2024-06-07
1、步骤四：进行大数据挖掘与分析 在企业级大数据平台的基础上，进行大数据的挖掘与分析。随着时代的发展，大数据挖掘与分析也会逐渐成为大数据技术的核心。
2、第一步是数据整合，对多源多类型的数据进行整合，实现数据共享。目前以帆软报表FineReport为数据处理工具，以SQLServer为数据库存储平台，整合信息中心常用业务数据，常用的业务数据包括价格、进出口以及平衡表等。第二步就是数据的抓取、处理和分析并自动化生成系列产品报告，实现目标是解放生产力。
3、选择数据接入和预处理工具面对各种来源的数据，数据接入就是将这些零散的数据整合在一起，综合起来进行分析。数据接入主要包括文件日志的接入、数据库日志的接入、关系型数据库的接入和应用程序等的接入，数据接入常用的工具有Flume，Logstash，NDC（网易数据运河系统），sqoop等。
4、整体而言，大数据平台从平台部署和数据分析过程可分为如下几步：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。
5、大数据平台的搭建步骤：linux系统安装 一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。分布式计算平台/组件安装 国内外的分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。
6、一方面它可以汇通企业的各个业务系统，从源头打通数据资源，另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析，帮助企业真正从数据中提取价值，提高企业的经营能力。
1、如何选择具体的增长指标，SMART原则是一个非常有用的模型。SMART是具体的、可衡量的、可达成的、和大目标相关的、时效性等5个单词的首字母组合，根据这5个原则可以找出合理的增长指标。 以用户数量为例，“日活跃用户数”指标显然比“注册用户”这个指标更聚焦、更有商业指导意义。
2、增长黑客模型（AARRR）从整体来讲，我们做用户运营的目标就是增长，从而达成企业的营收。AARRR增长模型是目前为止业界最常谈到的一个模型，指的是用户的拉新（acqusition）、活跃（activation）、留存（retention）、营收（revenue）、推荐（refer）。
3、用户健康度分析：是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。 用户画像分析：是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。
4、AARRR增长模型通过漏斗式的分析，将‘获取’‘激活’‘留存’‘收入’‘传播’五个环节进行数据检测并持续优化，实现创收最大化。很多相关企业并以此设立了增长黑客、增长官、用户增长VP等相关职位。
5、要点一：用户增长是一套方法论 有些老板以为UG是密钥，拿到之后就可以打开产品增长的大门，快速看到数据的变化，这个肯定是不对的。 用户增长是一套方法论，就像做产品、做运营一样，不是特效药，不会一针见血。如果只是不成体系的单兵作战，谈不上是用户增长。 简单的说，就是下图中的AARRR模型。
6、【书名】《首席增长官》 【章节】用户增长模型 【进度】100%（p77-124） 【用时】60min 【摘抄】 ①『获客』描述的是受众从认知到了解以至于成为产品用户的过程。 有三个角度来理解：受众、获客成本和用户旅途。 ②『激活』是指引导用户发现产品价值，并重复使用产品动力的过程。
1、因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、抽因法、拉奥典型抽因法等等。
2、可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。
3、大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
4、可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
5、对比分析对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。