March 09, 2014

数据团队的价值

数据团队的价值是什么?这是一个很难回答却不能回避的问题。

实现量化:这既是数据团队实现价值的基石,也是数据团队体现出必要性的第一步——为业务或市场提供数据。这是最初始,最基本的价值体现。

获得积累:量化的数据在积累后,会更有意义。对比与相关性的重要性无须赘述。而日常的积累更是降低了对数据深入挖掘的门槛,提升了提供建议的可能。

储备未来:数据的瓶颈往往在一些关键时刻呈现出来,这就要求数据团队能够未卜先知的对数据的瓶颈进行解决,储备出足够的资源来解决关键时刻的应用。这些储备可能是维度的增加,也可能是离线数据的在线化。

数据就是产品:数据本身的价值诚如石油一样,不加以应用,与污染无异。而将数据最......

December 29, 2013

关于使用路径统计分析的思考

无论是在app还是网页的数据分析中,符合某使用路径的主题式统计或各个使用路径的分布统计非常有必要。然而,在实际工作中,却往往难以很好的处理,故在此处,抛砖引玉:

主题统计也是指标,维度也是达到目标的工具

一个场景下,某一主题的统计量,这是一个指标么?答案显而易见。譬如用户点击A后点击B的情况所发生的次数等。强调指标,是为了能用维度去交叉分析。同时,更为重要的是,强调维度和指标规则两者共同来达到具体场景的计算。比如用维度去控制用户的base,再用规则去计算具体场景的指标。如斯的交叉便可以细化到某一类用户的场景。

时间与排序

有些场景统计的规则让人无奈,特别是APP或网页上用户行为......