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时间:2021年11月18日 来源:

《从“流量”到“留量”》逗拍CEO严华培工具产品面临“留存不高”“壁垒不高”“天花板不高”三大痛点,从“流量”到“留量”成为企业增长的重要转变。围绕用户的深度服务是“留量”的关键,观察用户的每一个行为和每一个需求,基于数据驱动实现用户精确化运营,为每个阶段的运营决策提供支撑。在逗拍的闭环场景中,感知的内容包括用户行为数据,还包括与用户的深度连接;从长期来看,数据中台的价值是难以想象的,每一个决策、行动和反馈都要建立在数据基础之上。逗拍已经开启数据化进程,未来也将继续深入!《扇贝在数据治理方面的实践》扇贝技术总监丁彦数据治理实践过程中,有几个互相矛盾需要平衡的目标:各业务数据既要打通又要自主,还要保持一定的自由度。扇贝将数据分为三类:关键数据、全局数据、一般数据,每个类别的数据均采取不同的策略,并且要成立专业的治理小组牵头推动,监督执行。关键数据由治理小组直接负责生产;全局数据由治理小组做统一审核;一般数据自由度较高,管理相对宽松,采用定期统计、治理、公布的方式。除此之外,技术保障是数据接入产品的重要支撑,具体表现有:规划命名空间,封装SDK去统一数据生产的技术规范。联通大数据适用于汽车行业!平安区联通大数据值得推荐

在进行建模之前,首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型,需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑:业务逻辑:变量基于收集到的数据,而数据在收集时,会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑:通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关(甚至有因果关系)等角度来考虑,比如某个变量在业务上很有价值,但缺失率达到90%,或者一个非布尔值变量却集中于两个值,那么这个时候我们就要考虑,加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时,业务逻辑应该优先于数据逻辑,因为业务逻辑是从实际情况中自然产生,而建模的结果也要反馈到实际中去,因此选择变量时,业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式,一种是基于统计学的分析方式,另一种是基于机器学习的分析方式,不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练,算法训练需要大量的数据支撑,所以在云计算时代,机器学习随着算力的增强以及数据量的提升,在实用性方面得到了较大的增强,尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景,场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。 温州联通大数据销售智能化联通大数据销售!

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