数值(互联网运营的数据分析如何做好)
资讯
2024-04-18
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1. 数值,互联网运营的数据分析如何做好?
眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的,却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华,却解决大量的问题。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。
我们从第十个方法倒着讲,重要性并无优劣之分,但压轴的,往往是最重要的。
方法十:Link Tag的流量标记
Link tag标记流量源头 ,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。
Link tag的意思,是在流量源头的链出链接上(链出URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。
Link tag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。
Link tag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,不仅仅是常规分析,还包括归因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。
方法九:转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel),这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟(session duration >10minutes)。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
方法八:微转化
人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题,但大问题总是有限的,这些问题搞定后,你还是需要对你的转化进行持续优化,这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。
个人认为,研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例,课堂上跟大家讲。
方法七:合并同类项
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分,但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举一个例子,我问你,一个电子商务网站,所有商品页的整体表现如何?它们作为一个整体的bounce rate怎么样,停留时间怎么样,用户满意度怎么样等等,你能够回答吗?
如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析,就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候,我们必须要合并同类项。
如何合并?利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了,因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途,比如你要了解web或者app一个版块(频道)的整体表现,或者你要了解整个导航体系的使用情况,这都是必须使用的方法。
方法六:AB测试
增长黑客不谈AB测试是耻辱。
通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。
比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。你看到了问题——漏斗,而且你也想出了主意——改变定价。
但是这个主意靠不靠谱,可不是你想出来的,必须得让真实的用户用。于是你用AB测试,一部分的用户还是看到老价格,另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化。若真如此,新的价格就被确定下来(定型),开始在新的转化高度上运行,直到你又发现一个新的需要改进的问题。
增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,如何验证的?主要方法就是AB测试。
今天的互联网世界,由于流量红利时代的结束,对于快速迭代的要求大大提升了,这也使我们更加在意测试的力量。
在web上进行AB测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外那些经典app,那些卖钱游戏,几乎天天都在AB测试。
方法五:热图及对比热图
热图是一个大家都喜欢的功能,它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。不过真用起来,可能大家很少真正去深究吧!
热图,对于web、app的分析,都非常重要!今天的热图相对于过去的热图,功能得到了极大的提升。
在web端,过去一些解决不好的问题,比如只能看链接的被点击情况,点击位置错位,对浮层部分点击的标记,对链出链接的标记等等,现在已经有好的工具能够提供很多新的办法去解决。在app端则分为两种情况,内容类的app,对于热图的需求较弱;但工具类的app对于热图的需求则很显著。前者的screen中以并列内容为主,且内容动态变换,热图应用价值不高;后者则特别需要通过热图反映用户的使用习惯,并结合app内其他的engagement的分析(in-app engagement)来优化功能和布局设计,所以热图对它们很重要。
要想热图用的好,一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题。我常常用集中对比热图的方法。
其一,多种热图的对比分析,尤其是点击热图(触摸热图)、阅读线热图、停屏热图的对比分析;
其二,细分人群的热图对比分析,例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。
其三,深度不同的互动,所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。
总之,分析很多用户交互的时候,热图简直是神器,只不过,热图真的比你看到的要更强大!
方法四:Event Tracking(事件追踪)
互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析,还有后面要讲到的归因分析等等,都是在网站分析的基础之上发展起来的。
但是,早期的网站分析有一个特点,就是对于用户在页面上互动行为的记录,只能记录下来一种,就是点击http链接(点击URL)。不过随着技术的发展,页面上不仅仅只有http链接,页面上还有很多flash(现在flash都要被淘汰了)、JavaScript的互动链接、视频播放、链接到其他的web或者app的链接等等,用户点击这些东西就都无法被老方法记录下来了。
不过,有问题就一定有方法,人们发明了event tracking来解决上面的问题。event tracking本质上是对这些特殊互动的定制化监测,而由于是定制化,所以反而有了更多附加的好处,即可以额外添加对于这个活动的更多的说明(以event tracking这个方法的附件属性的方式)。结果,这个方法甚至有些反客为主,即使是一些http链接,很多分析老手也喜欢把它们加上event tracking(技术上完全可行),以获得更多的额外监测属性说明。
随着app的出现,由于app的特殊性(屏幕小,更强调在一个屏幕中完成互动),分析app的page(实际上应该是app的screen)间跳转的重要性完全不如web上的page之间的跳转,但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大,这就使我们分析in-app engagement的时候,必须大量依赖event,而相对较少使用screen。这就是说,在app端,event反而是主,page(更准确应该是screen)反而是辅!
这也是为什么,这个方法你必须要掌握的原因。
方法三:Cohort分析
Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析,有的说是世代分析,有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6,找找自己觉得合适的译名。
无论哪种叫法,cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。
Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单,但却十分直观。相较于比较繁琐的流失(churn)分析,RFM或者用户聚类等,Cohort只用简单的一个图表,甚至连四则运算都不用,就直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存(或流失)变化情况。甚至,Cohort还能帮你做预测。
我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。
方法二:Attribution(归因)
归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。
因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。
如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。
如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上,会特别多的篇幅讲解这个方法。
方法一:细分
严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。
我经常的口头禅是,无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。
细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。如:北京地区的新访问者。即分群(segmentation)。
细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,我们前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如,我的朋友孙维(卡车之家的数据负责人),他将用户的反馈作为event tracking的属性(放在了event action属性中),提交给GA,然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。
分析跳出率时,我们也会把landing page和它的traffic source(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。
无细分,毋宁死。
2. c35混凝土用回弹仪回弹?
C35回弹数值为36.8MPA、碳化深度为零时可以判定合格;具体可以参照<<回弹法检测混凝土抗压强度技术规程>>JGJ/TT2323--2002001、一般建筑工程中,砼回弹检测法的实际运用是根据工程结构及砼代表部位来分组回弹的,比如梁、板、柱位置的砼强度回弹检测,同时根据实际碳化深度,换算实际砼强度,以此来判定砼强度是否符合设计强度,对于当设计砼强度为C35,实际工程砼回弹时一般正常回弹值都在40MPA左右,低于36.8MPA,基本说明该批次砼是强度是不合格的;砼的碳化深度对回弹值的影响非常大,在回弹时一定要准确测量碳化深度。
3. 数据分析师就业前景怎么样?
其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资,其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。
先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图,一个展现成都地区数据分析师的岗位数量,一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。
其实我们在这两个截图可以看出两个问题,第一,在成都地区,数据分析师相关的招聘岗位是很多的;第二,在成都地区,数据分析的相关的岗位薪资是不错的。
大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求,可以自己用boss直聘搜一下,有个直观感受。
那么,在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后,我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路,这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。
总得来说,初级数据分析师可以往两个方向分流:技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果:业务或技术。
如果一个初级数据分析师希望在业务上精深,并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营,另一个是数据产品经理。如上图所示。
如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕,并且在某一领域举足轻重,那么通常有两个方向:算法工程师,大数据开发。做到极致了,就是数据科学家。
对这些岗位的定义,可以参考下列的解释。
1、数据产品经理
数据产品不但要运用埋点原理,使用工具抓取数据并分析,还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。
2、数据运营
主要负责运营活动的效果分析,并且提出更好的运营解决方案。
3、算法工程师
他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型,是当之无愧的产品灵魂。
4、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗,他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作,主要是服务于数据的使用者,比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
5、数据科学家
数据科学家属于综合性人才,集数据分析能力(>数据分析师)、统计学基础、业务能力(>数据产品)、算法(>算法工程师)与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配,各方面的能力都超一流,不过这类人才相当稀有,在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了职业分层,再回归到最重要的本质吧,这个本质就是赛道。这个道理很简单,那就是在一个天花板不断上升的行业,个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们只有在一个路很宽,人不挤的赛道上才能够跑得快,也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
关于这些,我们可以直观地看下面的数据,其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口,未来市场规模将达到2000亿!
*数据来源于:中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型:人才与就业》
其次,从薪资上来看,数据分析师薪资水平逐年递增,随着未来企业对数据分析师的需求越来越大,薪资水平将会继续上涨。
综上所述,数据分析师的就业前景是非常好的,如果你想要成为一名优秀的数据分析师,先找到自己的方向,确立一个职业目标,再逐步掌握数据分析师的必备技能,在软件的基础操作上不断提升自己的应用水平。
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4. 大数据管理与应用专业?
大数据管理与应用专业是新兴专业之一,属于管理学大类专业,所以在课程设置上与计算机大类下的数科专业还是有一些区别的。
在当前的大数据时代背景下,管理学与大数据相结合是一个必然的发展趋势,而且近几年很多管理学专业的老师都在寻求通过大数据来完成创新,有越来越多的管理学专业老师会在国培时参加我的大数据课题,2021年的表现更为明显。
专业之间的区别主要是学习和实践场景上的差异,虽然都是大数据专业,在计算机学院学习和在管理学院学习,场景上的差异还是比较大的,这也会导致学生会有不同的关注点,对于未来的就业也有比较大的影响。
总体上来说,计算机学院的同学会更关注技术本身,会重视数据的采集、传输、存储、分析、开发、应用、呈现和安全,会围绕数据自身的价值化来开展技术层面的深入学习,在就业方向上,会重点选择开发岗、算法岗和运维岗。
虽然管理学院的大数据专业还没有迎来大面积就业,但是从课程设置上来看,就业的主要目的地并不会局限在IT互联网行业,大量传统行业的管理岗位都可以选择,可以说就业边界还是比较广阔的。
大数据管理与应用专业会重视管理与大数据技术的结合,会把重点放在数据分析方向上,这一点与计算机专业的区别是比较明显的,而且相对于计算机学院的同学来说,在管理学院学习大数据对于实践场景的要求并不算高,实践难度也要相对小一些。
管理学大类专业除了大数据管理与应用专业之外,还有信管专业,这两个专业还是有一定联系的,而且目前信管专业也在逐渐增加一些大数据相关的内容。
在考研方面,大数据管理与应用专业选择考管理学院会相对容易一些,考计算机或者数理学院有一定的难度。
总体上来说,大数据管理与应用专业的侧重点还是在管理上,数据科学与大数据技术专业的侧重点则是在技术上。
5. 大数据目前好学吗?
谢谢邀请!
世界上没有难学的知识,只有难以教授的学生,心态决定状态,世上无难事以要肯攀登。
大数据是近几年比较热门的专业。目前,国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。
计算机科学与技术(数据科学与大数据技术方向),本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能,掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识,熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术,具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力,具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。
毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作,大数据系统集成与管理维护等各方面工作,亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
就业前景
2019年12月10日,中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示,2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示,预计到2020年,全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元,较2018年的预期水平增长约33.33%,较2016年的市场收入规模翻一倍。
大数据人才稀缺,根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
5月22日,智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测,2020年底,信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。
报告称,2020年一季度,信息基础设施产业核心技术岗位中,缺口较大职位以软件开发类为主,包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等,多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。
监测显示,一季度,信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位,除软件开发等基础通用岗位外,大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高;人工智能需要大量算法工程师人才;通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位;ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。
就业方向
大数据主要的三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
推荐院校
根据全国高校学科评估结果,此处仅推荐B级以上高校——
A+类高校:北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学
A类高校:北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学
A-类高校:北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学
了解了大数据行业和大数据专业后,对于考生填报热门专业时,需要注意以下几点:
1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考时是冷门,但行业需求大,就业率更高。
2.选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。
3.志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。
4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。
5.考生报考时要注意,有的高校大数据专业是按大类招生,即按计算机大类,且只招理科生。
我的回答希望对你有所帮助,祝你好运!
随着高考的临近,家长们越来越关注志愿填报的相关信息,毕竟在学习上帮不了孩子太多,但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。
近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章,希望能在志愿填报的路上助您一臂之力!敬请点击关注!
6. 为什么在excel里合并单元格时出现?
这是因为选择合并的单元格中都有内容,而合并后只能显示其中的一个内容,所以会出现“选定区域包含多重数值”的提示,提醒用户谨慎处理。 具体的操作方法如下:
1、打开电脑中的一个excel文档,然后在两个单元格中分别输入数值,如下:
2、然后选中两个单元格,点击上面的“合并后居中”,这样就会弹出“选定区域包含多重数值”的提醒了:
3、如果只需要保留第一个单元格的内容,则点击“确定”:
4、这样就只会保留第一个数值,如下:
7. 怎样让EXCEL一个单元格的数值既等于这几个单元格的和又等于其他几个单元格的和?
EXCEL2007中左上角圆形按钮-----EXCEL选项-----公式----启用迭代计算前面的方框打勾,选择自己需要的最多迭代次数及可。举例:启用迭代计算前面的方框打勾,选择自己需要的最多迭代次数1次,在a1单元给输入1,在b1单元格输入=1+b1即可,可得出b1单元格输入=1+b1=1
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1. 数值,互联网运营的数据分析如何做好?
眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的,却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华,却解决大量的问题。
下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。
我们从第十个方法倒着讲,重要性并无优劣之分,但压轴的,往往是最重要的。
方法十:Link Tag的流量标记
Link tag标记流量源头 ,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于app下载来源的监测(但后者需要满足一定的条件)。
Link tag的意思,是在流量源头的链出链接上(链出URL上)加上尾部参数。这些参数不仅不会影响链接的跳转,而且能够标明这个链接所属的流量源是什么(理论上能够标明流量源的属性数是无限的)。
Link tag不能单独起作用,必须要在网站分析工具或者app分析工具的配合下工作。
Link tag是流量分析的基础,要严肃的分析流量,不仅仅是常规分析,还包括归因分析(attribution analysis),都需要使用link tag的方法。
方法九:转化漏斗
分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel),这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟(session duration >10minutes)。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单,无论web还是app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
方法八:微转化
人人都懂转化漏斗,但不是所有人都关注微转化。但是你想指望一个转化漏斗不断提升转化率太困难了,而微转化却可以做到。转化漏斗解决的是转化过程中的大问题,但大问题总是有限的,这些问题搞定后,你还是需要对你的转化进行持续优化,这个时候必须要用到微转化。
微转化是指在转化必经过程之外,但同样会对转化产生影响的各种元素。这些元素与用户的互动,左右了用户的感受,也直接或者间接的影响了用户的决定。
比如,商品的一些图片展示,并不是转化过程中必须要看的,但是它们的存在,是否会对用户的购买决定产生影响?这些图片就是微转化元素。
个人认为,研究微转化比研究转化更好玩。有一些案例,课堂上跟大家讲。
方法七:合并同类项
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分,但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举一个例子,我问你,一个电子商务网站,所有商品页的整体表现如何?它们作为一个整体的bounce rate怎么样,停留时间怎么样,用户满意度怎么样等等,你能够回答吗?
如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析,就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候,我们必须要合并同类项。
如何合并?利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了,因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途,比如你要了解web或者app一个版块(频道)的整体表现,或者你要了解整个导航体系的使用情况,这都是必须使用的方法。
方法六:AB测试
增长黑客不谈AB测试是耻辱。
通过数据优化运营和产品的逻辑很简单——看到问题,想个主意,做出原型,测试定型。
比如,你发现转化漏斗中间有一个漏洞,于是你想,一定是商品价格不对头,让大家不想买了。你看到了问题——漏斗,而且你也想出了主意——改变定价。
但是这个主意靠不靠谱,可不是你想出来的,必须得让真实的用户用。于是你用AB测试,一部分的用户还是看到老价格,另外一部分用户看到新价格。若是你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化。若真如此,新的价格就被确定下来(定型),开始在新的转化高度上运行,直到你又发现一个新的需要改进的问题。
增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证,如何验证的?主要方法就是AB测试。
今天的互联网世界,由于流量红利时代的结束,对于快速迭代的要求大大提升了,这也使我们更加在意测试的力量。
在web上进行AB测试很简单,在app上难度要高很多,但解决方法还是很多的。国外那些经典app,那些卖钱游戏,几乎天天都在AB测试。
方法五:热图及对比热图
热图是一个大家都喜欢的功能,它是最直观的记录用户与产品界面交互的工具。不过真用起来,可能大家很少真正去深究吧!
热图,对于web、app的分析,都非常重要!今天的热图相对于过去的热图,功能得到了极大的提升。
在web端,过去一些解决不好的问题,比如只能看链接的被点击情况,点击位置错位,对浮层部分点击的标记,对链出链接的标记等等,现在已经有好的工具能够提供很多新的办法去解决。在app端则分为两种情况,内容类的app,对于热图的需求较弱;但工具类的app对于热图的需求则很显著。前者的screen中以并列内容为主,且内容动态变换,热图应用价值不高;后者则特别需要通过热图反映用户的使用习惯,并结合app内其他的engagement的分析(in-app engagement)来优化功能和布局设计,所以热图对它们很重要。
要想热图用的好,一个很重要的点在于你几乎不能单独使用一个热图就想解决问题。我常常用集中对比热图的方法。
其一,多种热图的对比分析,尤其是点击热图(触摸热图)、阅读线热图、停屏热图的对比分析;
其二,细分人群的热图对比分析,例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图对比等等。
其三,深度不同的互动,所反映的热图也是不同的。这种情况也值得利用热图对比功能。例如点击热图与转化热图的对比分析等。
总之,分析很多用户交互的时候,热图简直是神器,只不过,热图真的比你看到的要更强大!
方法四:Event Tracking(事件追踪)
互联网运营数据分析的一个很重要的基础是网站分析。今天的app分析、流量分析、渠道分析,还有后面要讲到的归因分析等等,都是在网站分析的基础之上发展起来的。
但是,早期的网站分析有一个特点,就是对于用户在页面上互动行为的记录,只能记录下来一种,就是点击http链接(点击URL)。不过随着技术的发展,页面上不仅仅只有http链接,页面上还有很多flash(现在flash都要被淘汰了)、JavaScript的互动链接、视频播放、链接到其他的web或者app的链接等等,用户点击这些东西就都无法被老方法记录下来了。
不过,有问题就一定有方法,人们发明了event tracking来解决上面的问题。event tracking本质上是对这些特殊互动的定制化监测,而由于是定制化,所以反而有了更多附加的好处,即可以额外添加对于这个活动的更多的说明(以event tracking这个方法的附件属性的方式)。结果,这个方法甚至有些反客为主,即使是一些http链接,很多分析老手也喜欢把它们加上event tracking(技术上完全可行),以获得更多的额外监测属性说明。
随着app的出现,由于app的特殊性(屏幕小,更强调在一个屏幕中完成互动),分析app的page(实际上应该是app的screen)间跳转的重要性完全不如web上的page之间的跳转,但分析app上的点击行为的重要性则十分巨大,这就使我们分析in-app engagement的时候,必须大量依赖event,而相对较少使用screen。这就是说,在app端,event反而是主,page(更准确应该是screen)反而是辅!
这也是为什么,这个方法你必须要掌握的原因。
方法三:Cohort分析
Cohort分析还没有一个所有人都统一使用的翻译。有的说是队列分析,有的说是世代分析,有的说是队列时间序列分析。大家可以参考维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%98%9F%E5%88%97%E7%A0%94%E7%A9%B6,找找自己觉得合适的译名。
无论哪种叫法,cohort分析在有数据运营领域都变得十分重要。原因在于,随着流量经济的退却,精耕细作的互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。Cohort分析最大的价值也正在于此。Cohort分析通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来发现哪些因素影响短、中、长期的留存。
Cohort分析受到欢迎的另一个原因是它用起来十分简单,但却十分直观。相较于比较繁琐的流失(churn)分析,RFM或者用户聚类等,Cohort只用简单的一个图表,甚至连四则运算都不用,就直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存(或流失)变化情况。甚至,Cohort还能帮你做预测。
我总觉得cohort分析是最能体现简单即美的一个典型方法。
方法二:Attribution(归因)
归因不是人人都听说过,用好的更是寥寥无几。 不过,考虑到人们购买某一样东西的决策,可能受到多种因素(数字营销媒体)的影响,比如看到广告了解到这个商品的存在,利用搜索,进一步了解这个商品,然后在social渠道上看到这个商品的公众号等等。这些因素的综合,让一个人下定了决心购买。
因此,很多时候,单一的广告渠道并不是你打开客户闸门的阀门,而是多种渠道共同作用的结果。
如何了解数字营销渠道之间的这种先后关系或者相互作用?如何设置合理的数字营销渠道的策略以促进这种关系?在评价一个渠道的时候,如何将归因考虑在内从而能够更客观的衡量?这些都需要用到归因。
如果你是互联网营销的负责人,归因分析是必不可少的分析方法。在我的课堂上,会特别多的篇幅讲解这个方法。
方法一:细分
严格说,细分不是一种方法,它是一切分析的本源。所以它当之无愧要排名第一。
我经常的口头禅是,无细分、毋宁死。没有细分你做什么分析呀。
细分有两类,一类是一定条件下的区隔。如:在页面中停留30秒以上的visit(session);或者只要北京地区的访客等。其实就是过滤。另一类是维度(dimension)之间的交叉。如:北京地区的新访问者。即分群(segmentation)。
细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,我们前面讲的构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
维度之间的交叉是比较体现一个人分析水平的细分方法。比如,我的朋友孙维(卡车之家的数据负责人),他将用户的反馈作为event tracking的属性(放在了event action属性中),提交给GA,然后在自定义的报告中,将用户反馈和用户的其他行为交叉起来,从而看到有某一类反馈的用户,他们的行为轨迹是什么,从而推测发生了什么问题。
分析跳出率时,我们也会把landing page和它的traffic source(流量源)进行交叉,以检查高跳出率的表现是由着陆页造成,还是由流量造成。这也是典型的维度交叉细分的应用。
无细分,毋宁死。
2. c35混凝土用回弹仪回弹?
C35回弹数值为36.8MPA、碳化深度为零时可以判定合格;具体可以参照<<回弹法检测混凝土抗压强度技术规程>>JGJ/TT2323--2002001、一般建筑工程中,砼回弹检测法的实际运用是根据工程结构及砼代表部位来分组回弹的,比如梁、板、柱位置的砼强度回弹检测,同时根据实际碳化深度,换算实际砼强度,以此来判定砼强度是否符合设计强度,对于当设计砼强度为C35,实际工程砼回弹时一般正常回弹值都在40MPA左右,低于36.8MPA,基本说明该批次砼是强度是不合格的;砼的碳化深度对回弹值的影响非常大,在回弹时一定要准确测量碳化深度。
3. 数据分析师就业前景怎么样?
其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资,其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。
先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图,一个展现成都地区数据分析师的岗位数量,一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。
其实我们在这两个截图可以看出两个问题,第一,在成都地区,数据分析师相关的招聘岗位是很多的;第二,在成都地区,数据分析的相关的岗位薪资是不错的。
大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求,可以自己用boss直聘搜一下,有个直观感受。
那么,在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后,我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路,这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。
总得来说,初级数据分析师可以往两个方向分流:技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果:业务或技术。
如果一个初级数据分析师希望在业务上精深,并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营,另一个是数据产品经理。如上图所示。
如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕,并且在某一领域举足轻重,那么通常有两个方向:算法工程师,大数据开发。做到极致了,就是数据科学家。
对这些岗位的定义,可以参考下列的解释。
1、数据产品经理
数据产品不但要运用埋点原理,使用工具抓取数据并分析,还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。
2、数据运营
主要负责运营活动的效果分析,并且提出更好的运营解决方案。
3、算法工程师
他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型,是当之无愧的产品灵魂。
4、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗,他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作,主要是服务于数据的使用者,比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。
5、数据科学家
数据科学家属于综合性人才,集数据分析能力(>数据分析师)、统计学基础、业务能力(>数据产品)、算法(>算法工程师)与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配,各方面的能力都超一流,不过这类人才相当稀有,在行业中基本是可遇而不可求。
最后说完了职业分层,再回归到最重要的本质吧,这个本质就是赛道。这个道理很简单,那就是在一个天花板不断上升的行业,个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们只有在一个路很宽,人不挤的赛道上才能够跑得快,也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。
关于这些,我们可以直观地看下面的数据,其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口,未来市场规模将达到2000亿!
*数据来源于:中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型:人才与就业》
其次,从薪资上来看,数据分析师薪资水平逐年递增,随着未来企业对数据分析师的需求越来越大,薪资水平将会继续上涨。
综上所述,数据分析师的就业前景是非常好的,如果你想要成为一名优秀的数据分析师,先找到自己的方向,确立一个职业目标,再逐步掌握数据分析师的必备技能,在软件的基础操作上不断提升自己的应用水平。
对数据分析感兴趣想要获取更多干货分享的同学,欢迎关注我们的公众号:聚数云海
4. 大数据管理与应用专业?
大数据管理与应用专业是新兴专业之一,属于管理学大类专业,所以在课程设置上与计算机大类下的数科专业还是有一些区别的。
在当前的大数据时代背景下,管理学与大数据相结合是一个必然的发展趋势,而且近几年很多管理学专业的老师都在寻求通过大数据来完成创新,有越来越多的管理学专业老师会在国培时参加我的大数据课题,2021年的表现更为明显。
专业之间的区别主要是学习和实践场景上的差异,虽然都是大数据专业,在计算机学院学习和在管理学院学习,场景上的差异还是比较大的,这也会导致学生会有不同的关注点,对于未来的就业也有比较大的影响。
总体上来说,计算机学院的同学会更关注技术本身,会重视数据的采集、传输、存储、分析、开发、应用、呈现和安全,会围绕数据自身的价值化来开展技术层面的深入学习,在就业方向上,会重点选择开发岗、算法岗和运维岗。
虽然管理学院的大数据专业还没有迎来大面积就业,但是从课程设置上来看,就业的主要目的地并不会局限在IT互联网行业,大量传统行业的管理岗位都可以选择,可以说就业边界还是比较广阔的。
大数据管理与应用专业会重视管理与大数据技术的结合,会把重点放在数据分析方向上,这一点与计算机专业的区别是比较明显的,而且相对于计算机学院的同学来说,在管理学院学习大数据对于实践场景的要求并不算高,实践难度也要相对小一些。
管理学大类专业除了大数据管理与应用专业之外,还有信管专业,这两个专业还是有一定联系的,而且目前信管专业也在逐渐增加一些大数据相关的内容。
在考研方面,大数据管理与应用专业选择考管理学院会相对容易一些,考计算机或者数理学院有一定的难度。
总体上来说,大数据管理与应用专业的侧重点还是在管理上,数据科学与大数据技术专业的侧重点则是在技术上。
5. 大数据目前好学吗?
谢谢邀请!
世界上没有难学的知识,只有难以教授的学生,心态决定状态,世上无难事以要肯攀登。
大数据是近几年比较热门的专业。目前,国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。
计算机科学与技术(数据科学与大数据技术方向),本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能,掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识,熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术,具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力,具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。
毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作,大数据系统集成与管理维护等各方面工作,亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时,随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
就业前景
2019年12月10日,中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示,2019年以来,全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势,也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示,预计到2020年,全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元,较2018年的预期水平增长约33.33%,较2016年的市场收入规模翻一倍。
大数据人才稀缺,根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
5月22日,智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测,2020年底,信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。
报告称,2020年一季度,信息基础设施产业核心技术岗位中,缺口较大职位以软件开发类为主,包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等,多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。
监测显示,一季度,信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位,除软件开发等基础通用岗位外,大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高;人工智能需要大量算法工程师人才;通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位;ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。
就业方向
大数据主要的三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
推荐院校
根据全国高校学科评估结果,此处仅推荐B级以上高校——
A+类高校:北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学
A类高校:北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学
A-类高校:北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学
了解了大数据行业和大数据专业后,对于考生填报热门专业时,需要注意以下几点:
1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的,比如软件、计算机、金融,这些专业的就业率实际并没有那么高,地质勘探、石油、遥感等专业,虽然报考时是冷门,但行业需求大,就业率更高。
2.选择热门专业,更需要考虑就业质量。专业就业好,是统计学意义,指的是平均收入水平高,比如金融专业的收入,比其他纯文科专业的平均收入较高,但落实到个体层面,就业情况就不一样了,尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业,但对于考试成绩较低的同学来说,如果去一些普通院校、专科院校学习金融,最后就业情况可能还不如会计专业。
3.志愿填报,除了专业,城市因素也很重要:如果想从事金融、互联网的工作,更适合去一线城市,如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业,就是各行各业都能用到的专业,比如会计专业,专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市,也可以针对所在城市的行业特点选择专业,比如沿海城市外贸相对发达,选择国际贸易、外语类专业就业情况更好,比如武汉有光谷,选择光电类专业更好就业。
4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题,金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学,好专业不见得对所有个体都是好的。
5.考生报考时要注意,有的高校大数据专业是按大类招生,即按计算机大类,且只招理科生。
我的回答希望对你有所帮助,祝你好运!
随着高考的临近,家长们越来越关注志愿填报的相关信息,毕竟在学习上帮不了孩子太多,但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。
近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章,希望能在志愿填报的路上助您一臂之力!敬请点击关注!
6. 为什么在excel里合并单元格时出现?
这是因为选择合并的单元格中都有内容,而合并后只能显示其中的一个内容,所以会出现“选定区域包含多重数值”的提示,提醒用户谨慎处理。 具体的操作方法如下:
1、打开电脑中的一个excel文档,然后在两个单元格中分别输入数值,如下:
2、然后选中两个单元格,点击上面的“合并后居中”,这样就会弹出“选定区域包含多重数值”的提醒了:
3、如果只需要保留第一个单元格的内容,则点击“确定”:
4、这样就只会保留第一个数值,如下:
7. 怎样让EXCEL一个单元格的数值既等于这几个单元格的和又等于其他几个单元格的和?
EXCEL2007中左上角圆形按钮-----EXCEL选项-----公式----启用迭代计算前面的方框打勾,选择自己需要的最多迭代次数及可。举例:启用迭代计算前面的方框打勾,选择自己需要的最多迭代次数1次,在a1单元给输入1,在b1单元格输入=1+b1即可,可得出b1单元格输入=1+b1=1
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