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1、产品经理必会的10种 数据分析方法 10产品经理必须知道的方法数据分析随着人口和流量红利的下降，互联网行业必然向精益运营方向发展 。数据分析在很多互联网用户的工作中越来越重要 ， 尤其是对于产品经理来说 。本文将向产品经理介绍数据分析的基本思想 ， 并以此为基础推导出两种常用方法和七种应用方法，希望在数据分析的实际应用中对您有所帮助 。一、数据分析 数据分析的基本思路应该是从业务场景开始 ， 到业务决策结束 。

接下来我们用一个案例来说明这五个步骤:国内某P2P借贷网站，市场部在百度、hao123上有持续的广告投放，吸引网页流量；最近内部同事建议尝试推出谷歌的SEM；此外，还需要评估是否加入金山网盟进行深度广告投放 。在这种多渠道投放场景下，产品经理应该如何进行深度决策？1.探讨业务意义，首先要了解营销部门想要优化什么，并以此为核心KPI来衡量 。

2、 数据分析需要做什么呀? 数据分析你需要了解名称领域和市场，你想先做好准备工作，了解那个领域的数据需求，才能更好的理性分析 。02号1 X电子商务数据分析老师(初级)视频 课程，我们会继续在这个班学习数据分析工作发展 。如果你觉得对资格考试有帮助 ， 请帮我们点赞转发，关注 。刚学大数据数据分析 。

在所有获取外部数据的渠道中，网络采集越来越受到重视 。最常用的网络收集方法是通过爬虫获取数据 。相比较而言，写一个爬虫程序获得的海量数据更真实、更全面，在信息丰富的互联网时代更有效 。如果是分布式系统的大数据，用Hadoop和ApacheSpark进行挑选和清洗 。数据清洗是整个数据分析过程中不可或缺的环节，其结果的好坏直接关系到模型效果和最终结论 。

3、如何做好 数据分析?第一步:准备数据:(70%的时间)获取数据(爬虫、数据仓库)验证数据清理数据(缺失值、离群值、垃圾信息、标准化、重复记录、特殊值、合并数据集)使用python读取文件csv或txt方便数据文件的操作(I/O和文件字符串处理，用逗号分隔 。关键是随机性)存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏关联)单变量:点图和抖动图；直方图和核密度估计；累积分布函数、两变量:散点图、黄土平滑、残差分析、对数图、倾斜、多变量:假彩色图、镶嵌图、平行左手图第三步:数据建模、计算和估计(平衡可行性和成本消耗)、标度参数模型(标度维数优化问题)、建立概率模型(二项式、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型比较)第四步:数据挖掘 。选择合适的机器学习算法(蒙特卡罗模拟、相似度计算、主成分分析) 。考虑用Map/Reduce对大数据下结论 。画出最后的图表，用数据分析循环到步骤2到步骤4，根据图表得出结论，完成文章 。

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