数据分析

数据分析，真的能驱动运营快速增长吗？
数据分析，真的能驱动运营快速增长吗？
数商云MA
数商云MA
▪ 2019/08/09
如何利用数据驱动运营增长，搭建数据指标体系是关键
金融APP运营 数据分析 阅读：4971 [数据运营] [金融行业]
如何提高小程序运营留存率？从建立4种用户关联方式开始
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诸葛io
诸葛io
▪ 2019/08/01
小程序提供了丰富的推广裂变场景，但并没有提供用户关系管理的功能，同时为了避免骚扰用户，禁止PUSH、禁止滥用模板消息，让运营者缺乏有效的用户触达渠道。
小程序运营 APP精细化运营 数据分析 阅读：6293 [产品运营] [用户运营]
干货 | 数据分析之用户画像方法与实践
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鸟哥笔记
鸟哥笔记
▪ 2019/07/17
本文重点：1.用户画像在数据分析中的应用；2.如何构建用户画像。
数据分析 用户画像 阅读：6509 [用户运营] [数据运营]
如何让你做的数据分析得到领导的重视？
如何让你做的数据分析得到领导的重视？
诸葛io
诸葛io
▪ 2019/07/09
做数据分析最郁闷的地方在于，连续加班几天分析海量数据做了一个分析结果，找到了现阶段存在的问题，然后发现跟领导拍脑门预测的一样，更郁闷的是通过数据分析做了一套方案，领导也赞同，但不落地执行，到底哪里出了问题？
数据分析 阅读：4430 [数据运营]
五步实战数据分析
五步实战数据分析
Hunter
Hunter
▪ 2019/07/04
数据驱动的时代，无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，可以帮助你更好的认识这个世界，更好的提升工作效率。
数据分析 阅读：4107 [数据运营]
运营干货 | 一套正确且高效的数据分析体系该如何搭建？
运营干货 | 一套正确且高效的数据分析体系该如何搭建？
活动盒子
活动盒子
▪ 2019/07/04
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：6984 [数据运营]
如何做精细化的数据运营分析？
如何做精细化的数据运营分析？
青瓜传媒
青瓜传媒
▪ 2019/07/04
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 阅读：4377 [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
▪ 2019/07/03
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 阅读：4862 [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
数据分析干货 | 运营与增长黑客只差一个数据驱动
诸葛io
诸葛io
▪ 2019/07/03
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 阅读：4304 [用户运营] [数据运营]
如何运用数据分析指导增长？
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三节课
三节课
▪ 2019/07/03
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 阅读：4211 [数据运营]
数据分析的三个原理，你用了几个？
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运营模式
运营模式
▪ 2019/07/01
本文案例的BI案例均来自友盟demo版，希望本文能带给大家数据分析方面的思悟。
数据分析 阅读：3410 [数据运营]
如何正确分析和评估需求，才不会被老板怼？
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唐韧
唐韧
▪ 2019/06/28
做产品久了，都会遇到这么一个问题，面对五花八门的需求，究竟该如何去识别和分析，以及如何在错综复杂的情况下拆解和评估需求优先级。
数据分析 产品运营 阅读：3511 [数据运营] [产品运营]
看大数据如何描绘理财类APP用户画像？
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Hunter
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▪ 2019/06/26
中国互联网理财市场现状❶中国互联网理财市场规模、份额根据Analysys易观统计的数据显示，截止到2015年底，互联网理财市场整体规模为65662.3亿元人民币，其中货币基金产品的规模为34949.3亿元人民币，占总体市 ...
数据分析 用户画像 大数据营销 阅读：11965 [数据运营]
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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▪ 2019/06/25
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：31555 [数据运营]
万字长文，细数零售业中的那些数据挖掘问题（值得收藏）
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TalkingData
TalkingData
▪ 2019/04/29
本文是 TalkingData 首席数据科学家张夏天翻译自 Highly Scalable Blog 的一篇文章，介绍了零售业中的数据挖掘问题。本文内容包括零售业中的多个常见问题，如响应建模、推荐系统、需求预测、价格差异、促销活动规划、类目管理、财务影响等。
数据化运营 数据分析 阅读：9343 [数据运营]

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