数据运营

裁判要旨 1、申请人深圳腾讯公司、腾讯科技公司是微信社交软件产品的权利人和运营者，两申请人投入资源构筑起微信公众平台庞大的内容数据生态，由此获得的微信公众号文章内容信息、数据信息、微信公众号正常运营权益应当受到法律保护。 2、被申请人提供用于爬取微信公众号平台各类数据的产品和服务，令两申请人承担了额外的平台运行成本，干扰微信公众平台正常运行，破坏微信公众平台健康生态秩序的可能性大，构成不正当竞争的可能性较高。 3、用户使用被申请人提供的数据爬取产品爬取微信公众号平台数据，占用微信公众平台的网络带宽，挤占微信基础产品体验的服务运营资源，对数据权益造成侵害的可能性较高，也可能对用户信息和数据安全造成危害。 详情 扫面下方二维码观看 来源： https://www.cnblogs.com/xiaozhangpython/p/12522890.html

简介： 对于所有企业来说，数据决定了基于算力、算法等能做出哪些场景和应用。在本次首席技术官大数据专享会上，友盟+首席产品官林鸣晖围绕业务数据化，数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系进行分享，基于智能数据采集（U-SDC），用户数据平台（U-CDP），数据开放平台（U-DOP）探讨如何建立企业的数据银行。 一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景 1.数据“四化” 如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个闭环，沉淀串联这些零散的数据能够快速应用去赋能业务？这涉及到四个关键词，一是业务数据化，企业所有触点是否为真，是否被打通。第二是数据资产化，能否可以像管理资产一样很好地管理数据。第三是资产应用化，企业的资产能否有效应用？如何借助数据资产赋能业务，最后是应用价值化。所有的应用最终一定是为增长、为获客而服务，必须要有价值。在这背后最重要的是场景必须可闭环，数据必须可沉淀，最终数据中台、数据能源才是可持续的。 2.构建可闭环、可沉淀的数据赋能体系的意义与价值 下图展示了一套可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系是如何构建的。下图友盟+会推出一个面向企业的数据银行。数据银行和业务是一种什么样的协作关系？开发者数据银行会基于云基础设施，如MaxComput等，不断帮助企业采集各种场景、触点的数据，做相应的数据治理、提纯

彭涛觉得雷军曾提出「以产品的思维去做运营」非常有道理，具体而言就是注重「用户体验」与「数据」。 用户体验对社区运营来说是一条边界，一条警戒线，非万不得已不做营销类容，不把用户当傻子——一切都要围绕着有质量的内容去做。这符合社区运营中常见的「破窗效应」，即当一个社区如果都是高质量内容的时候，社区成员都会非常尊重社区环境，而当社区有低质量内容的苗头，特别是谩骂、广告的时候，结果只会引发更多低质量内容。 在运作微信公众号的时候，彭涛很喜欢跟别人交流各种数据的变化，但是许多微信运营者根本不关心这些数据变化，只是每天习惯性看上两眼，其实这些数据对日常运营非常有帮助。他经常在 微信公众号导航 （www.17wh.com），找到大号进行交流。 举个简单的例子，一般来说，如果社区鼓励用户不断访问，用户就越来越可能形成「习惯性访问」，兴趣部落本身有签到功能，还可以展示每个部落「铁杆粉」，即连续签到7天以上的粉丝，有一些部落会对连续签到7天以上的成员发布一些虚拟物品奖励，而「搞笑爆笑话」对连续签到30天以上用户的奖励实物。 那么在做这些活动的时候，运营者当然希望用最少的成本撬动最大的签到数了，在运营中我们可以做几次针对签到数的活动，每次记录数据前后的变化。然后计算性价比(ROI)，把资源投入到性价比最高的活动。这些数据看起来简单，但如果活动次数一多，成本和收益的差距就会拉开很大距离。 在与彭涛的交流中

第一项：日常性数据（基础） 1.流量相关数据： 　　1.1IP ：独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。 　　1.2PV：页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 　　1.3UV：访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。 　　1.4在线时间 　　1.5跳出率 　　1.6新用户比例 2.订单相关数据： 　　2.1总订单 　　2.2有效订单 ：有意向合作和购物的订单，还未完成实际交易产生利润。 　　2.3订单有效率 ：已经完成交易的订单/总订单。 　　2.4总销售额 　　2.5客单价 ：每一个顾客平均购买商品的金额。 　　2.6毛利润 ：收入-成本（和净利润的区别在于净利润还要扣除税收，各种支持后的利润） 　　2.7毛利率 ：毛利润/营业收入 3.转化率相关数据： 　　3.1下单转化率 ：支付次数/下单次数 　　3.2付款转化率：支付买家数/访客数 简要说明： 1.因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2.因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3.由于会出现用户今日下单，明日付款

又是一年年底，又到总结的时候。 B2C 们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据 B2C 运营的的业务特点，建立了整体 B2C 运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们 WEB 版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项：日常性数据（基础） 1. 流量相关数据： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据： 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2. 7 毛利率 3. 转化率相关数据： 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明： 1. 因为我们已经实现基础的 WEB 版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠 EXCEL 基本是做不来

又是一年年底，又到总结的时候。B2C们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点，建立了整体B2C运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项：日常性数据（基础） 1. 流量相关数据： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据： 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2.7 毛利率 3. 转化率相关数据： 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明： 1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要

B2C们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点，建立了整体B2C运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项：日常性数据（基础） 1. 流量相关数据： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据： 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2.7 毛利率 3. 转化率相关数据： 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明： 1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要，如果没有

1.数据分析概念 1.1数据分析 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 1.2数据分析包括 描述性数据分析（初级数据分析）：使用几个关键数据来描述整体的情况。指标：平均数，众数 常见的分析方法包括：对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。 探索性数据分析（高级数据分析）：EDA指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。主要包括：汇总统计、可视化 验证性数据分析（高级数据分析）：EDA出现之后，数据分析的过程就分为两步了，探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重于发现数据中包含的模式或模型，验证阶段侧重于评估所发现的模式或模型。 1.3企业数据分析的目标 进行市场分析和研究 把握产品的市场动向 指定产品研发和销售计划 2.数据分析的三大作用 2.1现状分析 告诉你企业的整体运营情况，通过各项指标衡量企业的运营状况 告诉你企业的各项业务构成，了解各项业务发展和变动情况 通过日常同报完成，如日报，周报，月报 2.2原因分析 有了现状分析，但不知好在哪里，差在哪里，就要进一步开展原因分析，做优化调整。 原因分析通过专题分析完成。 2.3预测分析 需要对企业未来发展趋势做预测，为企业提供参考与决策依据，使企业持续健康发展。

这里的预测（响应、分类）模型包括流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。 预测（响应、分类）模型是数据挖掘中最常用的一种模型类型，几乎成了数据挖掘技术应用的一个主要代名词。很多书籍介绍到数据挖掘的技术和应用，首先都会列举预测（响应、分类）模型，主要的原因可能是响应模型的核心就是响应概率，而响应概率其实就是我们在第1章中介绍的数据化运营六要素里的核心要素—概率（Probability），数据化运营6要素的核心是以数据分析挖掘支撑的目标响应概率（Probability），在此基础上围绕产品功能优化、目标用户细分、活动（文案）创意、渠道优化、成本的调整等重要环节、要素，共同达成数据化运营的持续完善、成功。 预测（响应、分类）模型基于真实业务场景产生的数据而进行的预测（响应、分类）模型搭建，其中涉及的主要数据挖掘技术包括逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。有没有一个算法总是优先于其他算法呢？答案是否定的，没有哪个算法在任何场景下都总能最优胜任响应模型的搭建，所以在通常的建模过程中，数据分析师都会尝试多种不同的算法，然后根据随后的验证效果以及具体业务项目的资源和价值进行权衡，并做出最终的选择。 根据建模数据中实际响应比例的大小进行分类，响应模型还可以细分为普通响应模型和稀有事件响应模型，一般来讲，如果响应比例低于1%，则应当作为稀有事件响应模型来进行处理

目录 一、什么是数据仓库 二、数据库vs数据仓库 1、数据库 2、数据库vs数据仓库 三、报表vs数据可视化vs ETL 1、报表 2、数据可视化 3、ETL 四、数仓分析主题 1、数仓主题的含义 2、电商行业数仓核心主题 1)、总体运营主题 2)、网站流量类主题 3)、销售转化类主题 4)、客户价值类主题 5)、商品类主题 6)、市场营销活动指标 7)、风控类指标 8)、市场竞争指标 3、本项目要实现的分析主题 一、什么是数据仓库 概念上：数据仓库，英文名称为Data WareHouse，可简写为DW或DWH。 数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库（Data Warehouse）是一个 面向主题的（Subject Oriented）、集成的( Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的 数据集合，用于支持管理、运营决策。 （通俗来说，数仓就是一个数据备份和数据分析的系统） 小提示：反应历史变化的含义 二、数据库vs数据仓库 1、数据库 通常指的是 数据库软件 ，比如mysql，oracle，sqlserver，db2 数据库应用场景1：联机事务处理 数据库软件用的最多的应用场景