一、大數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)是什么？

通俗解釋開(kāi)發(fā)和分析

非要把他倆分開(kāi)的話，一個(gè)是偏向于數(shù)據(jù)，一個(gè)偏向于工程。好比要炒個(gè)菜，工程師是燒火、顛勺的那個(gè)，偏向于工具的使用。分析師是放調(diào)理、掌握火候的那個(gè)，偏向菜怎么做好吃。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)分析有什么不同？

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二、數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

數(shù)據(jù)分析的重要性

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)決策制定和業(yè)務(wù)發(fā)展中不可或缺的一環(huán)。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的收集、整理、分析和挖掘，企業(yè)能夠更好地了解市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求、產(chǎn)品表現(xiàn)等關(guān)鍵信息，從而制定精準(zhǔn)的發(fā)展策略和應(yīng)對(duì)方案。

數(shù)據(jù)分析的流程

數(shù)據(jù)分析過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化四個(gè)主要階段。在收集數(shù)據(jù)階段，企業(yè)需要確定數(shù)據(jù)來(lái)源并采集相關(guān)數(shù)據(jù)；清洗數(shù)據(jù)階段則涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢查和處理；建模階段重點(diǎn)在于利用算法和模型來(lái)分析數(shù)據(jù)；最后，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化將分析結(jié)果呈現(xiàn)給決策者。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的作用

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和存儲(chǔ)已經(jīng)成為一種必然趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)旨在通過(guò)構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和平臺(tái)，幫助企業(yè)更好地管理和利用海量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的技術(shù)棧

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)涉及多種技術(shù)，包括但不限于Hadoop、Spark、Kafka、SQL等開(kāi)源工具和編程語(yǔ)言。這些工具和語(yǔ)言可以幫助開(kāi)發(fā)人員高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和分析。

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的融合

數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)在實(shí)踐中往往相互結(jié)合，共同為企業(yè)提供更全面的數(shù)據(jù)解決方案。通過(guò)將數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)相結(jié)合，企業(yè)能夠更好地理解數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，并從中獲取商業(yè)洞察，促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展。

發(fā)展趨勢(shì)

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)將進(jìn)一步融合，為企業(yè)帶來(lái)更廣闊的發(fā)展空間。未來(lái)，數(shù)據(jù)分析將更加智能化和個(gè)性化，而大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)也將更加高效和可靠。

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一，無(wú)論是小型創(chuàng)業(yè)公司還是跨國(guó)企業(yè)，都需要充分利用數(shù)據(jù)資源來(lái)實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。只有通過(guò)數(shù)據(jù)的深度分析和大數(shù)據(jù)的有效開(kāi)發(fā)，企業(yè)才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。

三、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)？

是將大數(shù)據(jù)分析挖掘與處理、移動(dòng)開(kāi)發(fā)與架構(gòu)、軟件開(kāi)發(fā)、云計(jì)算等前沿技術(shù)相結(jié)合的“互聯(lián)網(wǎng)+”前沿科技專業(yè)。

本專業(yè)旨在培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘方法，成為具備大數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)綜合部署、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可視化展現(xiàn)與分析能力的高級(jí)專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才。

四、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析哪個(gè)技術(shù)高？

數(shù)據(jù)分析技術(shù)高。

大數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)整合收集在一起，達(dá)到收集管理的目的，而數(shù)據(jù)分析是從大量的數(shù)據(jù)資源中尋找和提取有用的信息。數(shù)據(jù)分析需要利用到數(shù)據(jù)分析技術(shù)和各種分析軟件，而大數(shù)據(jù)管理則利用消耗時(shí)間較少。所以整體來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)分析技術(shù)高。

五、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？

我們來(lái)從技術(shù)角度和薪資角度全面進(jìn)行分析，方便你的選擇。

技術(shù)區(qū)別

在做選擇之前，需要了解兩者的不同，然后再結(jié)合自身已有的基礎(chǔ)和興趣做決定。

1、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)類的崗位對(duì)于code能力、工程能力有一定要求，這意味著你需要有一定的編程能力，有一定的語(yǔ)言能力，然后就是解決問(wèn)題的能力，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)開(kāi)發(fā)會(huì)涉及到大量的開(kāi)源的東西，而開(kāi)源的東西坑比較多，所以需要你能夠快速的定位問(wèn)題解決問(wèn)題，如果是零基礎(chǔ)，適合有一定的開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)，然后對(duì)于新東西能夠快速掌握。

2、如果是大數(shù)據(jù)分析類的職位，在業(yè)務(wù)上，需要你對(duì)業(yè)務(wù)能夠快速的了解、理解、掌握，通過(guò)數(shù)據(jù)感知業(yè)務(wù)的變化，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)做業(yè)務(wù)的決策，在技術(shù)上需要有一定的數(shù)據(jù)處理能力，比如一些腳本的使用、sql數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動(dòng)的范圍比較少，主要還是業(yè)務(wù)的理解能力。

所以，如果是非理工科出身，編程能力較差，但是對(duì)業(yè)務(wù)的理解能力還可以的話，其實(shí)是可以選擇數(shù)據(jù)分析類的。

除此之外，從薪酬上看，開(kāi)發(fā)類的薪酬會(huì)略大與數(shù)據(jù)分析類的，這是由于崗位成本造成的，當(dāng)然這只是一般情況下，任何領(lǐng)域的高端人才都是值錢的。

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析師生化，是對(duì)于開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的研究和分析，然后得出數(shù)據(jù)背后的整體的現(xiàn)象和潛在的商業(yè)機(jī)遇，這二者是相互貫通的，對(duì)于我們的整體的生活也是各有利弊。

如果說(shuō)這二者哪個(gè)好一點(diǎn)，只能說(shuō)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)偏向于程序，數(shù)據(jù)分析偏向于數(shù)學(xué)。

薪資區(qū)別

1

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)

作為IT類職業(yè)中的“大熊貓”，大數(shù)據(jù)工程師的收入待遇可以說(shuō)達(dá)到了同類的頂級(jí)。國(guó)內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。在美國(guó)，大數(shù)據(jù)工程師平均每年薪酬高達(dá)17.5萬(wàn)美元；

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師在一線城市和大數(shù)據(jù)發(fā)展城市的薪資是比較高的。

2

大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析同樣作為高收入技術(shù)崗位，薪資也不遑多讓，并且，我們可以看到，擁有3-5年技術(shù)經(jīng)驗(yàn)的人才薪資可達(dá)到30K以上。

最后，無(wú)論你是做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)還是分析，都是高薪的技術(shù)崗位，最重要的是修煉好自己的技術(shù)。

轉(zhuǎn)自CSDN

六、大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)

大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)：未來(lái)的職業(yè)新星

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)崗位逐漸成為熱門職業(yè)之一。大數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)采集、存儲(chǔ)、處理、分析等手段，從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供有力的支持。大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)則是指具備一定數(shù)據(jù)分析能力的人員，通過(guò)開(kāi)發(fā)出高效的數(shù)據(jù)處理和分析工具，提高數(shù)據(jù)處理效率和分析準(zhǔn)確度。 目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，包括金融、醫(yī)療、教育、電商等。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不斷進(jìn)步，大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)崗位的需求也在不斷增長(zhǎng)。未來(lái)，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)崗位的重要性將會(huì)更加凸顯。 對(duì)于想要從事大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)的求職者來(lái)說(shuō)，掌握一定的數(shù)據(jù)分析技能和編程能力是非常重要的。其中，Python和Java是兩種比較常用的編程語(yǔ)言，它們?cè)跀?shù)據(jù)處理和分析方面具有很高的效率和穩(wěn)定性。同時(shí)，求職者還需要了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)庫(kù)等基礎(chǔ)知識(shí)，不斷提升自己的綜合素質(zhì)。

大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)的就業(yè)前景

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)的就業(yè)前景非常廣闊。一方面，數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等高端數(shù)據(jù)分析人才將會(huì)成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，對(duì)于企業(yè)的發(fā)展和決策起到至關(guān)重要的作用。另一方面，基層的大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)分析員等崗位也將會(huì)成為各個(gè)行業(yè)的重要崗位之一。 此外，隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，數(shù)據(jù)分析相關(guān)的崗位數(shù)量和需求量也會(huì)不斷增加。對(duì)于想要從事數(shù)據(jù)分析工作的人來(lái)說(shuō)，不斷提升自己的技能和知識(shí)水平，擴(kuò)大自己的就業(yè)渠道是非常必要的。

如何成為大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)高手

要成為大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)高手，需要從以下幾個(gè)方面入手： 1. 學(xué)習(xí)掌握一定的數(shù)據(jù)分析技能和編程能力，選擇適合自己的編程語(yǔ)言和工具進(jìn)行學(xué)習(xí)和實(shí)踐。 2. 不斷積累數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)庫(kù)等基礎(chǔ)知識(shí)，不斷提升自己的綜合素質(zhì)。 3. 關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)和前沿技術(shù)，了解最新的數(shù)據(jù)分析方法和工具，不斷提升自己的技術(shù)水平。 4. 積極參與行業(yè)交流和合作，通過(guò)參加培訓(xùn)、研討會(huì)等活動(dòng)，拓展自己的社交圈子和人脈資源。 綜上所述，大數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)是一個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。對(duì)于想要從事該領(lǐng)域的人來(lái)說(shuō)，只要不斷努力和學(xué)習(xí)，就一定能夠取得成功。

七、商業(yè)智能、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析有何區(qū)別？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析流程是這樣的：明確問(wèn)題->分析數(shù)據(jù)->可視化數(shù)據(jù)->提出建議。商業(yè)智能BI可以看作數(shù)據(jù)分析步驟里數(shù)據(jù)可視化這一步。

也可以復(fù)雜的來(lái)說(shuō)，發(fā)你幾個(gè)內(nèi)容系統(tǒng)看下吧，囊括了很多入門需要的基本概念。比如下面這幾個(gè)問(wèn)題，你都能回答上來(lái)嗎？

如果回答不上來(lái)，看下這個(gè)數(shù)據(jù)分析入行指南：助你互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展有「錢」途

或者也可以先在【知乎數(shù)據(jù)分析3天訓(xùn)練營(yíng)】體驗(yàn)一下數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)，看看自己到底適不適合，喜不喜歡數(shù)據(jù)分析。這個(gè)課程也是我結(jié)合國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)大廠的一線業(yè)務(wù)案例設(shè)計(jì)，和谷歌、滴滴等數(shù)據(jù)專家合作，講解常用工具和框架邏輯，技能和思維雙線并行，非常適合0基礎(chǔ)小白入門：

另外，如果真的想要學(xué)習(xí)商業(yè)智能BI，可以看下面我整理的商業(yè)智能Power BI免費(fèi)資料。

1、免費(fèi)教程《7天學(xué)會(huì)商業(yè)智能BI 》

第1天：什么是報(bào)表？

知識(shí)點(diǎn)：

什么是報(bào)表？

如何設(shè)計(jì)報(bào)表？

免費(fèi)教程：https://www.zhihu.com/question/292250705/answer/1682708143

第2天：認(rèn)識(shí)商業(yè)智能和Power BI

知識(shí)點(diǎn)：

什么是商業(yè)智能BI？

什么是Power BI？

如何安裝Power BI？

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/258419167

第3天：用Power BI獲取數(shù)據(jù)

知識(shí)點(diǎn)：

如何從 Excel 獲取數(shù)據(jù)？

如何從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)？

如何編輯數(shù)據(jù)？

如何行列轉(zhuǎn)置？

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/319837633

第4天：用Power BI對(duì)數(shù)據(jù)建模

知識(shí)點(diǎn)：

如何管理數(shù)據(jù)關(guān)系?

創(chuàng)建計(jì)算列

隱藏字段

創(chuàng)建度量值

創(chuàng)建計(jì)算表

瀏覽基于時(shí)間的數(shù)據(jù)

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/318074361

第5天：用Power BI可視化數(shù)據(jù)

知識(shí)點(diǎn)：

如何可視化數(shù)據(jù)？

如何創(chuàng)建切片器？

如何繪制地圖？

常用圖表可視化

頁(yè)面布局和格式設(shè)置

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330675062

第6天：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

知識(shí)點(diǎn)：通過(guò)一個(gè)項(xiàng)目，手把手學(xué)會(huì)你如何設(shè)計(jì)、制作自動(dòng)化報(bào)表

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/349416748

第7天：如何發(fā)布報(bào)表？

知識(shí)點(diǎn)：

如何保存報(bào)表？

如何發(fā)布報(bào)表？

如何制作優(yōu)秀報(bào)表？

免費(fèi)教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350464983

不過(guò)BI畢竟只是工具，數(shù)據(jù)分析還得有思維，如果事先沒(méi)有一個(gè)完善的分析思路，后續(xù)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析都會(huì)出現(xiàn)偏差。但數(shù)據(jù)分析思維需要長(zhǎng)期針對(duì)性訓(xùn)練，很多想要快速入行的人都卡在了這一關(guān)。

針對(duì)這樣的需求，我在知乎新上線的數(shù)據(jù)分析課程格外注重?cái)?shù)據(jù)分析思維的構(gòu)建，采用案例+理論的方式來(lái)講解常用模型+邏輯框架，案例都來(lái)自我在IBM的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)和國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠的一線業(yè)務(wù)，還采訪了多位大廠數(shù)據(jù)分析師，希望能讓大家在短時(shí)間內(nèi)搭建起較為完備而實(shí)用的數(shù)據(jù)分析思維，有需要的話點(diǎn)下面鏈接即可：

猴子數(shù)據(jù)分析

八、統(tǒng)計(jì)與大數(shù)據(jù)分析就業(yè)前景？

數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)清晰的了解到目前所處的行業(yè)狀態(tài)與競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，幫助企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判與決策。企業(yè)如果能夠充分利用數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的價(jià)值，呈現(xiàn)給企業(yè)管理者的將會(huì)是一份準(zhǔn)確并且有數(shù)據(jù)去支撐的報(bào)告。

因此企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析人員的需求會(huì)非常大，現(xiàn)在，大多數(shù)的金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育培訓(xùn)，以及正在考慮轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)行業(yè)，基本上都設(shè)置了專門的數(shù)據(jù)崗位，因此現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的就業(yè)前景十分樂(lè)觀。

九、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，并對(duì)各種營(yíng)銷渠道的效果評(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)推廣部門比較各個(gè)渠道的拉新效果，評(píng)估新用戶的用戶質(zhì)量。
2. A活躍：活躍用戶指真正開(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)的新用戶情況是否有達(dá)到預(yù)期, 因?yàn)檫@部劇最開(kāi)始的用戶進(jìn)來(lái)的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達(dá)情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。

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

2. 激活

當(dāng)這部劇的新用戶來(lái)的時(shí)候, 很關(guān)鍵的是這些用戶有沒(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)日新增用戶次日仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
• 7天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
• 30天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例

看了這部劇的用戶, 還會(huì)來(lái)看的用戶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很強(qiáng)的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會(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)」，接受大廠分析師一對(duì)一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。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。

十、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