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  • 首先应该有一套用户精益运营的增长框架。我们认为AARRR框架相对来说是比较科学,也比较符合我们的增长思路,所以就通过这个用户增长框架,来搭建了我们的整个运营或者说增长的团队。
  • 如果你是一位大厨,刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大菜,甚至连炒菜的手法都一一交代了,当你备好了各种为这道菜增鲜增色的调料后准备烹饪时,才发现所需的主要原料有问题
  • 数据虽不能说明全部问题,却是你做决策的重要支撑以及评估功能好坏的重要指标。数据分析的类型很多,与不同场景下的同一个产品需求类似。
  • 我们这个峰会的主题是改变,一个是需求的改变,还有一个是自身的改变。我们的能力是需要改变的,数据分析的能力我认为是大家应该具备的。
  • 随着移动互联网的快速发展,大数据的概念也越来越火,很多公司都在提数据化管理。那么我们今天就聊一下数据化管理这个话题。先来看下数据化管理的误区
  • 许多公司深刻地理解了在没有合适的BI工具和数据可视化系统的情况下,纷繁复杂的数据集如何能变成有用的(或者如何会阻碍)商业智能流程。
  • 于企业数据可见性的增强和数据安全团队的要求,数据集市团队面临的挑战是确保某些客户属性被识别和“处理”。要求技术提供商演示对潜在敏感数据的自动识别和操作,以此来解决这个问题。
  • 人们总说,一旦我们使用了合适的分析工具,就能弄清楚如何正确地分析数据,并将这些知识转化为更好的商业决策。这在理论上听起来不错。但实际上,即使你拥有世界上最好的数据,在做出决定时也会
  • BI系统的源头是数据,而ERP系统中有的就是数据。为此我们在考虑项目规划的时候,如果能够让BI系统直接使用ERP系统中的数据,是一个不错的选择。可是到目前为止BI与ERP系统是两个相对独立的应用
  • 数据分析越来越得到各大公司的重视,但很多公司的数据分析人员都面临着一个问题:如何让数据分析真正在公司内得到有效的推广和使用,真正帮助到业务的发展
  • 怎么样才能更好的给客户解释BI。通常,沟通面对的对象,可以分类为高管(如老板、副总)、总监(如营销总监、商品总监)、数据分析专员(如商品分析专员)、IT部(如IT经理、IT专员)等四种角色
  • 很多牛逼的公司都宣称在建立数据科学部门,这个部门该如何组建,大家都在摸石头过河.首先,我们的数据显示,数据科学家应该是T形人才,具有多样技能,需要在技能互补的团队中最有效率。
  • 在“大智移云”时代里,新技术被加速应用,这场“技术地震”引发了“商业地震”,企业要更好、更快、更有效地响应客户需求,挖掘潜在需求。财务如何应对这场颠覆性的变革?
  • 大多数人认为设计和商业智能都是独立的功能。Cotgreave说,商业智能和设计是密切相关的,所以企业需要一起使用它们来创造竞争优势。
  • 所谓数据可视化是指把数据以图形动画及地图等形式呈现出来,这样既直观又美观,易于理解从而看出数据背后的问题。
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