一、大數(shù)據(jù)結(jié)果展示

大數(shù)據(jù)結(jié)果展示的重要性

大數(shù)據(jù)結(jié)果展示是指通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和解釋來(lái)呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和發(fā)現(xiàn)。在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)和組織面臨著海量的數(shù)據(jù)，如何有效地展示和傳達(dá)數(shù)據(jù)分析的成果變得至關(guān)重要。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和普及，傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)報(bào)告已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的需求。

采用合適的大數(shù)據(jù)結(jié)果展示方式不僅能夠幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)背后的信息，還能夠提升數(shù)據(jù)分析的可視化效果，使復(fù)雜的數(shù)據(jù)變得更加易于理解和應(yīng)用。因此，大數(shù)據(jù)結(jié)果展示在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中扮演著至關(guān)重要的角色。

大數(shù)據(jù)結(jié)果展示的形式

大數(shù)據(jù)結(jié)果展示可以采用多種形式，常見(jiàn)的包括：

• 數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)圖表、地圖、儀表盤(pán)等可視化方式展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)。
• 報(bào)告文檔：將數(shù)據(jù)分析結(jié)果整理成報(bào)告形式，逐步展示數(shù)據(jù)分析的過(guò)程和結(jié)論。
• 動(dòng)態(tài)展示：通過(guò)動(dòng)畫(huà)、交互式圖表等方式展示數(shù)據(jù)分析的動(dòng)態(tài)變化和趨勢(shì)。
• 數(shù)據(jù)故事：以敘事的方式將數(shù)據(jù)背后的故事展示出來(lái)，能夠引起用戶(hù)的興趣和共鳴。

不同形式的大數(shù)據(jù)結(jié)果展示適用于不同的場(chǎng)景和目的，選擇合適的展示方式能夠有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和意義。

優(yōu)化大數(shù)據(jù)結(jié)果展示的關(guān)鍵因素

要實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)結(jié)果展示，需要考慮以下幾個(gè)關(guān)鍵因素：

• 數(shù)據(jù)清洗和整理：在展示大數(shù)據(jù)結(jié)果之前，必須確保數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗和整理，排除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，以保證展示的準(zhǔn)確性和可信度。
• 選擇合適的可視化工具：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和展示需求，選擇合適的可視化工具和圖表類(lèi)型，使數(shù)據(jù)展示更加生動(dòng)和直觀。
• 注重用戶(hù)體驗(yàn)：在設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)結(jié)果展示界面時(shí)，需要注重用戶(hù)體驗(yàn)，保證用戶(hù)能夠輕松理解數(shù)據(jù)內(nèi)容并進(jìn)行交互操作。
• 故事化表達(dá)：通過(guò)講好數(shù)據(jù)的故事，吸引用戶(hù)的注意力，使數(shù)據(jù)展示更加生動(dòng)有趣。
• 持續(xù)優(yōu)化：大數(shù)據(jù)結(jié)果展示不是一次性的工作，需要不斷收集用戶(hù)反饋并進(jìn)行優(yōu)化，以提升展示效果和用戶(hù)滿(mǎn)意度。

綜上所述，優(yōu)化大數(shù)據(jù)結(jié)果展示需要綜合考慮數(shù)據(jù)清洗、可視化工具選擇、用戶(hù)體驗(yàn)、故事化表達(dá)以及持續(xù)優(yōu)化等方面的因素，才能實(shí)現(xiàn)高效、直觀、引人入勝的數(shù)據(jù)展示效果。

結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)結(jié)果展示在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策中扮演著至關(guān)重要的角色，通過(guò)合適的展示方式和優(yōu)化手段，能夠幫助用戶(hù)更好地理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的成果。在未來(lái)的數(shù)據(jù)分析工作中，我們需要不斷提升大數(shù)據(jù)結(jié)果展示的水平，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策提供有力支持。

二、大數(shù)據(jù)分析結(jié)果

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果

大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和分析，可以為企業(yè)決策提供重要依據(jù)和深入洞察。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)需要利用先進(jìn)的技術(shù)和工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從中獲得有價(jià)值的結(jié)論和見(jiàn)解。

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果是指通過(guò)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行系統(tǒng)性分析后得到的結(jié)論和見(jiàn)解。這些結(jié)果可以幫助企業(yè)了解客戶(hù)行為、市場(chǎng)趨勢(shì)、產(chǎn)品性能等方面的信息，從而指導(dǎo)戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務(wù)決策。

大數(shù)據(jù)分析的重要性

大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中具有重要意義。首先，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解客戶(hù)需求和行為，從而精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng)，并設(shè)計(jì)更有效的營(yíng)銷(xiāo)策略。

其次，大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)走向，識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，提前制定反應(yīng)措施，保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

此外，大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)優(yōu)化內(nèi)部運(yùn)營(yíng)流程，降低成本，提高效率。通過(guò)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等，企業(yè)可以找到改進(jìn)的空間，提升整體運(yùn)營(yíng)水平。

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以在各個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。在電商行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以幫助企業(yè)進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像分析，個(gè)性化推薦，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等，提升用戶(hù)體驗(yàn)并提高銷(xiāo)售額。

在金融領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以幫助銀行風(fēng)險(xiǎn)控制，信用評(píng)估，投資策略?xún)?yōu)化等，保障金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和發(fā)展。

在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)，藥物研發(fā)，醫(yī)療資源分配等，提高醫(yī)療服務(wù)水平和效率。

如何獲取準(zhǔn)確的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果

要獲得準(zhǔn)確的大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，企業(yè)需要做好以下幾點(diǎn)：

• 選擇合適的數(shù)據(jù)來(lái)源：數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此企業(yè)需要選擇可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性。
• 合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析模型：根據(jù)具體問(wèn)題的需求，設(shè)計(jì)合適的數(shù)據(jù)分析模型，選擇合適的算法和工具，確保分析過(guò)程科學(xué)有效。
• 加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，要注意數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，合法合規(guī)地處理用戶(hù)數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用。
• 持續(xù)優(yōu)化分析流程：數(shù)據(jù)分析是一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的過(guò)程，企業(yè)需要不斷調(diào)整和優(yōu)化分析策略，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)分析是企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新發(fā)展的重要手段，通過(guò)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析和深入的洞察，企業(yè)可以把握市場(chǎng)機(jī)遇，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

三、大數(shù)據(jù)分析展示

大數(shù)據(jù)分析展示的重要性

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析展示已經(jīng)成為了企業(yè)不可或缺的一部分。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶(hù)需求和競(jìng)爭(zhēng)狀況，從而制定出更加科學(xué)合理的經(jīng)營(yíng)策略。然而，對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，如何有效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析展示仍然是一個(gè)難題。在這篇文章中，我們將探討大數(shù)據(jù)分析展示的基本概念、作用以及實(shí)現(xiàn)方法，以期為讀者提供一些有益的參考。

一、大數(shù)據(jù)分析展示的基本概念

大數(shù)據(jù)分析展示是指通過(guò)圖表、數(shù)據(jù)可視化等形式，將大量的數(shù)據(jù)信息以易于理解的方式呈現(xiàn)出來(lái)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析展示，我們可以更好地了解數(shù)據(jù)的分布、趨勢(shì)和相關(guān)性，從而更好地理解數(shù)據(jù)背后的意義。在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，快速、準(zhǔn)確地獲取數(shù)據(jù)信息并加以利用，已經(jīng)成為企業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。

二、大數(shù)據(jù)分析展示的作用

1. 提高決策效率：通過(guò)大數(shù)據(jù)分析展示，企業(yè)可以快速了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶(hù)需求和競(jìng)爭(zhēng)狀況，從而制定出更加科學(xué)合理的經(jīng)營(yíng)策略。這不僅可以提高企業(yè)的決策效率，還可以幫助企業(yè)更快地適應(yīng)市場(chǎng)變化，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 2. 增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化能力：大數(shù)據(jù)分析展示可以幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化能力。這不僅可以提高數(shù)據(jù)的可讀性和易用性，還可以幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)來(lái)支持決策制定。 3. 降低決策風(fēng)險(xiǎn)：通過(guò)大數(shù)據(jù)分析展示，企業(yè)可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶(hù)需求，從而降低決策風(fēng)險(xiǎn)。這不僅可以提高企業(yè)的安全性和穩(wěn)定性，還可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和競(jìng)爭(zhēng)壓力。

三、如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析展示

1. 選擇合適的工具：選擇一款適合企業(yè)需求的大數(shù)據(jù)分析展示工具非常重要。目前市面上有很多優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析展示工具可供選擇，如Tableau、PowerBI等。這些工具可以幫助企業(yè)快速、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，提高數(shù)據(jù)可視化的效果。 2. 建立數(shù)據(jù)可視化流程：為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析展示，企業(yè)需要建立一套完整的數(shù)據(jù)可視化流程。這包括數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)。通過(guò)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)可視化流程，可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可讀性，從而更好地支持企業(yè)的決策制定。 3. 培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才：數(shù)據(jù)分析人才是企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析展示的關(guān)鍵因素之一。企業(yè)需要培養(yǎng)一批具備數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)可視化技能的人才，以便更好地利用數(shù)據(jù)來(lái)支持企業(yè)的決策制定和業(yè)務(wù)發(fā)展。 綜上所述，大數(shù)據(jù)分析展示對(duì)于企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。通過(guò)選擇合適的工具、建立數(shù)據(jù)可視化流程和培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，企業(yè)可以更好地實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析展示，提高決策效率、增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化能力和降低決策風(fēng)險(xiǎn)。

四、大數(shù)據(jù)分析原理？

把隱藏在一些看是雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來(lái)，總結(jié)出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律

五、bms大數(shù)據(jù)分析？

bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶(hù)之間的紐帶，主要對(duì)象是二次電池。

bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過(guò)度充電和過(guò)度放電，可用于電動(dòng)汽車(chē)，電瓶車(chē)，機(jī)器人，無(wú)人機(jī)等。

此外，bms還是電腦音樂(lè)游戲文件通用的一種存儲(chǔ)格式和新一代的電信業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)名。

bms可用于電動(dòng)汽車(chē)，水下機(jī)器人等。

一般而言bms要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：

(1)準(zhǔn)確估測(cè)SOC：

準(zhǔn)確估測(cè)動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；

保證SOC維持在合理的范圍內(nèi)，防止由于過(guò)充電或過(guò)放電對(duì)電池造成損傷，并隨時(shí)顯示混合動(dòng)力汽車(chē)儲(chǔ)能電池的剩余能量，即儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)。

(2)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：

在電池充放電過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集電動(dòng)汽車(chē)蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過(guò)充電或過(guò)放電現(xiàn)象。

同時(shí)能夠及時(shí)給出電池狀況，挑選出有問(wèn)題的電池，保持整組電池運(yùn)行的可靠性和高效性，使剩余電量估計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)成為可能。

除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進(jìn)一步優(yōu)化和開(kāi)發(fā)新型電、充電器、電動(dòng)機(jī)等提供資料，為離線(xiàn)分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。

電池充放電的過(guò)程通常會(huì)采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來(lái)選擇相應(yīng)的傳感器量程進(jìn)行接近。

以400A為例，通常采用開(kāi)環(huán)原理，國(guó)內(nèi)外的廠(chǎng)家均采用可以耐低溫、高溫、強(qiáng)震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時(shí)需要滿(mǎn)足精度高，響應(yīng)時(shí)間快的特點(diǎn)

(3)電池間的均衡：

即為單體電池均衡充電，使電池組中各個(gè)電池都達(dá)到均衡一致的狀態(tài)。

均衡技術(shù)是目前世界正在致力研究與開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)電池能量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。

六、大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？

   1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過(guò)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能夠高效處理的數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。

   2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。

   3、實(shí)時(shí)性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之三是實(shí)時(shí)性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。

   4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求。

七、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型？

無(wú)論是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構(gòu)建一個(gè)完整的指標(biāo)體系, 但由于經(jīng)驗(yàn)或者對(duì)業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會(huì)遇到下面的問(wèn)題:

1）指標(biāo)變成滿(mǎn)天星：沒(méi)有重點(diǎn)、沒(méi)有思路，等指標(biāo)構(gòu)建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無(wú)法形成合力，最終不僅浪費(fèi)了開(kāi)發(fā)人力，也無(wú)益于業(yè)務(wù)推動(dòng)；

2）指標(biāo)空洞不落地：需求中沒(méi)有幾個(gè)具體的指標(biāo)，需求空洞，無(wú)法落地。

正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個(gè)完整的搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實(shí)用的 AARRR 分析模型。

為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標(biāo)體系，讓萬(wàn)物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個(gè)五個(gè)單詞的縮寫(xiě)，分別對(duì)應(yīng)用戶(hù)生命周期中的5個(gè)重要環(huán)節(jié)。

1. A拉新：通過(guò)各種推廣渠道，以各種方式獲取目標(biāo)用戶(hù)，并對(duì)各種營(yíng)銷(xiāo)渠道的效果評(píng)估，不斷優(yōu)化投入策略，降低獲客成本。利用這個(gè)模塊可以很好幫助市場(chǎng)推廣部門(mén)比較各個(gè)渠道的拉新效果，評(píng)估新用戶(hù)的用戶(hù)質(zhì)量。
2. A活躍：活躍用戶(hù)指真正開(kāi)始使用了產(chǎn)品提供的價(jià)值，我們需要掌握用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。這個(gè)模塊主要反映用戶(hù)進(jìn)入產(chǎn)品的行為表現(xiàn)，是產(chǎn)品體驗(yàn)的核心所在。
3. R留存：衡量用戶(hù)粘性和質(zhì)量的指標(biāo)。
4. R轉(zhuǎn)化（變現(xiàn)）：主要用來(lái)衡量產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值。
5. R傳播：衡量用戶(hù)自傳播程度和口碑情況

三、AARRR在指標(biāo)體系中的應(yīng)用

如果我們利用AARRR 框架去構(gòu)建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：

1. 拉新

我們需要去評(píng)估現(xiàn)在這部劇在每一個(gè)投放的渠道拉來(lái)的新用戶(hù)情況是否有達(dá)到預(yù)期, 因?yàn)檫@部劇最開(kāi)始的用戶(hù)進(jìn)來(lái)的都是新用戶(hù), 所以前期的新用戶(hù)的觸達(dá)情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。

監(jiān)控新用戶(hù)的增長(zhǎng)曲線(xiàn), 有助于我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題, 利用用戶(hù)反饋等改進(jìn)。

2. 激活

當(dāng)這部劇的新用戶(hù)來(lái)的時(shí)候, 很關(guān)鍵的是這些用戶(hù)有沒(méi)有在以后的時(shí)間看這部劇, 看的時(shí)間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時(shí)候是不是都經(jīng)常會(huì)從頭看到完等等, 這些是最直接說(shuō)明這部劇受到用戶(hù)的喜愛(ài)程度的

3. 留存

留存的定義如下:

• 次日留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶(hù)次日仍然使用產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)量占總新增用戶(hù)數(shù)量的比例；
• 7天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶(hù)第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)量占總新增用戶(hù)數(shù)量的比例；
• 30天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶(hù)第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)量占總新增用戶(hù)數(shù)量的比例

看了這部劇的用戶(hù), 還會(huì)來(lái)看的用戶(hù)一定逃不出下面的模型.

這部劇高能開(kāi)篇,片頭驚悚的開(kāi)始。可以說(shuō)開(kāi)篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調(diào)整相機(jī)，微笑著給岳父岳母擺姿勢(shì)準(zhǔn)備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。

片頭的懸疑給了用戶(hù)很強(qiáng)的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶(hù)會(huì)想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存

4. 付費(fèi)變現(xiàn)

劇的收入應(yīng)該包括點(diǎn)播(提前看結(jié)局購(gòu)買(mǎi)的特權(quán)費(fèi)用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個(gè)收入真心不了解, 應(yīng)該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫(huà)整體的劇的利潤(rùn)情況。

5. 自傳播

這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻(xiàn)了很大的原因, 當(dāng)"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時(shí), 傳播帶來(lái)的增長(zhǎng)就需要用數(shù)據(jù)去科學(xué)的衡量:

如果希望掌握更多數(shù)據(jù)分析的萬(wàn)能模型，學(xué)會(huì)行業(yè)頭部大廠(chǎng)的數(shù)據(jù)分析套路，歡迎參與知乎知學(xué)堂與合作方聯(lián)合推出的「京東互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)」，接受大廠(chǎng)分析師一對(duì)一輔導(dǎo)、踏上面試直通車(chē)。訓(xùn)練營(yíng)限時(shí)體驗(yàn)價(jià) 0.1 元，不容錯(cuò)過(guò)：

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文章內(nèi)容來(lái)自公眾號(hào)：Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美，已獲作者授權(quán)。轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者。

八、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型？

常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡(jiǎn)單，已被廣泛應(yīng)用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶(hù)行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶(hù)轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來(lái)分析用戶(hù)參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始化行為的用戶(hù)中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來(lái)衡量產(chǎn)品對(duì)用戶(hù)價(jià)值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶(hù)在特定指標(biāo)下的頻次、總額等的歸類(lèi)展現(xiàn)。

5、點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁(yè)面或頁(yè)面組區(qū)域中不同元素點(diǎn)點(diǎn)擊密度的圖標(biāo)。

6、用戶(hù)行為路徑分析模型用戶(hù)路徑分析，顧名思義，用戶(hù)在APP或網(wǎng)站中的訪(fǎng)問(wèn)行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營(yíng)銷(xiāo)推廣的效果，以及了解用戶(hù)行為偏好，時(shí)常要對(duì)訪(fǎng)問(wèn)路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

7、用戶(hù)分群分析模型用戶(hù)分群即用戶(hù)信息標(biāo)簽化，通過(guò)用戶(hù)的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶(hù)劃分為一個(gè)群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。

8、屬性分析模型根據(jù)用戶(hù)自身屬性對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)與統(tǒng)計(jì)分析，比如查看用戶(hù)數(shù)量在注冊(cè)時(shí)間上的變化趨勢(shì)、省份等分布情況。

九、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用區(qū)別？

（1）概念上的區(qū)別：

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息，并研究其中的相互關(guān)系；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)改善企業(yè)的管理和決策，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和提高競(jìng)爭(zhēng)力。 

（2）應(yīng)用場(chǎng)景上的區(qū)別：

大數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以便更好地了解數(shù)據(jù)，以此改善企業(yè)的管理決策；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是將挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)用于實(shí)際應(yīng)用，在企業(yè)管理和決策中產(chǎn)生實(shí)際的影響。

十、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要點(diǎn)？

大數(shù)據(jù)分析，第一要會(huì)hive，是一種類(lèi)sql的語(yǔ)法，只要會(huì)mysql的語(yǔ)法，基本沒(méi)問(wèn)題，只有略微不同；

第二，要懂一些數(shù)據(jù)挖掘算法，比如常見(jiàn)的邏輯回歸，隨機(jī)森林，支持向量機(jī)等；

第三，懂得一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算邏輯，比如協(xié)方差怎么算，意義是什么，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的意義和條件等等。