司的要求是什么？哪些指标影响了估值？你目前在分析的这个部门，可以承担哪些影响估值的指标？哪些其他指标可以为这个指标服务？从用户行为来考虑：用户如何来到这个页面/这个流程？他都进行了哪些操作都经过了哪些步骤从哪个环节流失？整体流程上，用户最关心什么？他的时间？更好的服务？更多的选择？当然，还有很多维度可以考虑。
如何玩转数据分析_光环大数据培训
如何玩转数据分析_光环大数据培训营销服务通常有两种方式，一种是提供SaaS产品，另一种是提供解决方案。
孔明科技属于后者，在创始人鄂威看来，尽管未来一定属于SaaS，但现阶段解决方案更容易挣到钱。
孔明科技是一家专注于数据基础架构产品研发的公司，主要依托于其大数据能力，为客户（从大品牌商到中小企业）提供数据商业化解决方案，协助客户企业提高销售、降低成本。
这家公司2010年成立于北京，2011年推出其第一款社会化媒体管理工具“孔明社交管理”，将社交媒体、论坛、搜索、门户等互联网站点上的内容、舆情进行敏感信息识别及分析，整合关键词及粉丝数据管理，帮用户进行微博内容运营和用户管理、数据分析、舆情监测等，已服务过上万家企业。
对于企业来说，运营社会化媒体、监测用户数据，最终要解决的问题都是提升销售。
孔明科技想做的，就是通过提升企业的数据能力，最终帮助用户提高销售转化。
提升销售会分解出一系列的问题。
首先是产品，比如产品定位、包装、SKU 等是否合适；之后则是用户画像，比如根据活跃度分为新用户、活跃、不活跃，根据客单价分为低价、中价、高价，企业的目标就是要将所有用户引导至活跃、高价；第三步则是建立模型，根据优质用户的转化规律，给不同的用户打标签，设置个性化的引导方式。
对于大型企业来说，如果要把这个大问题拆解成几十个小问题，各由不同的服务商解决，需要同几十家打交道，统筹管理几十家的沟通协作，非常麻烦。
因此孔明科技选择提供整套解决方案，并对销售结果负责。
鄂威认为，未来数据能力会像云计算一样成为基础设施，这个领域也会有一家类似于亚马逊的公司跑出来。
但是在现阶段，数据能力的获取非常难，相关的人才稀缺、昂贵，动辄需要千万级投资，一般公司无力承担，因此交给第三方做更为合适。
数据能力分为三层。
一是data link，也就是数据本身的搜集和连接，比如DMP、数据库等等；二是data engine，也就是把数据放在一起进行挖掘、分析、预测，这是核心层；三是data factory，比如BI层面的展示，CRM界面等等，属于应用层。
光环大数据培训 大数据入门的四个必备常识
光环大数据培训大数据入门的四个必备常识一、大数据分析的五个基本方面1，可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2，数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3，预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4，语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5，数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、如何选择适合的数据分析工具要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：1.交易数据（TRANSACTIONDATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据（HUMAN-GENERATEDDATA）非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。
大数据分析的理论基础_光环大数据培训
大数据分析的理论基础_光环大数据培训大数据分析的理论基础_光环大数据培训。
大数据主要就是那些数据量大、速度快、有很多的类型以及并不是所有的数据都是有价值的，怎么对大数据进行分析，是计算机行业的难题，也是现在比较人们的话题，数据的价值性、安全性等问题受到越来越多人的重视，那么现在都是基于什么基础对大数据进行分析的。
大数据分析的理论基础第一、看图说话就是利用一些图表类型，将一些数据通过不同的指标和基数进行比较，大数据不是只有做大数据分析的人员才会看到，网友作为普通的用户也是可以看到的，所以要求对大数据的分析也要被普通的用户所接受，直观的、可视化的大数据分析很快就可以让更多的使用者读懂。
第二、数据统计方法即使是最后的图表也都是要依据数据统计的分析方法，通过各种的数据算法，大数据才能根据不同的类型呈现出不同的数据特点，才会进行统计，得出数据深层次的价值，并且大数据因为数据量大，如果是一些简单的算法，或者认同统计是不可能很快实现，通过数据挖掘算法可以很快得到数据的特征以及数据的价值。
第三、预测分析这也是大数据分析的使用价值之一，通过现有的数据分析，预测未来的数据发展趋势，更好的为行业的发展提供预测性数据，预测分析主要就是通过挖掘数据的特点，建立科学的数据模型，带入新的数据，得出新的预测结果，作为发展过程中的参考。
第四、语义引擎大数据因为其价值分布密度低的特点，要从庞大的数据系统中提取不同数据的价值以及特点是一件具有挑战性的工作，并且因为数据的结构并不是都是相同的，以及有规律的，这时候利用一些分析工具去分析数据，就需要通过一些关键的词句或者有代表性的句子，从大数据中提取相应的有价值的数据进行归类。
第五、高效的数据管理数据的质量怎么样，大数据的分析结果是不是和真实反应的数据情况一致，这也是要考验大数据分析结果的重要方面，也决定了数据真正是不是有价值，能不能提取出高质量的数据，这就需要有效的数据的管理。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
用数据告诉你新手入门的3个步骤_光环大数据培训
用数据告诉你新手入门的3个步骤_光环大数据培训通过对三个平台数据的整理，我总结了一下新手入门需要经过的三个步骤：1、大量试错，找到自己能写的很多刚开始写作的朋友问我，每天更新文章都写什么呢？我的答案是，写你能写的内容。
我们经常会看到各个平台的爆款文章，不管你认为他写的怎么样，当你自己动笔开写的时候，总是要找到自己能写的那个点。
只有你自己感兴趣的内容，才能真正找到才思泉涌的感觉，并且能够坚持写下去。
那怎么才知道自己能写哪些内容呢？就是大量试错。
其实刚开始写文章的时候，我也觉得自己可以写很多方面的内容，貌似积攒了30多年的经历要一股脑倒出来一样。
可事实上，当我真正去写的时候，才发现很多问题我只是以为自己明白，却写不明白。
一开始的时候，写出的文章根本不知道投什么专题，选什么分类。
经过了多次投稿被拒和分类调整之后，我才慢慢摸清了其中的门路。
以下是我在简书和今日头条上投稿的专题和分类的分布图，通过100篇文章的试错，终于可以看清自己到底可以写哪方面的内容。
简书文章投稿专题分布上图数据中除了“每天写1000字”这个专题是不需要审稿的以外，其他基本都是需要编辑审稿的专题。
很多朋友写完了文章就完了，也不投稿也不宣传，其实也就和写给自己没什么区别。
尤其在前期没有人关注的情况下，如果再不主动投稿，那阅读量一定是惨不忍睹。
主动投稿的过程其实就是对自己文章的一个判断过程，如果你写的文章哪个专题都没办法投稿，或者投稿总是被拒，就要思考一下其中的原因了。
当我把投稿当成对自己写作方向的检验方法时，被拒稿也就没有什么不开心的了。
从上图也可以看出，虽然我写了100篇文章，发布在简书上的有98篇，但是最后收录的专题也就那么几个。
通过所占比例和专题内容，自己能写的内容便一目了然。
今日头条文章分类分布今日头条的文章是机器推荐的机制，虽然自己选择的分类最后平台会根据内容进行调整，但是对调整后分类数据的分析，也可以看得出自己的写作倾向。
另外因为是机器审稿，什么类型的文章会被推荐到什么分类会有一定的规律，如果发现内容推送的分类错误，也可以反思下自己的标题和内容是不是出了问题。
想成为数据分析师必会技巧_光环大数据培训
想成为数据分析师必会技巧_光环大数据培训最近在写《真实数据分析师》这本书，这是好几年前写的一篇对于数据分析师基础的入门随笔，今年看起来对于许多想从事，或者想转行从事数据分析师的同学来说，我在这篇随笔中问的这些问题，非常值得你去仔细回答，去思考，从而知道学习的方向。
第一：你“懂”数据吗？你应该回答数据是从哪产生的？是怎么产生的？这时候画个流程图也许对你帮忙很大，你可以很清楚你的数据是怎么来的？在什么情况下形成什么样的数据，表现形式是什么的？数据的格式是什么？文本、数值或者二者结合？(现在应该加上图片，视频等！)第二：你“懂”行业与公司业务吗？在这个基础上，了解整个行业，了解整个行业的发展历史？了解整个行业的目前的情况？这个市场的各个参与方之间有什么关系？谁强谁弱？话语权有多大？你公司在这个产业链或者说整个行业中：1、在什么环节存在？2、以什么样的形式存在？流程中的一环？或者第三方？甚至第四方？3、在产业链上价值在哪？商业价值在哪？（解决的效率问题？提高整个市场的份额？）4、如何产生这个价值？或者说你的运营模式是什么？5、在产业链上：你的服务或者产品的使用者有哪些？谁为你的产品或者服务付费？6、在这个产业链中，你公司的地位如何？7、哪些是你直接的竞争者？间接竞争者？你们之间有竞争激烈程度如何？（也许SWOT分析是一个很好的工具）第三：数据服务的对象是谁？1、数据分析师你服务的对象是谁？2、你的“客户”关注些什么？3、对于数据他们的怎么理解的？4、他们平时关注你提供的数据多吗？5、他们与你主动沟通过吗？1）他们只是要你提供数据？2）还是希望你能回答为什么数据会是这个样子？例如，增长了10%，是由哪些原因造成的。
3）甚至希望你能提供你对于解决这个问题策略的方法？第四：你需要哪些专业知识，特别是处理数据的能力统计学知识。
你应该掌握哪些专业知识呢？统计软件。
你要掌握多少款统计软件呢？数据挖掘。
高级计量。
第五：数据分析核心是数据洞察，如何培养分析能力与习惯你够细心吗？或者说数据敏感性强吗？你够耐心吗？你够静心吗？当你工作或者处理数据的时候。
光环大数据 数据分析师培训怎么样
光环大数据数据分析师培训怎么样光环大数据培训了解到，光环大数据_数据分析师培训怎么样？网络干货如此之多，要筛选适合自己的更是消耗自己大量时间，这个时间光环大数据学员早已按照专业老师的方法学会了你正在搜集的干货。
如今，数据分析正在成为企业发展的重要组成部分。
企业必须对结构化和非结构化数据有所了解，才能更好地为业务发展做出正确决策。
以下是帮助企业分析非结构化数据的10个步骤：1.确定一个数据源了解有利于小型企业的数据来源非常重要。
企业可以使用一个或多个数据源来收集与其业务相关的信息。
而从随机数据源收集数据并不是一个好办法，因为这可能会破坏数据，甚至丢失一些数据。
因此，建议企业在开始收集数据之前调查相关数据源。
企业可以采用一些在线大数据开发工具收集数据。
2.管理非结构化数据搜索工具收集到的结构化或非结构化的数据在使用上会有所不同。
查找和收集数据只是一个步骤，构建非结构化数据搜索并使其有用是另一回事。
第二步与收集数据同样重要，但如果管理不当，可能会对客户和自己的企业产生负面影响。
因此，企业在拥有太多非结构化数据之前，先找到一个良好的业务管理工具。
3.消除无用的数据在收集数据并实现结构化之后，消除无用的数据是第三个步骤。
虽然大多数数据会进一步促进业务的发展，但有时候也可能是有害的。
如果企业的非结构化数据在企业的硬盘驱动器中存储或在备份上占用太多空间，这可能会影响企业的业务发展。
消除无用的数据可以进一步减少混淆，避免浪费时间。
4.存储数据准备数据准备意味着要处理在数据中删除所有的空白，格式化等问题。
现在，当企业拥有所有的数据时，不管是否对业务有用，一旦准备好数据，就可以开始整理一堆有用的数据，并索引非结构化数据。
5.采用数据堆栈和存储技术消除无用的数据后，堆叠数据是理想的下一步。
请务必使用最新的技术来保存和堆叠数据，以便企业和正在使用数据的员工能够轻松获取最重要的数据。
另外，需要确保有一个维护和更新的数据备份和恢复服务。
数据分析基础知识_光环大数据培训
数据分析基础知识_光环大数据培训当今设计师还不了解数据，自身价值也将会越来越低第1则-前言数据分析是一块知识领域，是一门学科性很强的科目，想要短时间内吃透并不简单，在进入这个领域之前，我们需要学习一些基本的业务常识，结合业务来理解效果会更好。
我把数据分析的业务流程整理成一张图帮助大家理解，大致分为「获取数据」、「处理数据」、「数据结果」、「分析原因」、「业务提炼」五大模块。
今天着重聊一聊前三个模块，后两个模块会在后面的文段中穿插阐述。
第2则-数据库的来源数据库（可以从公司内部的数据库抓取想要的数据）数据平台（神策，MTA，talkingdata，诸葛io等等，需要接入自身产品）自建数据平台（大厂或资本较雄厚的公司会有自己的数据平台，另外也有一些开源的可以免费使用，例如「superset」fromairbnb）爬虫（这是最常见的一种方式，需要一定的编程基础。
一般来说就是技术人员写代码爬取用户，竞对的数据，相应的，也会有反爬虫技术。
）市场调研（问卷调查，电话访谈，实地调查）第3则-方法论数据分析大致可以分为：数理性分析和营销（管理）性分析。
前者相较于后者更加简便，易上手。
后者想要做到精通且灵活运用，则需要大量时间与精力浸淫在工作中，用经验来堆砌功力。
数理性数据分析主要针对类似新增用户数，日活月活，留存率，转化率，埋点数据等等进行分析，它又分为：常规分析法，统计模型分析法，自建模型分析法。
为了帮助各位系统的学习数据分析，我把这些理论知识用结构图来表示关系。
为了呼应文章的基础性，今天我们就一起来学习「常规分析法」。
常规的数据分析法一般都可以分为：趋势分析，对比分析和细分分析。
接下来我们将用「同环比分析法」「ABC分析法」和「漏斗分析法」来对应说明。
同比拿某个周期的时间段与上一个周期的相同时间段做比较。
例如今年的3月比去年的3月，本周的周三比上周的周一等等。
同比增长率=（本期数-同期数）/同期数x100%。
数据分析师的完整知识结构_光环大数据培训
数据分析师的完整知识结构_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构告诉你，作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。
因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。
这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。
比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。
当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel 版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。
(Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。
当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。
直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。
这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。
在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。
另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。
2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。
比如：数据存储系统是MySql、Oracle、SQLServer还是其他系统。
数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。
从设计到数据入门经验总结_光环大数据培训
从设计到数据入门经验总结_光环大数据培训光环大数据数据分析师培训机构了解到，1. 三部曲——建立分析框架∙建立分析框架：了解业务、以及业务想要什么（目标）。
∙提交数据需求: 根据你的访谈、梳理，得到业务流程、业务愿景以及目标，那么就可以和需求方共同确认“看什么”以及“怎么看”。
好的数据产品经理或者数据分析师，永远不是坐等需求方提出他要看什么度量和维度，而是要引导对方看更合适的东西以回答他关于目标是否达成的问题。
∙进行数据分析：使用多种维度，进行总体的、细分的、多维的分析，当发现问题时，能够使用这些维度的组合帮助用户找到影响原因。
一切都基于你有多了解业务：下图是几年前的老图了，左侧是业务流程图（业务流程图怎么画），右侧是概念中的数字体系示意（可视化是为了更好和需求方沟通）。
PPT里因为存在具体业务的案例，不便分享，到此为止吧。
如果有时间的话，我还是会编脱离具体业务的案例的……这就是写博客的苦逼之处，工作中都是工作的案例，为了写篇博客，还得自己再编一套有板有眼的故事……2. 三部曲——提交数据需求故意放了张你可能看不清楚的图（o(╯□╰)o），所以别问我要大图了，谢谢~左侧就是度量分类和度量，从标注了颜色底色开始的就是维度了，标了颜色的也即此指标需要被计算到所需的维度，灰色的表示不需要，黄色和绿色（以及上面的数字1、2），表示优先级不同，黄色的当然是高优先级了。
比如黄色上我写的数字应该是1,也即第一优先级。
实际上，依据不同的场景，当然可以有很多简化，比如无需标注优先级之类的。
此外，还需要单独提供维度和度量的详细口径定义说明表格，这时最好和分析师一起，详细进行确认。
3. 三部曲——进行数据分析你提的需求不管是做成报表、还是做成具体可视化的界面，总之如果已经开发出来了，就来玩魔方吧。
只是报表有可能你得导出来在EXCEL里玩魔方。
（即使是可视化的界面，也依赖于对方设计得是否易用）最简单的分析是逐级钻取，如：比如，当分析某个APP的Active users, 当我已经锁定某个省份有问题的时候，我们既可以继续钻取到城市去明晓细节，又可以交叉到品牌，看不同省份间品牌偏好的问题。
如何在业余时学数据分析_光环大数据培训
如何在业余时学数据分析_光环大数据培训想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。
那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？而且数据分析一定是不能脱离业务的，所以从业务的角度，我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。
Part1|数据分析方法论&知识体系1.数据分析体系：道、术、器「道」是指价值观。
要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
「术」是指正确的方法论。
现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
「器」则是指数据分析工具。
一个好的数据分析工具应该能帮助大家进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省时间和精力，帮助更好理解用户、更好优化产品。
2.数据分析的价值数据分析不能为了分析而分析，而要将落脚点放到业务、产品和用户上。
以产品经理为例，数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
当我们上线了一个新的产品（product）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。
然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。
最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。
在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
3.数据分析的方法（1）流量分析a.访问/下载来源，搜索词网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；b.自主投放追踪平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。
光环大数据大数据分析培训 分享新的数据分析方法_光环大数据培训
光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。
像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
但仅仅囤积数据是不够的。
你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。
只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。
然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。
以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。
1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。
不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。
BI(商业智能)正走向死亡。
或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。
每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。
分析正在迁移到业务应用程序的结构中。
从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。
这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。
随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。
2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。
分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。
现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。
分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。
分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。
编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。
数据分析培训怎么样 光环大数据分析师的学习经验总结
数据分析培训怎么样光环大数据分析师的学习经验总结写在开头的话，在写这篇文章之前已经计划了很久，只是由于学习任务比较繁重，且没有工作经验没有说服力，所以计划一推再推。
现在学完了全部课程并工作了一段时间后，终于有时间有经验给大家分享一下我的心得。
希望我的感悟心得能给喜欢数据分析或想做这一份工作的读者有一定帮助。
我的知识背景并不复杂，理工科出身、计算机专业，在校期间最喜爱的专业课是数据库和数据结构，虽然最终没有成为一个程序猿，但也曾经通宵奋战写代码，除此之外，和大部分大学生一样，普通的高等数据基础、学过概率统计，简而言之，我的基础和大部分同学一样；在我看来编程的核心是数据库，而数据库的核心是数据，在一次数据库方面的讲座中偶然听到了一个新的词汇“数据挖掘”，而数据挖掘的作用是挖掘蕴藏在大型数据库海量数据中潜在应用价值的信息或规则；面对日益庞大的数据量，我们需要的不正是去粗取精吗？我被如此新颖和实用的技术深深的吸引了，这一年是2014年底；在之后的一长段时间中，我在生产企业中工作过，在生产企业中我接触到了精益六西格玛，而在这种管理方法体系中恰恰最看重的就是数据；之后在管理咨询公司工作的经历让我体会到，各行各业已经开始重视数据在工作中的作用，开始根据看得到的数据来进行日常的管理工作和安排将来的工作计划，这让我看到了数据的潜力，也让我坚定了将“数据”作为我的工作技能的决心，但数据分析培训好学吗？怎样才能成为一个专业的数据人？对此我一无所知。
为了在不浪费时间和精力的前提下更快更好地进入数据领域，我当时参加了光环大数据的数据分析师培训，这一次培训的内容包括几个大的方面：战略管理、数据分析基础、量化经营、量化投资，在培训期间学习了很多在管理咨询公司接触过的知识，如：PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、波士顿矩阵、GE矩阵，让我对这些工具有了更深层次的体会和理解；课程中除了讲到了数据分析行业的前景等预备知识还有数据采集、数据录入、数据清洗、数据分析前加工，也讲了我感兴趣的回归分析、时间序列分析，并且都由老师带领同学使用Excel进行操作，但是苦于我并非财会专业毕业，并没有学习过财务管理、市场营销等课程，在量化投资部分学习起来感觉比较吃力；经过培训之后让我对数据的作用有了更直观的认识，也熟悉了数据分析项目的步骤和工作内容，更让我感受了如何站在一个决策者的角度利用总投资估算表、总成本费用估算表、收益估算表、现金流量表的数据进行准确的投资决策。
大数据经典手册_光环大数据培训
大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。
如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。
给大家介绍一下学习大数据的步骤。
1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。
数据需要有具体的背景才能说明问题。
数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。
以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。
同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。
我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。
你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。
问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。
我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。
当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。
对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。
2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。
有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。
甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。
在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。
光环大数据数据分析师讲师分享 数据分析技巧
光环大数据数据分析师讲师分享数据分析技巧以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。
当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。
由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。
关于软件于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。
在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。
首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。
STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。
前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。
如何学习数据分析_武汉光环大数据培训
如何学习数据分析_武汉光环大数据培训如何学习数据分析？参加数据分析培训能高薪就业吗？光环大数据了解到，正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策，因此很受企业重视，大企业不惜重金聘请数据分析人才。
数据分析师的就业前景这么好，如何学习数据分析呢？学习数据分析有两种途径，一种是自学，一种是参加数据分析培训。
如何自学数据分析：统计学基础：《商务经济与统计》概率论假设检验多元线性回归之前的所有章节公式自己动手写一遍还有个麦克拉夫的。
统计工具的学习：spss傻瓜式的统计数据分析收费价格贵不灵活推荐大家学习R语言或者Python语言学习语言的语法R语言的语法很简洁《R in action》务必手动实现每一行代码Python学习手册，head first Python这两本还不错方法论的学习：方法论，定性分析数据挖掘理论与工具的学习：数据分析一般停留在业务方面的统计分析；数据挖掘需要从数据中挖掘潜在价值，学习建模，对具体数据抽象化，形成概括，能够得出一般的规律，一是对过去发生事情的总结，一是对未来的预测。
《数据挖掘导论》英文版南京大学周志华《机器学习》是好的中文入门教程，不过可能需要补充很多基础知识。
数据分析培训哪家好？数据分析培训能高薪就业吗？通常，工作2年后的大数据可视化分析工程师会成为月薪15K以上的高级工程师或项目经理。
其薪资增幅会很大，以北京为例，2年后平均薪资可达16850元。
光环大数据的数据分析培训，课程中D3，Smartbi,Tableau, SAP Design Studio 及七大行业的建模，为整个课程的核心知识点。
12大阶段50大模块课程+8大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据可视化的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！为了顺应时代的发展，光环大数据联合阿里云推出“AI智客计划”，致力于培养大数据和人工智能高技能人才！参加“AI智客计划”，送2000元助学金+阿里云认证！在快速发展的今天，只有抓住机遇努力学习提升技术，才能不被淘汰！更多“AI智客计划”和培训信息，请咨询光环大数据官网（）客服了解详情！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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一步步教你如何入门精益数据分析_光环大数据培训一、认识数据——产品经理与数据分析1.1数据的客观性数据是量化事物的手段，投射到不同的人身上又会导致解读的结论偏差，因此我能需要“求证”地分析第三方网站提供的调研数据（网站改版案例）。
大量的数据如何为我们所用呢。
大概包含以下几点：明确问题本质；了解产品业务；大量深入的产品实践。
1.2培养面对数据的“智慧”好的产品经理需要学会控制自己的思维，感性的发散，理性的聚焦需要同时具备。
基本是靠反复的练习和大量的数据阅历练成的吧。
产品经理开始有意识的学习数据分析的时候应该从以下两点开始：（1）学习如何提出数据统计需求提出数据需求的过程，是一个“界定产品目的和目标，根据目标提出假设、预判产品效果”的过程，要求对功能目标、功能预期效果有完整且清晰的掌握。
一个完整的数据需求包含功能设计方案、功能目的和目标、功能上线后需要跟踪的数据指标及指标精确定义。
网站注册流程需求案例：（2）学习如何解读数据对数据保持敏感，并能通过逻辑推理，进一步提出好的追问和假设，然后再通过数据或者其他手段来验证。
分清楚因果关系和相关关系，提出好的追问假设，在不同的维度拆分数据。
电商网站案例：1.3数据分析当中的“误区”忽略沉默用户；用户迫切需要的需求≠产品核心需求；过分依赖数据会限制产品经理的灵感；错判因果关系和相关关系；警惕表达数据的技巧（控制折线图纵坐标范围混淆结论）；不要妄谈大数据（大数据特征——要用全部数据、注重相关关系、全新的计算方法）。
二、获取数据——产品分析指标和工具2.1网站数据指标网站排名工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名网站监测工具：GoogleAnalytics、百度统计、CNZZ关键网站分析指标：访问量、访客数、浏览量、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率访问量：Session访客数：UniqueVisitor，依据用户的设备、浏览器分配Cookie浏览量：PageViews页面停留时长：该页面的总停留时长除以该页面的访问量网站停留时长：指访问一次会话的时间长度，等于网站所有访问量的总停留时长除以访问量跳出率：网站的重要指标。
等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量。
退出率：等于从一个页面的退出次数除以访问次数转化率：达成某种目标的访客数占总访客数(访客数换成访问量也是同样成立的)2.2移动应用类数据指标移动应用主要指标从获取用户到获得收入基本会经历以下几个过程：用户获取、用户活跃与参与、用户留存、用户转化、获取收入。
下面依次介绍各个阶段的主要指标：用户获取阶段：下载量(商店评分和排名)、安装激活量、激活率、新增用户数(一般就是新增设备数)、用户获取成本用户活跃与参与阶段：日活跃用户数、月活跃用户数(可表示用户规模)、活跃系数(日活除以月活)、平均使用时长、功能使用率用户留存阶段：次日留存率、7日留存率、30日留存率用户转化阶段：付费用户比例、首次付费时间、用户平均每月营收(月收入除以月活跃用户数)、付费用户平均每月营收(月收入除以月付费用户数) 获取收入阶段：收入金额，付费人数使用数据指标评价版本迭代效果的方法留存率对比核心功能使用率使用率和继续使用率(代表功能的受欢迎程度)对核心功能的促进效果(核心贡献的概念——举例：使用过功能A的听歌人数比例减去未使用过功能A的听歌人数比例)移动应用分析工具国内分析工具：友盟、TalkingData国外分析工具：Flurry，GoogleAnalyticsCrash分析工具：Crashlytics2.3电商类数据指标电商类关键指标销售额、购买客户数、客单价、购买转化率、UV、详情页UV、重点商品缺货率、妥投及时率销售额：网站的收入(UV*转化率*客单价)购买客户数：新老客户客单价：销售额除以购买客户数购买转化率：购买客户数除以访客数(UV)详情页UV(IPV_UV)分析数据指标方法流量增长因素：PC/WAP端(不同媒体)，APP端(iOS&Android)客单价增长因素：客单价等于人均购买件数*件单价件单价(热销商品价格变动)人均购买件数(组合装/单件装比例、推荐效果)转化率因素：转化漏斗电商网站的详情页来源一般分为：直接落地到详情页从首页进入详情页从频道进入详情页从分类页进入详情页面从品牌页进入详情页通过关联销售进入详情页面2.4UGC类数据指标UGC产品参与度指标访客数、登陆访客数及占比、沉默用户数及占比、平均停留时长、产出内容访客及占比(Lofter案例)访客数：Web端访客数+移动端访客数登陆访客数及占比：登陆的访客数占总访客的比例沉默用户数及占比：超过7天未产生内容的账号数占总账号数的比例平均停留时长：总停留时长除以访客数优质内容评分热度=分享次数+推荐次数+点赞次数互联网产品指标思路访客数和特征、获取渠道及渠道质量、访客参与深度、转化率和转化漏斗是否流畅访客数和特征：访问时间段、访问地域、设备、网络获取渠道及渠道质量：基本思路：带来多少新访客、浏览深度如何、留存率和转化率Web端：新访客占比(代表渠道拓展用户的能力)、跳出率、浏览页面数以及转化率移动端：新设备占比、次日留存以及转化率访客参与深度：跳出率、浏览页面数、转化率转化率和转化漏斗是否流畅：转化漏斗获取指标的方式分析日志、分析工具获取(自定义时间、自定义转化漏斗)三、分析数据——产品数据分析框架3.1基本分析方法对比分析：横向对比，纵向对比(保证对比指标之外其他因素尽可能保持一致，比如通常在做新旧版本分析的时候会尽量选择两个版本发布初期的新用户) 趋势分析：整体趋势、周期变化、极值点象限分析案例：渠道评估和优化(质量–数量)象限分析交叉分析法：案例：多维度的数据分析（ios和安卓下载数分析）交叉分析3.2数据分析框架——AARRR模型数据分析框架的作用保证结果的准确性、可靠性、针对性常见的分析框架(宏观，适用于管理和运营)（1）PEST分析框架：Political(政治)，Economic(经济)、Social(社会)、Technological(科技)，用于企业所处宏观环境的分析。
（2）5W2H分析框架：What+Why+When+Where+Who+How+HowMuch,常用于决策和执行性的活动措施（3）SWOT分析：Strengths(内部优势)，Weaknesses(内部劣势)Opportunities(外部机会)Threats(外部威胁)运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
（4）SMART原则36大数据（/）Specific(具体的)，Measurable(可衡量的)，Attainable(可达到的)，Relevant(相关的)，Time-Bound(有明确结束期限的)，常用于目标管理。
（5）4P理论36大数据（/）Product(产品)，Price(价格)，Place(渠道)，促销(Promotion)，用于制定营销策略。
（6）AARRR分析框架Acquisition(获取)Activation(激活)Retention(留存)Revenue(收入)Refer(推荐)AARRR模型AARRR分析思路AARRR模型应用提升AARRR各环节指标的对应操作(渠道分析案例)渠道分析案例渠道分析案例3.3数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析逻辑分层拆解逻辑拆解【相关指标和核心指标存在逻辑关联】分层拆解【同一层指标不相关】逻辑分层拆解漏斗分析法关键路径的转化率、转化率对比分析、GoogleAnalytics行为流3.4数据会说谎改变坐标轴：添加趋势线及其公式样本量的误差：决定样本量大小的因素(总体大小、总体内部差异程度) 平均数的数据谎言：当数据呈现正态分布，平均数才能近似代表整体的情况辛普森悖论：数据集中的变量被分组，其相关性被降低或不存在相关性(注意不用混淆变量分组数据)四、利用数据——数据驱动产品4.1数据应用的场景需求分析阶段：36大数据（/）对用户层面的需求，通过数据去伪存真。
对公司层面的需求，通过数据验证并提供证据(网易考拉海购退出率案例)产品设计阶段：设计前——发现问题，设计中——辅助决策，判断思路(A/Btest)，设计后——验证方案(对比核心指标)4.2数据驱动产品的方法通过数据发现问题：对导出率、跳出率、满意度、各端用户占比进行对比分析确定改版数据指标：综合用户需求和数据反映问题拟定核心指标产品设计：品牌调性(用户调研)、首页架构和陈列样式、展现形式上线后的数据验证：对之前的数据核心指标进行对比认证，并发现新问题4.3如何培养数据分析能力心法层面：好奇心、求知欲、观察生活基础层面：核心基础概念、基本统计原理实战层面：数据驱动产品闭环，熟悉业务，时刻关注数据、保持敏感为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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