weixin_41593193的博客

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“数据”本身只是工具，而运营和业务才是重点。“数据化运营”能力，就像逻辑思考与沟通表达一样，是当下每个互联网人都应当具备的思维能力，帮助我们摒弃“拍脑袋”做决策的习惯，能够有理有据地去解决业务问题。不同岗位职责不同，但万变不离其宗，本质上大家关注的都是获客、留存、营收，围绕数据观测指标，然后进行业务分析，再以此完成各种运营动作，其核心路径可总结为：设定指标 → 分析洞察 → 运营策略，其中指标体系就是业务的逻辑框架也是思考业务逻辑的第一步。

数据分析报告，顾名思义是将运营过程中发生的各种业务场景合理地组织起来，合理的呈现出来。根据业务发生的时间又可以分为总结型、决策型、规划型。数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。

看完本篇文章，相信你现在遇到问题，很快就能组织出分析思路。简单来说，你只要解决以下 5 个问题就可以了，它们分别是：要解决的问题是什么？为什么要分析这个问题？问题的表面原因是什么？问题的根本原因是什么？要解决问题该怎么办？

众所周知，数据分析是一门注重业务经验的学科，数据分析师的最核心能力是如何将业务问题转化为数据分析问题，本篇文章从实际业务出发，立足具体案例，总结一些实用的数据分析模型

最重要的，目标思维还能让你更有钱。哈佛大学曾做过一次研究，毕业生中只有不到百分之三的学生对未来有清楚明确的目标。二十年后，这百分之三的学生更成功，也更快乐。而且，这百分之三的人的财富总和，居然大于另外百分之九十七的所有学生的财富总和，而这就是目标的力量。几乎所有的事，搞清楚目标之后，做起来的难度就会直线下降。

数据运营从传统运营发展而来的，主要的区别在于数据运营是利用数据驱动，通过数据做好运营监控、原因排查、策略执行等一系列的运营动作，响应速度和迭代效率相比传统运营更高。数据化运营体系就是做数据化运营的数据支持和流程方法。不同的运营方向都可以做数据化运营，比如渠道运营可以建设渠道运营的数据运营体系，用户运营可以建设用户运营的数据运营体系。

UEBA是大数据分析、机器学习、人工智能技术在网络安全和内部管理方面应用的典型体现，本文用python实现其中基线分析与对等组分析这两大最核心的技术，当然这只是UEBA的冰山一角。

最优化理论与算法是一个重要的数据分支，也可以认为是运筹学。涵盖线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划、图论、网络流、决策分析、排队论、可靠性数学理论、仓储库存论、物流论、博弈论、搜索论和模拟等分支，它所解决的问题是如何在众多的方案中找出最优方案。比如：工业设计中如何选择设计参数，使得设计方案既能满足要求又能降低成本；资源分配中，如何分配有限资源，既能满足需求又能得到最大的经济效益。

原则二：在做实验的时候要选择不同类型城市（一般公司都会有一个城市分级，会依据城市的不同属性分为一级二级三级城市等等，不同的公司分级标准不同，使用自己公司的分级标准即可），实验策略可能对不同类型的城市有不同效果，需要通过选择不同类城市，使实验具有普适性。在样本量足够大的，p 值就会趋近于0，任何策略都在统计学意义上是显著的。通过计算得出，z=1.34，小于图中的 1.96，没有落到拒绝域中，因此我们不能拒绝原假设，那么我们可以得出结论，这个产品经理的功能改版 95% 的可能性来说，是没有提升 DAU 的。

异常检测的场景很多，例如：硬件的故障检测、流量的异常点的检测等场景。针对时间序列类数据的异常检测算法也有很多，业界比较流行的比如普通的统计学习方法--3σ原则和箱线图识别数据离群点，它利用检测点偏移量来检测出异常。比如普通的回归方法，用曲线拟合方法来检测新的节点和拟合曲线的偏离程度，还有人将CNN 和 RNN 技术应用到异常点的检测，但笔者通过大量的实践经验发现以上做法要么识别效果较差【比如：统计学习方法、回归方法】，要么部署难度较大【比如：RNN、CNN等】。

在统计理论和实践中，权重是表明各个评价指标（或者评价项目）重要性的权数，表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。在具体业务场景中，最常见的评价指标类型分为：单层指标体系和双层指标体系。