個性化數(shù)據(jù)分析預測

有些數(shù)據(jù)科學過程不是直接的業(yè)務分析，而是數(shù)據(jù)分析。比如石業(yè)，“鉆井作業(yè)優(yōu)化”需要數(shù)據(jù)科學工具和技術，屬于數(shù)據(jù)科學家的日常工作。然而，我們不能把它與商業(yè)分析聯(lián)系起來。

無論以上哪種業(yè)務，都可以分解成一系列的階段。每過一個階段，就只剩下一部分用戶。準確記錄漏斗各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，以便分析優(yōu)化各個環(huán)節(jié)的通過率，是數(shù)據(jù)運營的基礎設施。數(shù)據(jù)運營中常見的痛點就是明知轉(zhuǎn)化漏斗上某個環(huán)節(jié)通過率低，卻沒有辦法改善。常見的解決方法是將數(shù)據(jù)分解成各個維度分別觀察，往往可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或系統(tǒng)的問題。如果多個維度可以靈活組合觀測數(shù)據(jù)，就成了數(shù)據(jù)立方體。雖然下圖與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營的漏斗數(shù)據(jù)無關，但原理是一樣的。數(shù)據(jù)的會計老師雖然不可或缺，但不是用戶增長的錨。那么，什么方法才能真正帶動一個產(chǎn)品的用戶快速增長呢？從歷史上成功的產(chǎn)品來看，有一些思路值得關注。 使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現(xiàn)哪些人具有更高的營銷成功率。個性化數(shù)據(jù)分析預測

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全憑經(jīng)驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？個性化數(shù)據(jù)分析預測

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