数据化运营

基础的数据分析：2大分析模型和6种数据展现图表
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鸟哥笔记
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▪ 2020/04/07
数据运营分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析 数据化运营 阅读：54358 [数据运营]
供应链金融4.0阶段，构建数据化风控体系才是企业的底牌
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盈鱼MA
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▪ 2020/03/04
聚焦供应链金融的风险问题，结合大数据探究供应链金融的风控解决方案。
大数据 数据化运营 大数据营销 阅读：7847 [数据运营] [金融行业]
数据产品经理：从埋点系统搭建到数据可视化落地
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产品之术
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▪ 2019/12/04
笔者在数据分析这条路上踩过的坑，进行复盘与反思，供大家学习与参考。
数据分析 数据化运营 阅读：6160 [数据运营]
数据化时代，正在发生的三个营销变化
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怪兽先森
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▪ 2019/11/27
虽然人性和底层逻辑不会大变，但是模式却会根据时代在不断变化。了解商业趋势的变化，好让我们的营销方式与时俱进，更好地了解消费者。本文将最常见的三个转变和大家分享一下。
数据化运营 大数据 营销策略 阅读：5011 [数据运营]
数据对营销的价值越来越大，如何用数据做出好营销？
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怪兽先森
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▪ 2019/11/06
你觉得数据对营销有什么作用呢？如何利用数据找出企业增长的问题，并进行客户关系管理的数据管理呢？本文将为你揭晓答案。
大数据营销 数据化运营 大数据 精准营销 阅读：5373 [数据运营]
从深度分销走向精准分销，品牌商数字化时代的渠道分销策略变革
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活动盒子
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▪ 2019/10/15
深度分销渐渐失灵，3个关键点助力品牌商完成分销渠道的数字化改造
大数据营销 数据化运营 大数据 自动化营销 精准营销系统 精准营销 阅读：9452 [渠道运营]
运营干货 | 一套正确且高效的数据分析体系该如何搭建？
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活动盒子
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▪ 2019/10/08
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
数据化运营 数据分析 阅读：10314 [数据运营]
如何做精细化的数据运营分析？
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青瓜传媒
青瓜传媒
▪ 2019/10/08
效率运营的精细化程度可能逐渐成为未来产品间的护城河，要实施精细化运营首先要做好产品的数据分析，本文是作者对自己数据从业历程所总结的一些感悟。
APP精细化运营 数据分析 数据化运营 阅读：8103 [数据运营]
数据分析干货 | 运营与增长黑客只差一个数据驱动
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诸葛io
诸葛io
▪ 2019/10/08
如果用户被你打动了，就会下载产品进行体验。作为一个新手用户，他使用了我们产品以后，我们应该围绕他去做一些什么样的事情？这也是需要运营人员考虑的。
数据分析 用户运营 数据化运营 阅读：6484 [用户运营] [数据运营]
深度解析：如何通过数据分析指导APP运营工作？
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51COO
51COO
▪ 2019/10/08
如何让自己的APP在竞品中脱颖而出？如何获取更多的用户？如何对现有用户进行全方位的管理和运营？又如何进行APP的数据分析？建议做APP运营的你，花几分钟了解一下~
数据分析 数据分析工具 数据化运营 阅读：6935 [数据运营]
如何运用数据分析指导增长？
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三节课
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▪ 2019/10/08
鉴于很多同学都对“增长”和“数据分析”这两个话题很感兴趣，我们将他在群内分享的内容整理成文字稿，接下来就话不多说，一起来学习吧！
数据分析 用户增长策略 数据化运营 阅读：5883 [数据运营]
数据运营实操 | 如何运用数据分析对某个试运营项目进行“无死角”的复盘？
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PMCAFF
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▪ 2019/10/08
对于小喵来说，上面的问题都是伪命题，很多时候，我们做数据时手里掌握的数据总比我需要的多，深入了解业务后，方法总比问题多；方法有了，工具的使用总比想象的简单多~
数据化运营 数据分析 大数据 阅读：5690 [数据运营]
以互金产品为例，浅谈提升用户数据指标的3种方式
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运营人
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▪ 2019/10/08
面对互联网金融产品，该采取怎样的策略才能提升数据呢？我们先来看看哪些数据指标是非常相关的。
金融APP运营 数据化运营 阅读：7700 [数据运营] [金融行业]
用户转化率上升的关键点之一数据埋点
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高三零班
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▪ 2019/10/08
如何让用户更好地转化？
数据化运营 用户行为分析 阅读：5467 [用户运营] [数据运营]
数据化运营 3 板斧 ，无数据不成活！
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雷鸟社区
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▪ 2019/10/08
大数据时代下，我们每个运营人员都应该有数据思维、数据意识和数据分析手段。
数据化运营 阅读：5382 [数据运营]

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1 数据产品经理：从埋点系统搭建到数据可视化落地 2 数据化时代，正在发生的三个营销变化 3 数据对营销的价值越来越大，如何用数据做出好营销？ 4 从深度分销走向精准分销，品牌商数字化时代的渠道分销策略变革 5 一切工作皆可量化 6 数据化运营 3 板斧 ，无数据不成活！

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