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如何七周成为数据分析师18:Python的新手教程张万年死前吐真言

来源:网络整理 作者:www.ws007.net 人气: 发布时间:2017-08-13
摘要:本文是《如何七周成为数据分析师》的第十八篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉Python,大可不必再看这篇文章,或

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本文是《如何七周成为数据分析师》的第十八篇教程,如果想要了解写作初衷,可以先行阅读七周指南。温馨提示:如果您已经熟悉Python,大可不必再看这篇文章,或只挑选部分。

如何七周成为数据分析师18:Python的新手教程张万年死前吐真言

Python是近年来最火爆的语言,已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。

Python虽然被诟病不够快,但足够灵活和易上手。Python教程主要围绕数据分析展开,所以技术原理这类内容会略过,可以认为这是一篇重应用的课程。

想学会一门语言不是一朝一夕的事情,若大家想成为技术型的数据分析师,或者未来往数据挖掘发展,建议你要比文章内容学得更深。所有的代码最好都手打一遍,这是最有效的学习方式。

数据分析环境

Python的编写环境,用Anaconda足矣。Anaconda是专业的数据科学计算环境,已经集成绝大部分包和工具,不需要多余的安装和调试。

Python版本建议3.0以上,现在最新版本是3.6,不要选择2.7的版本,否则你会被无尽的中文编码问题困扰。

Anaconda在官网continuum.io/downloads 下载,选择最新版本,约400MB。

完成安装后,Win版本会多出几个程序,Mac版本只有一个Navigator导航。数据分析最常用的程序叫Jupyter,以前被称为IPython Notebook,是一个交互式的笔记本,能快速创建程序,支持实时代码、可视化和Markdown语言。

点击Jupyter进入,它会自动创建一个本地环境localhost。

如何七周成为数据分析师18:Python的新手教程张万年死前吐真言

点击界面右上角的new,创建一个python文件。

开始你的Python

如何七周成为数据分析师18:Python的新手教程张万年死前吐真言

界面上部是工具栏,编辑撤回运行等,下面是快捷操作,大家以后会熟悉的。页面正中便是脚本执行的地方,我们输入自己第一行代码吧:

如何七周成为数据分析师18:Python的新手教程张万年死前吐真言

(我就不用hello world)灰色框是输入程序的地方,回车是换行,shift+回车执行灰色区域的代码,它的结果会直接在下面空白处出现。这就是Jupyter交互式的强大地方,将Python脚本分成片段式运行,尤其适合数据分析的摸索调整工作。

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数据分析如何驱动产品迭代?汉钢吧

Growthing Hacking的思路最近愈发的家喻户晓,头条在这方面的践行可以说是国内领先的。然而在实践的过程中,我们也发现了一些问题:设立独立的growth部门,以业务咨询的角度帮助业务线做分析、提改进的时候,难免会出现不接地气、缺乏足够了解等业务型问题,以及随着公司膨胀带来的跨部门沟通协作等组织管理问题。

更好解决这一问题的方法,莫过于产品经理和数据分析师角色的融合,能够更深度的从业务逻辑出发找问题,用数据分析的方法驱动产品的迭代。

确定核心指标

“不只为做而做”,产品经理所提出的优化和迭代是应该建立在服务核心目标上的,即:保证所有做的功能,是致力于改进核心指标而不是局部业务指标的。

比如,不能为了追平竞品功能,就盲目的给自己的产品画蛇添足。追加上的功能,即便功能指标不错,也必须考虑其对核心指标的影响。

数据分析如何驱动产品迭代?汉钢吧

指标很多,应该关心哪一个

以上图为例,上图中的各个指标是从友盟后台随意摘录的,在这些指标里,哪些是一款产品的核心指标呢?

我个人给出的答案是:“有价值用户的长期留存”

数据分析如何驱动产品迭代?汉钢吧

简单的拆分

用户价值核算和拆解

以下,将结合上图来做简单的拆解。

有价值的用户是指能够最终给公司带来收入的用户,长期留存用以保证这份收入的稳定性和可持续性。

在价值的定义上,根据具体付费方的不同,可以大致分为C端收费、B端收费,在不同的产品中,其盈利方式和有价值用户的定义会有所不同。

以信息流产品为例,有价值的用户可能是那些点击信息流广告的用户;

以游戏产品为例,有价值的用户可能是付费的氪金玩家;

以直播产品为例,有价值的用户可能是打赏的金主;

以职场社交产品为例,有价值的用户可能是活跃在这一产品上的,可被招聘和挖掘的职业用户

无论收益途径如何,用户价值,都会被归结到特定渠道的LTV((life time value)上,产品的商业化层面优化,都旨在提升用户所带来的全生命周期价值。

留存指标的拟合

尽管我们都认可长期留存是衡量用户产品的最终指标,但是在操作过程中,迭代是快速进行的,没有办法每一个方案都开启长期实验以验证留存。

实操中,比较可行的方案就是:以核心业务指标 拟合 留存指标。即,明确出不同产品场景下,和留存指标关系最为紧密的那些指标,后续的产品改进,都应该以核心业务指标作为Review标准。

对于信息流产品,可能是点击(量)、停留时长

对于社交类产品,可能是用户的关系数,以及基于这些关系所能够产生的消费量

对于直播类产品,可能是观看时长,关注的主播数量

例子:

LinkedIn 是全球最大的职场社交平台,有4亿多注册用户,一直保持着稳健的增长势头。LinkedIn 将新用户 “一周内增加五个社交好友” 作为用户增长的核心指标。

#p#分页标题#e#

其实验发现:所有搜索渠道来到 LinkedIn 的用户都会留下来,只有接受了好友邀请的用户才会反复访问。他发现用户增加的好友越多,留存的概率越大。通过不断的试验发现,一个新用户在第一周添加了5个社交关系的话,这个人就在 LinkedIn 上沉淀下来,不会流失了。

数据分析如何驱动产品迭代?汉钢吧

LinkedIn

业务的理解

在具体的工作中,每个产品经理被分配到的业务是不尽相同的。故,需要对自己负责的业务场景有更深刻的了解,才能分析产出潜在收益更大的方案。

1、对主要场景的理解

在自己负责的业务范围内,主要目标是什么?在业务范围内,用户是怎样消费的,影响用户体验的因素有哪些?

以优化登录率这一个任务为例,闲话两句。

国内App内的登陆框,提供的登陆方式通常有手机号、微信、微博、QQ等。对于这几种之间的选择,会发现不同App的做法各异:

爱奇艺:默认手机号登陆,点击更多登陆方式才提供弹出框选择更多登陆

得到:并列提供微信登陆和手机登陆

头条:并列提供手机号、微信、QQ、微博登陆

豆瓣:优先提供手机号邮箱登陆、页面下方提供微博和微信登陆

腾讯新闻:只提供QQ、微信登陆

数据分析如何驱动产品迭代?汉钢吧

登陆界面

如何评价产品对登陆方式的取舍、评价页面元素布局的合理程度呢?

——理解现状

看现有的核心指标:登录转化率,这将作为后续页面优化的基线。

看现有登陆方式的使用分布情况,和其在不同人群上分布情况。

——提出假想

对于得到来说,补齐QQ登陆和微博登陆是否会提升登陆率?

对于腾讯新闻来说,补齐微博登陆,是否有助于基于微博信息的抓取更好的理解用户?

我们是要将设计向我们想要引导的登陆方式上倾斜,还是向登录率最高的方式上倾斜?

——验证假想

2、对主要路径的理解

用户是如何到达你所负责的业务场景的,其上下文背景是怎样的?

#p#分页标题#e#

主观感受,单一页面的优化很容易到达瓶颈,只有结合上下文,才能够带来更显著的提升。在登陆这件事情上,常见的处理方式是,将强依赖于用户信息的产品环节跟登陆打包,将高级功能和登陆进行打包,将老用户的惯用路径和登陆进行打包。

以滴滴为例,主要的使用场景在于打车,叫车完成后以“方便司机接您时联系您”的理由,让用户更愿意填写信息。

类似的,有视频、音频App登陆以缓存音视频,在未登录状态下只能收藏一定数量。

3、用全局收益来做出优先级判断

产品经理所作出的每个决策,每个功能迭代都或多或少牵涉到研发、QA、运营等环节、既然是在消耗公司成本,那么收益是什么就势必要说清楚。

首先,收益一定不能只是局部业务的数字,这一点对于创业公司尤甚。要做全局有意义的事情,而不是局部有变化的数字。

其次,要深挖收益来自于哪部分,是改进了低活跃用户,还是进一步促进了高活跃用户。

再次,在明确收益的同时,也需要明确是否造成了其余数字的折损。在跨部门项目上,最容易出现的是:A部门第一个月做高了A指标,完成了KPI;B部门第二个月做高了B指标,降低了A指标的增速,也完成了KPI。在两个部门都只关心短期指标的前提下,看似一团和气,对全局是不利的。


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