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環球網校籤約神策數據,數據賦能教育行業創新升級
「深入調研市面上的大數據廠商後,我們發現神策數據更契合環球網校的業務場景,能有效解決在線教育數位化的核心痛點」,虎志強表示,「其一,神策數據支持多類型的數據採集方式:全埋點、前端埋點、後端埋點、靈活的導入工具等,方便我們進行數據匯聚整合;其二,神策提供多場景的分析模型,為不同業務視角的分析人員提供了多樣化的分析工具支撐,報表可自定義功能強大,方便快捷。」
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神策2019數據驅動大會成林松:基於數據的社交裂變場景化分析
在以「矩·變」為主題的神策 2019 數據驅動大會現場,神策數據業務諮詢師成林松發表了名為《社交裂變的場景化分析》的主題演講。以下內容根據其現場演講整理所得。 五、基於裂變的數據結構化採集方案 1.埋點方案設計 如下圖,為神策數據的事件表與用戶表: 埋點方案設計 在神策數據的產品中,會有一些預置事件,如小程序頁面瀏覽、小程序分享、小程序啟動等,從事件的屬性角度來說
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神策數據劉偉:產品用戶體驗數據化評估
本文根據神策數據高級分析師劉偉《產品用戶體驗數據化評估》直播整理,本文主要內容如下:網際網路產品用戶體驗的定義用戶體驗數據化評估產品性能分析在大數據時代,人們開始利用類似神策分析等數據採集工具去代替人力採集數據,再基於已採集的數據,即用戶在產品內進行操作或者進行互動的一些行為數據,進行用戶體驗層面的分析。
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月營收同比10倍增長 神策分析1.8推出英文版
近日,神策分析 1.8 版本正式上線,新版本圍繞基礎數據採集、八大數據分析模型、深入業務實踐的分析需求與交互體驗等方面突破與創新,讓數據驅動產品智能與商業決策、企業精細化運營體驗持續升級。 客戶需求始終是神策分析迭代升級的原動力。隨著神策數據的客戶體量的不斷壯大,越來越多的「出海」企業客戶在海外市場不斷開拓並擴大投資規模,同時一些跨國企業客戶與外企客戶的實際工作環境中,隨著外籍員工數量迅速增加,對多語言的數據分析需求十分強烈。為此,神策分析推出英文版界面,用以滿足企業內部多語言員工數據分析的需求,配合越來越多的企業業務發展與開拓。
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神策分析重構信息架構,視覺、易用性等全面升級
近日,神策數據將神策分析整體信息架構進行重構。重構後,神策分析的功能模塊和導航結構更加清晰,同時圍繞產品視覺、交互易用性、管理便捷性等實現全面升級與創新,讓神策數據用戶在業務場景下達到「即用功能就在手邊」的使用感受。 信息架構重構 神策分析信息架構的重構背後,是神策數據團隊對用戶需求與傳播產品價值的全面考量。
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百億+ 年數據量的運營商,如何通過神策數據實現業務增長?
運營商特有屬性決定了其業務與用戶的複雜度,跟隨時代轉型需要依賴自動化運營與管理,而自動化又取決於對數據的分析。為了更好的提升數據採集與分析能力,通過數據驅動發現問題與趨勢,優化產品與服務,運管商企業 A 期望通過神策數據分析能力的加持,領先行業發展,實現突破式增長。
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數據分析模型:歸因分析
這時,就用到了歸因分析。02 渠道歸因(站外歸因)渠道歸因是目前市面上比較廣泛的歸因應用場景。圖中舉例說明了一個渠道歸因的大致流程和思路:用戶分別瀏覽了「Youtube」「Google」和「Facebook」後下載了 App,通過歸因分析來計算三個廣告的貢獻。
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一文詳解八大數據分析模型,網際網路運營必備
編輯導語:你可能知道數據分析有八種模型,但是你知道它們具體是什麼嗎?應該怎樣去分析和構建呢?本文作者就對八大數據分析模型做出了分析和總結,能夠解決你的疑惑,希望看完本文能夠有所收穫。一、用戶模型「不僅要知道用戶當下在想什麼,更要知道用戶背後在想什麼,以及用戶正在經歷著什麼。」
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神策數據專訪海馬體照相館:新業態競爭下,為「可靠」買單
神策數據·用戶行為洞察研究院:行業從業者應該怎樣準確洞察受眾人群的喜好、情緒等用戶體驗層面上的變化,從而在激烈的行業競爭中脫穎而出?海馬體照相館:簡單來說,要學會打造工藝品。對於常規照相館而言,用戶花費一天的時間拍攝,之後修片選片,接著等待,最終拿到照片。可照片就是照片,一張普通的人像照片而已。
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怎樣用數據分析方法應用KANO模型?
本文從數據分析的角度,重新解讀如何應用kano模型。因此問卷法得到的信息往往是不準確的,而真實的用戶行為數據卻不會說謊。所以用數據來反應用戶的行為將會更為準確,我們完全可以嘗試通過用戶行為數據進行kano模型的分析。
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《Bayes2020電競數據白皮書》發布 | 收藏
本次發布的白皮書詳細地介紹了電競數據的作用和重要性,分析了目前行業面臨的十大挑戰,區分了數據在傳統體育領域與電競領域運用的不同,甄別出了四類與電競數據息息相關的群體,給數據提供商提出了三點有關最大化電競數據價值的建議。
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場景解析+計算邏輯 | 如何利用歸因分析量化目標貢獻佔比?
歸因分析已經成為企業精細化運營必不可少的利刃。神策分析 1.14 版本正式上線的歸因模型(如下圖),支持深入業務場景,可完整還原用戶行為序列,科學量化各引流位置的貢獻結果,通過最優化資源分配實現投資回報率最大化。在《神策分析 1.14 版本上線,使用歸因分析量化目標貢獻佔比》一文中我們初步介紹了歸因分析給用戶帶來的價值。
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魏銘:「歐系」印度數據保護立法?——《印度數據保護框架白皮書...
[1]《白皮書》為數據保護提供固定法律框架,也為後續起草數據保護法做準備,旨在確保數字經濟增長,保護公民個人數據安全。對於個人數據的界定,是採用個人數據還是個人信息的說法,《白皮書》列舉印度SPDI規章採用「個人敏感信息」或「數據」,EU GDPR採用「個人數據」,澳大利亞、加拿大和南非採取「個人信息」的說法。對於個人數據的保護範圍,《白皮書》提出個人數據是指可以識別或定位到具體個人的數據,包括直接和間接的可識別化數據。
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什麼是數據分析的漏鬥模型?
漏鬥模型,不僅僅是一個模型,更是一種可以普遍適用的方法論,或者說是一種思維方式。本文主要談談漏鬥模型的本質、漏鬥模型案例分析以及如何繪製漏鬥模型。漏鬥模型關於漏鬥模型,我認為本質是分解和量化。為什麼這麼說,這裡以營銷漏鬥模型舉慄。
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數據分析方法:RFM模型
編輯導語:RFM是很傳統的數據分析模型,幾乎所有文章都會提到它,然而市面上流傳的各種亂用、錯用也非常多;本文作者對RMF做出了詳細的分析,我們一起來了解一下。上一篇講了【用戶畫像高大上,但90%的人都做失敗了】以後,很多同學表示想看RFM,今天它來了。
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常見的大數據分析模型有哪些
提到數據分析,肯定要提到數據分析模型,在進行數據分析之前,先搭建數據分析模型,根據模型中的內容,具體細分到不同的數據指標進行細化分析,最終得到想要的分析結果或結論。
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《數據中心算力白皮書》發布:第三方數據中心企業表現獲認可
【環球網科技綜合報導】1月11日消息,近日,在數據中心算力大會上,由中國信通院及業界專家共同參與編寫的《數據中心算力白皮書》正式發布。白皮書中提到數據中心算力和算效的衡量方式,其中算力是數據中心的伺服器通過對數據進行處理後實現結果輸出的一種能力,而算效則為算力與功耗的比值,是兼顧了數據中心計算性能與功耗的一種效率。
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熱雲數據重磅發布《2020年度移動App買量白皮書》
新年伊始,熱雲數據重磅發布《2020年度移動App買量白皮書》,對2020移動App買量趨勢進行了深度解析。本文為此次白皮書的節選內容。2020年手遊買量市場特徵 國內部分從2020年手遊買量效果數據走勢上看,下半年激活率高於上半年,買量效果有所提升。
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大數據分析模型有哪幾種類型
今天中琛魔方主要為大家講解在做大數據可視化時,有哪些常見得到數據分析模型。 數據模型可以從兩個角度來區分:數據和業務。 一、數據模型 統計數據視角的實體模型通常指的是統計分析或大數據挖掘、深度學習、人工智慧技術等種類的實體模型,這些模型是從科學研究視角去往界定的。
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數據分析領域中最為人稱道的七種降維方法
該數據集維度達到 15000 維。 大多數數據挖掘算法都直接對數據逐列處理,在數據數目一大時,導致算法越來越慢。該項目的最重要的就是在減少數據列數的同時保證丟失的數據信息儘可能少。以該項目為例,我們開始來探討在當前數據分析領域中最為數據分析人員稱道和接受的數據降維方法。