数据具有统一性，规范性，那么咱们在聊游戏运营数据的时候，必须先知道，数据可以干什么！ 数据可以告诉我们用户有多少、他们喜欢玩什么、喜欢做什么。数据可以让我们看清产品全局。数据是最有力的证据，能够让我们说服渠道，说服投资商。数据能更直观的表现产品问题。数据可以告诉我们，投入与产品的合理性…… 终上所述，数据的重要性不言而喻；我们可以从数据中分析各种理论，但我们…

为什么要做竞品分析无非就是当你有了一个初步的产品想法之后，但是却不能够明确这个想法到底靠不靠谱，它是否真的解决了用户的某些需求，这些需求算不算痛点，也不知道市面上是否已经有了与你想法相似的产品，他们是怎么做的，是否做得足够好，还有哪些待挖掘的机会等等。 此时你脑中的想法一定只是个demo版，非常的初级，是一个朦朦胧胧的状态，甚至你都说不清它到底是来源于哪里，…

内容： 显式评价 隐式评价 哪种评价方式更准确？ 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 修正的余弦相似度 Slope One算法 Slope One的Python实现 MovieLens数据 第二章中我们学习了协同过滤和推荐系统的基本知识，其中讲述的算法是比较通用的，可以适用于多种数据集。用户使用5到10分的标尺来对不同的物品进行打分，通过计算得到相似的用…

摘要：均值算法是一种典型的无监督学习算法，用来对数据进行分类。 聚类问题 Clustering 针对监督式学习，输入数据为 (x, y) ，目标是找出分类边界，即对新的数据进行分类。而无监督式学习只给出一组数据集 ${x_1, x_2, … , x_m}$ ，目标是去找出这组数据的模式特征，比如哪些数据是一种类型的，哪些数据是另外一种类型的。典型…

机器学习的历史表明会有许多的模式。但最有可能的一种是：在接下来数年，我们将教授机器如何自我学习。

有人问道，如何画地图，如何实现地图呈现数据可视化！现在数据可视化的一个重要领域就是地理信息系统GIS，当然这个领域一直有专业的软件公司，比如mapinfo等，现在很多软件工具也提供了定制化的地图，但有时候也不能满足我们对特定地图的需求，这就需要我们手工去完成一些地图，之后去表现数据； 上面这张地图来自淘宝的数据报告，非常好的设计和呈现（注意：这张地图缺了群岛…

越来越多的公司开始倡导‘用数据说话’，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。公司应该利用简单有效的数据分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的数据分析解决商务…

本文将详细讲述这类定性与定量结合的用户画像制作方法，以求达到精确描述用户需求、指导运营工作的目的。

摘要：如何优化应用程序的用户体验以便增加用户数量并获取市场份额是个难题。本系列文章共有三篇，在这一系列文章中，作者将帮助您更好地理解为何应用程序数据可以成为关键性竞争优势，同时推荐一些框架和工具帮助您充分利用数据。本文主要介绍为数据赋予意义的重要性。 当今市场，并不缺少给出从电子商务到手机游戏等各种类型应用程序平均留存时间、用户流失率以及应用程序内购买水平的…

第四章：分类 在上几章中我们使用用户对物品的评价来进行推荐，这一章我们将使用物品本身的特征来进行推荐。这也是潘多拉音乐站所使用的方法。 内容： 潘多拉推荐系统简介 特征值选择的重要性 示例：音乐特征值和邻域算法 数据标准化 修正的标准分数 Python代码：音乐，特征，以及简单的邻域算法实现 一个和体育相关的示例 特征值抽取方式一览 根据物品特征进行分类 前…

本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。具体的算法细节可以多查阅相关的资料。聚类的主要用途就是客户分群。1.聚类 VS 分类 分类是“监督学习”，事先知道有哪些类别可以分。 聚类是“无监督学习”，事先不知道将要分成哪些类。 举个例子，比如苹果、香蕉、猕猴桃、手机、电话机。根据特征的不同，我们聚类会分为【苹果、香蕉、猕猴桃】为水果…

(1)游戏公司 Atari 在1977年推出的 Breakout （突围）电脑游戏，主要开发者是苹果公司的创始人之一， Steve Wozniak. 乔布斯的角色是 Atari 和 Wozniak 中间的掮客. Atari 起先告诉乔布斯，游戏如果四天内开发出来，将支付 700 美元的报酬乔布斯许诺和 Wozniak 平分这笔钱但Wozniak 不知道的是，…

概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。 数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如…

很久之前就听别人说过“人缺什么就秀什么”，虽然小不本人并不完全认同，但最近也觉得，很多东西看起来十分富足，反而是真正稀缺的。 仔细想想，这个时代，我们获取信息是如此便捷，反而注意力变得格外稀缺；我们每天产生了海量的数据，反而数据的价值密度却变得更低；我们有越来越多的方式结交来自各种背景的朋友，但真正的知心好友又有几个？ 而对于产品经理来说，也是一样，我们有了…

在全篇开始处介绍了互联网企业的盈利模式大抵可以分为三种：向用户出售商品或服务类、广告盈利类、直接收取费用类。这种“向用户出售商品或服务”类公司所涉及的分析，可以拆分为“用户、订单、商品/服务”这三个模块。

现在大家都在谈大数据，数据分析，机器学习，但是这些都是手段，决策才是我们的目的，要想发挥数据的价值，先看看你身边的工作中有哪些决策，再决定用什么样的数据，怎样用数据来改进他们，我们先看一个小例子： 有100人来找你借钱，每人借100块，他们都愿意一年后还你115块（因为跟隔壁老王家借，也要还这么多），现在问题来了，你借还是不借，借给谁？ 既然赚的钱已经固定了…

效果评估算法和kNN 让我们回到上一章中运动项目的例子。 在那个例子中，我们编写了一个分类器程序，通过运动员的身高和体重来判断她参与的运动项目——体操、田径、篮球等。 上图中的Marissa Coleman，身高6尺1寸，重160磅，我们的分类器可以正确的进行预测： 对于身高4尺9寸，90磅重的人： 当我们构建完一个分类器后，应该问以下问题： 分类器的准确度…

鲁迅评价诸葛亮“多智而近妖”，此话见诸《中国小说史略》，意思说诸葛亮足智多谋，像个妖怪。 而如今，从 大数据 的角度看，诸葛亮的足智多谋是因为他掌握了数据建模的办法。 今天，我们就来说说这诸葛先生的“数据建模”之道。 建模里的“模”是指模型。使材料成为一定形状的工具，就属于“模型”，这些模型看得见摸得着，叫做“具象模型”。但是也有些模型看不见摸不着，属于“抽…

深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌， 直到2012年深度学习这个领域才开始渐入人们的眼帘。

要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。 我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值的使能者。从这个角度讲，搜索引擎、个性化推荐引擎显然也是数据产品，由于产品形态已经比较成熟，所以很少被人划分到数据产品的概念里，另外，…