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頂級專家給數據分析師的忠告(3)

來源:未知 編輯:狂奔小螞蟻 時間:2016-01-22 22:54:51 閱讀:
  Jim
  當然是eMetrics Summit
  Neil
  我推薦http://www.kaushik.net/avinash/.
  Avinash對分析了如指掌,并且他寫了一些很好的書,比如《Web Analytics: An Hour A Day》《WebAnalytics 2.0》
  當然還有https://blog.kissmetrics.com/
  Gary
  這些博客、書還有活動雖然他們很有用,但都無法輕易地從本質上提高你的分析能力。我認為最好的方法就是去實踐。
  我真心認為要帶著一顆匠心做分析,我覺得博客、書籍和會議都不是提高數據分析能力最優的選擇。
  我傾向于認為那些拓寬思路和提高眼界的書會更有趣并且有用。
  我鐘愛StephenJay Gould和《FullHouse》,這很適合分析師。我也推薦《Fogof War》,一個關于羅伯特麥克納馬拉的紀錄片。我認為他是一個睿智的分析師,讓人著迷的是他可以通過很簡單工具抓住問題的關鍵,同時還能對一些很好的分析結果一針見血的提出問題。
  如果你很博學,不妨讀一讀《Zen and the Art of Motorcycle Maintenance 》這本書,它用有趣的視角講述了匠心的重要性。我之前也推薦過這本書,但后來我不這么做了,因為這些書里只是從基礎層面談了分析和技術,而不是流行的科技和行業趨勢。
  當然,我也很喜歡X Change Conference 。在這個網站上,很容易結識同行并且深入溝通。
  我不停地抨擊把分析師類比為工匠,但這個網站上又確實是在促進他們之間的交流,指導他們并分享在匠心方面很重要的事。
  你認為數據分析中最重要的進步是什么?
  Jim
  必然是大數據(BigData)這個概念的普及,盡管多年來我們一直在研究,不過現在總算給它命名了!
  Neil
  在2012年軟件公司就已經為客戶提供了很多細節上洞察的服務。舉個例子,KISSmetrics這家公司就沒有跟蹤一些很虛無的指標,比如跳出率,取而代之的是我們跟蹤人。
  這樣的方式讓你更好的理解消費者的整個生命周期的價值,或者流失,或者消費者在完成交易前的平均停留時間。
  如果我們沒有跟蹤這些基于個人的數據,我們是不會提供這方面的分析服務的。
  Gary
  一系列的個性化的數據工具和系統的出現。
  分析師應該注意,數字個性化必須得推進商業發生改變。這種改變可以在很多領域發生,但是在數字化領域,沒有比個性化更加有效和普遍的了。
  所以說,盡管你可以列出無數的證據來表明像hadoop這樣的數據架構比分析重要,但我覺得,從長遠來看,分析工具的運用和由個性化系統帶來的機會更加重要。
  數據分析面臨的主要趨勢和挑戰是什么?
  Jim
  大數據的實際應用會讓人們意識到,當前的炒作是很有趣的,但是實際的應用才是最重要的。
  Neil
  至于趨勢,我認為挑戰在于個人數據的跟蹤,以及數據分析中如何跟蹤個人數據并且用易于理解的如表展示出來。
  至于挑戰,我認為是企業的數據超負荷的問題。
  這意味著在企業里分析師需要讓運算更高效,同時軟件解決方案需要提供可行的洞察以減輕分析師的工作負擔。
  Gary
  我上面提到的一個觀點講到,我認為在數字世界里,消費者數據歸屬問題將成為兵家必爭之地。
  組織圍繞這個問題所做出的決定,將會最終決定他們的科技棧(stack)和組織結構的整體形態。
  我的一些觀點
  首先是在過去我認為“網站分析”和“數字分析”這兩個詞是可以互換的。但是他們不是一回事。
  【網站分析是屬于數據分析的。當我們討論數字分析、數據測量的時候,我們不僅僅是討論網站分析,也包括移動端數據、社交媒體數據和線下數據等】
  有一句老話是這樣說的:沒有測量,就沒有分析。
  舉個例子,如果你的營銷活動沒有績效考核,你就沒法管理這些營銷活動。但是我發現在我的數字世界里,數據分析是你無法有效地衡量你所不能管理的營銷活動。
  舉個例子,如果你想衡量SEO活動的效果,首先你要知道SEO是如何起作用的。你必須對搜索領域最新最重要的信息要有所了解。你還需要知道谷歌的熊貓算法,企鵝算法,鏈接建設,作者還有語義標記等,并運用到實踐中。

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