数据化运营

春节期间看完一本书《数据挖掘与数据化运营实战》感觉还是很有用的,对一些电商领域的数据分析有了更多的了解。

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Taker or Giver?

今天看了一个很有意思的 TED Talk,讲索取者和给予者这两种性格的人,以及他们在生活工作中的表现。

Taker 和 Giver 的区别

Taker 一般都会有被害妄想症,在人际交往中表现得很自私, 总是想着别人可以为他做一些什么;

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Devtool 的一些功能

我在极客学院过了一遍 Devtool 的使用方法, 感觉还是学到一些新的东西.

这里记录一下我认为比较有用的功能:

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Audince Center(DMP)

Audience center 是 Google 的 DMP 系统, 也是 GA 360 组件的一部分. 这个产品仍在 Beta 状态(paid beta!).

AC 360 是一个集中管理 google audience, campaign 和 site 数据的产品, 同时也可以通过多种方式导入第三方数据(google or non-google), 有组合 1P 和 3P 数据的强大功能, 可以使用 Audience Center 做数据分析, 为广告投放做指导, 也可以将重组后的audience 导入广告投放平台做 remarketing.

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监督学习

看完统计学习方法这本书, 我对数据分析算是有了入门级的了解..以下总结一些所学, 希望以后能够有实践的机会~

统计方法三要素

统计学习方法的三要素,简称为模型(model)、策略(strategy)和算法(algorithm)

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Attribution 归因模型

广告归因对市场营销人员和广告主来说一直是一个难题, 在投入了营销费用的同时, 我们还希望评估不同广告渠道带来了多少实际收入(ROI), 以此制定出一个有效的推广计划, 那么广告归因真的那么简单吗?

常见归因模型

首先我先简单介绍一下广告中常用的归因模型:

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Google Data Studio 介绍

Data Studio 是 Google 的一款数据可视化的产品, 目前有免费版, 付费版在 GA 360 套件里面一起卖. 这款产品集合了以下几种功能:

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如何成为数据科学家[转]

这是我从Quora上看到的一篇非常简短但详细的数据科学家的‘技能点’, 来自eBay的一个数据科学家的回答:
翻译来自Quora回答

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Google Cloud Bigquery

Google 的 bigquery 产品, 类似一个 web 版本的 SQL GUI, 他提供一个可供加载, 处理和导出数据的页面.

在使用之前需要搭建账户:

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Webpack 基础和 Echart 实例

我把 Webpack 和 Echart 放在一起学, 是因为 Echart 的官方教程和实例代码是基于 Webpack 的啊… Orz

Webpack 是一个模块打包器。它将根据模块的依赖关系进行静态分析,然后将这些模块按照指定的规则生成对应的静态资源。

Echart 是百度推出的一款个纯 Javascript 的图表库, 可以流畅的运行在 PC 和移动设备上, 兼容当前绝大部分浏览器. 最主要的还是它提供了看起来很炫酷可交互的图表类型.

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