"數(shù)據(jù)分析"相關(guān)的文章
麥肯錫都在用的MVP分析法，到底是什么？

麥肯錫都在用的MVP分析法，到底是什么？

在快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析成為了企業(yè)決策的重要工具。然而，數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功不僅取決于分析技術(shù)的高低，更在于其能否真正解決業(yè)務(wù)問題并帶來實(shí)際價(jià)值。MVP（最小可行產(chǎn)品）分析法，這一原本用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的思路，現(xiàn)在也被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，幫助企業(yè)以最小的投入快速驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析的有效性。
做數(shù)據(jù)分析10年，第一次見這么棒的【用戶分群模型】

做數(shù)據(jù)分析10年，第一次見這么棒的【用戶分群模型】

在數(shù)據(jù)分析的浩瀚海洋中，用戶分群模型猶如指南針，指引著企業(yè)在市場迷霧中航行。然而，如何將這些模型轉(zhuǎn)化為業(yè)績提升的燈塔，一直是業(yè)界探討的焦點(diǎn)。陳老師以其十年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，為我們揭開了用戶分群模型背后的邏輯與策略，讓我們一窺如何將這些模型轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的業(yè)績增長。
為什么你做數(shù)據(jù)分析沒思路？

為什么你做數(shù)據(jù)分析沒思路？

在文章深入探討了數(shù)據(jù)分析中常見的思維誤區(qū)和問題，并提供了實(shí)用的解決策略。文章最后強(qiáng)調(diào)了結(jié)合業(yè)務(wù)場景、明確問題和目標(biāo)、邏輯論證、測試檢驗(yàn)以及通過多輪測試積累經(jīng)驗(yàn)的重要性。無論你是數(shù)據(jù)分析的新手還是希望進(jìn)一步提升技能的專業(yè)人士，這篇文章都將為你提供寶貴的洞見和實(shí)用的指導(dǎo)。
卷死他們！數(shù)據(jù)賦能運(yùn)營，就得這么干

卷死他們！數(shù)據(jù)賦能運(yùn)營，就得這么干

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)運(yùn)營的核心驅(qū)動力。然而，如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的運(yùn)營成效，是許多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。本文深入探討了數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營中的關(guān)鍵作用，以及如何通過數(shù)據(jù)賦能來提升運(yùn)營效率和效果。
大數(shù)據(jù)與AI如何重塑企業(yè)決策流程？

大數(shù)據(jù)與AI如何重塑企業(yè)決策流程？

文章將帶您深入了解大數(shù)據(jù)與AI如何重塑企業(yè)決策流程，提高決策的效率和準(zhǔn)確性，以及這一變革對企業(yè)運(yùn)營和市場競爭帶來的影響。從數(shù)據(jù)分析到預(yù)測建模，從自動化流程到實(shí)時(shí)決策支持，我們將一一探討這些技術(shù)如何賦予企業(yè)新的競爭優(yōu)勢，并為未來的決策流程描繪一幅智能化和高效化的藍(lán)圖。
AI讓信息環(huán)境進(jìn)步了嗎？

AI讓信息環(huán)境進(jìn)步了嗎？

本文深入探討了AI在信息環(huán)境中的作用，揭示了它在提高信息獲取效率的同時(shí)，卻可能降低了信息的密度和質(zhì)量。作者通過個(gè)人經(jīng)歷和觀察，質(zhì)疑了AI是否真的讓我們的信息環(huán)境變得更好。文章將帶您一探信息分散、渠道整合、認(rèn)知差異以及內(nèi)容商業(yè)化等話題，反思AI如何塑造我們對信息的獲取和理解。
一圖搞定！數(shù)據(jù)分析“需求梳理”的高效方法

一圖搞定！數(shù)據(jù)分析“需求梳理”的高效方法

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，準(zhǔn)確把握業(yè)務(wù)需求是關(guān)鍵步驟，這需要將具體問題抽象成可計(jì)算、可檢驗(yàn)、可預(yù)測的問題。本文就介紹了如何通過“靈魂四問”來清晰問題類型、時(shí)間狀態(tài)、業(yè)務(wù)行動和業(yè)務(wù)目的，來提高需求梳理的效率和準(zhǔn)確性。
為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力

為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力

AI產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要理解數(shù)據(jù)的收集和處理，還要能夠評估模型并監(jiān)控項(xiàng)目的進(jìn)度。本文將探討為什么AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技能，以及他們?nèi)绾瓮ㄟ^實(shí)踐和學(xué)習(xí)來提升這些技能。