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深度解析：數(shù)倉分層的重要性和實施策略
為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)可用性及應(yīng)用價值，我們需要進行數(shù)倉分層，那么，怎么理解數(shù)倉分層？這篇文章里，作者對數(shù)倉分層的重要性、分層原則、實施策略等方面進行了總結(jié)，一起來看一下。
"數(shù)據(jù)分析"相關(guān)的文章
剛?cè)腴T的產(chǎn)品經(jīng)理，如何進行需求的收集和整理？
產(chǎn)品經(jīng)理大多需要通過需求的收集、調(diào)研和整理，來更好地了解用戶，以便后續(xù)的產(chǎn)品開發(fā)或迭代，這篇文章里，作者就總結(jié)了可以在消費端進行需求收集或整理的方法，一起來看。
SaaS產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析之指標(biāo)與標(biāo)簽
數(shù)據(jù)分析能夠應(yīng)用到各個領(lǐng)域和崗位，那么在SaaS產(chǎn)品中的應(yīng)用會是如何？本文將探索SaaS產(chǎn)品在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并對其指標(biāo)與標(biāo)簽的設(shè)計進行總結(jié)分析，一起來看看吧。
數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品經(jīng)理工作中的重要性
對產(chǎn)品經(jīng)理而言，掌握數(shù)據(jù)分析方法，將很大程度上為日常工作提供助力，那么，有哪些常用的數(shù)據(jù)分析方法可供產(chǎn)品經(jīng)理們使用呢？這篇文章里，作者總結(jié)了數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品經(jīng)理工作中的重要性，并對常用的兩種數(shù)據(jù)分析方法做了分析，一起來看。
“產(chǎn)品數(shù)據(jù)不好，就是運營人員的問題”，怎么反擊？
平常，很多運營都會因為數(shù)據(jù)運營不好而被認(rèn)為能力不行。那到底是不是全是運營的原因呢？導(dǎo)致產(chǎn)品數(shù)據(jù)不好的因素有哪些？當(dāng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)不好時，到底應(yīng)該怎么辦？我們一起來看一看！
【用戶標(biāo)簽設(shè)計】房產(chǎn)資源位使用為例提升曝光留資
在運營工作中，我們經(jīng)常需要做好用戶標(biāo)簽設(shè)計，優(yōu)化用戶畫像，以更好地服務(wù)平臺和業(yè)務(wù)運營，這篇文章里，作者就結(jié)合實際案例，針對用戶標(biāo)簽設(shè)計等問題進行了示例總結(jié)，一起來看。
案例分析：7個步驟，告訴你數(shù)據(jù)埋點如何落地
數(shù)據(jù)埋點作為產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析中特別重要的一環(huán)，一直是很多產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注的重心。但之前很多文章都是講解方法論和理論知識，少有案例和實踐的內(nèi)容，這篇文章，作者從一個案例出發(fā)，為我們講解數(shù)據(jù)埋點如何做。
揭開隱藏的金子：B端大數(shù)據(jù)分析對產(chǎn)品經(jīng)理的意義
在現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)對于一個企業(yè)而言意義深重，而作為一名產(chǎn)品經(jīng)理，了解相關(guān)的數(shù)據(jù)分析知識也很重要。作者以B端數(shù)據(jù)分析為例，解析其帶給產(chǎn)品經(jīng)理的意義。希望能對你有所幫助。
從0開始建立數(shù)據(jù)指標(biāo)體系
互聯(lián)網(wǎng)人在工作中和數(shù)據(jù)打交道的場景非常多，然而普通的數(shù)據(jù)工作與形成體系的數(shù)據(jù)工作有什么不同呢？怎樣讓數(shù)據(jù)分析工作形成體系，大大提高數(shù)據(jù)分析的效率？一起來看看這篇文章，作者從數(shù)據(jù)指標(biāo)體系講起，希望能給你的數(shù)據(jù)分析工作帶來啟發(fā)。
告別套路化分析，用思維探索無限可能
不同場景下，數(shù)據(jù)分析的過程往往大不相同。有沒有一種辦法，可以幫助我們在不同的場景下理清數(shù)據(jù)分析的思路，不被限制于固定的場景分析套路中呢？本文介紹了在異動分析過程中，每一步分析套路背后的影響因素，幫助你更好地理解異動分析，應(yīng)對不同的應(yīng)變場景。推薦關(guān)注數(shù)據(jù)分析的小伙伴閱讀。
別再同環(huán)比，這五步讓數(shù)據(jù)分析更深入
數(shù)據(jù)分析項目該怎樣深入？這項工作可以以什么角度深入開展？本文根據(jù)深入程度將數(shù)據(jù)分析工作分為5個層級，分別舉例介紹了不同層級的數(shù)據(jù)分析工作如何開展，從需求到邏輯，為讀者展示了清晰地數(shù)據(jù)分析思路。適合關(guān)注數(shù)據(jù)分析的小伙伴閱讀，希望對你有所幫助。
深度分析｜自營電商-運營數(shù)據(jù)如何輔助商業(yè)決策
在很多創(chuàng)業(yè)公司或者小公司中，數(shù)據(jù)分析往往是不受重視的那個——數(shù)據(jù)的采集、篩選、管理本身就是艱苦的工作，而對業(yè)務(wù)又沒有直接的影響，所以很多團隊對數(shù)據(jù)不夠重視。但我們應(yīng)該注意的是在科學(xué)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析做的越多，離真理就越近。
