weixin_41593193的博客

“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。

“互联网”“大数据”“人工智能”你可能在无数篇文献中都看到过这三个词，这三个词的顺序其实是不能颠倒的。互联网、大数据、人工智能的关系：互联网产生了大量数据，使用大数据技术进行存储+计算，并对人工智能提供支撑。在互联网时代，我们都能上网，而只要上网就会产生大量数据。

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。

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。

近年来，深度学习技术的快速发展，大大加速了人工智能在传统和互联网领域的商业化落地。现如今，人工智能的应用已如雨后春笋般渗透到我们衣食住行的方方面面。比如无人超市的面世、无人驾驶汽车的正式上路、智能手机刷脸识别模式、医疗图像技术等。与此同时，面对时间的碎片化、信息的同质化/海量化、用户选择项的增多和用户耐心的减退，如何满足用户需求、拓展用户需求、驱动业务增长、优化行业生态等，成了各个行业亟待解决的问题。因此，个性化推荐系统便应运而生了。

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。

在大数据、云计算、移动互联网、物联网、人工智能大行其道的当下，街头巷尾听到最多的名词就是大数据了，但你真的理解大数据吗？大数据到底是什么？如果此时你心里只有“量大”这一个答案，那请耐心读完本文，我将用一张技能图谱、两个基础条件、三个工作方向、四个基本特点、五个里程碑、六个工作环节以及大数据时代需要具备的思维方式，让你能在别人面前高逼格的谈大数据