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。

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。

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。

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。

数据结构和算法，相信是每个技术从业者都绕不过去的坎，每次技术面都逃不过的虐。但在实际工作中，很少会真正用到自己实现底层的数据结构和底层的算法实现。各类编程语言都已经进行了高级的封装，只需调用诸如sort/rank函数就可以实现排序算法，利用诸如array/arrayList等容器就可实现数组存储与引用，那为什么数据结构和算法还要学？面试中还会被大量提问呢？

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。

一本好书会让人有读时恍然大悟，读后茅塞顿开的赶脚，最近我读了《数据化运营：系统方法与实践案例》这本书后就是这种感受，要是能合着《精益数据分析》一起“内服”，效果更佳，瞬间打通任督二脉，忍无可忍只好把读书笔记分享一波。提前预警！！！本文很干，请自备茶水！

pyspider安装步骤及问题解决1、 在anaconda prompt中输入pip install --user pyspider2、 下载phantomjs（对应系统版本）##用户界面localhost：50003、 解压后将phantomjs.exe复制到python的Scripts文件夹下4、 在cmd中启动pyspider all坑一：python3.7不兼容pyspider问...

读取文档对要计算的多篇文档进行分词对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算计算出词语的词频【可选】对词频低的词语进行过滤建立语料库词典加载要对比的文档将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型对词袋模型进行进一步处理，得到新语料库将新语料库通过tfidfmodel进行处理，得到tfidf通过token2id得到特征数稀疏矩阵相似度，从而建立索引得到最终相似度结果im...