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干货 ：基于用户画像的聚类分析
聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。
넶4 2020-04-09 -
【数据质量】--指标治理的三个步骤及必要条件
“同名同义”、“同义同名”、“异名异义”，三个词，即是指标治理的三个步骤。“由上推下，由小及大”是内在逻辑。在展开说明之前，我们先全盘阐述数据治理的范畴和逻辑关系。
넶4 2020-04-09 -
需求分析的前世今生 | 它从哪里来，又到哪里去
如何进行需求分析一直是一个炙手可热的问题。而本文主要讲的是关于需求的前世今生，它从哪里来，到哪里去？
一、需求收集
需求分析的前提是已经存在了需求，那么需求都是从哪里来的呢？我们怎么去收集需求呢？可参考《需浅谈需求池管理》中的需求收集。
被动告知需求：
主要业务部门，包括市场部、运营部、财务部、管理层等主要业务部门，需求目的是为了上线某一个新业务或者是新活动，这时候产品要做的是了解新业务或者新活动的内容，梳理出业务流程，整理涉及到的逻辑出demo等等；넶149 2018-04-02 -
干货来袭 | 一份比较完整的数据报告撰写教程
撰写报告就像是任何其他的技能一样，要通过学习具体的流程和不断练习才能提升。这篇文章详实地阐述了一个数据报告“苦手”如何“上手”修炼这门技能。
01 明确内容
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。一份技术报告的目的是传递信息。然而，技术信息是很难让人理解的，因为它不仅复杂，而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中，你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。넶130 2018-04-02 -
大数据的风险和现存问题
“大数据”无疑是当下的热门术语，提及数据分析必谈大数据，这是对大数据和数据分析的双重误解，面对一个流行概念本身所许诺的前景和它所代表的商业利益，学界应保持高度的真诚和怀疑。本文发表于《广告大观（理论版）》2013年03期，作者结合多年的数据分析经验，就大数据面临的风险和现存问题做一个说明，并希望从大数据本身的特性出发讨论它对业界和科学研究的影响，希望能引发更多思考和讨论。
넶133 2018-04-02 -
揭秘 | 消费者更愿意消费怎样的品牌？
据悉，本次报告涉及全球43个国家与地区，涵盖全球GDP 75%的区域，排行以消费者触及数（CRP）为测量指标，揭示被更多消费者购买、经常购买的品牌，即反映消费者真实的品牌选择。“是基于消费者真实购买行为的报告”，虞坚表示，消费者触及数由三部分计算得来，一是这个国家的人口，二是一年中有多少家庭曾在这个时间购买过该品类或品牌，三是这些家庭平均会购买多少次，从数量来说，这“体现了三千亿次消费者的购买决策”，即是对当下消费趋势的反应，也是对未来品牌发展的预警。
넶156 2018-04-02
