有些数据科学过程不是直接的业务分析，而是数据分析。比如石业，“钻井作业优化”需要数据科学工具和技术，属于数据科学家的日常工作。然而，我们不能把它与商业分析联系起来。

无论以上哪种业务，都可以分解成一系列的阶段。每过一个阶段，就只剩下一部分用户。准确记录漏斗各个环节的数据，以便分析优化各个环节的通过率，是数据运营的基础设施。数据运营中常见的痛点就是明知转化漏斗上某个环节通过率低，却没有办法改善。常见的解决方法是将数据分解成各个维度分别观察，往往可以发现产品或系统的问题。如果多个维度可以灵活组合观测数据，就成了数据立方体。虽然下图与互联网产品运营的漏斗数据无关，但原理是一样的。数据的会计老师虽然不可或缺，但不是用户增长的锚，自动数据分析方法。那么，自动数据分析方法，什么方法才能真正带动一个产品的用户快速增长呢？从历史上成功的产品来看，自动数据分析方法，有一些思路值得关注。 易用：只需简单几步拖拽和点击，即可获得高质量的分析结果！自动数据分析方法

    见证了MCN初创的风光时代。据茉莉传媒CEO林敏介绍，「当时茉莉妈妈在淘宝的一篇导购文章，阅读量达到了130万之多，直接为品牌商带来30万元的销售转化」。这样的MCN机构在确定自己的发展定位后，就开始把自己培育成B2B营销平台，不再做导购的平台，因为源源不断的内容创作不是它的优势，也不容易持续。据数据显示，受阿里倾斜资源的茉莉传媒成长为与40000多个媒介达人达成长期深入合作，服务过1500多个品牌的电商内容营销MCN机构，领域涵盖母婴、家居、时尚、美食等。据淘宝直播MCN负责人玄德透露，「淘宝主播(**在专业的MCN的工会下面的专业主播)增速保持非常快。食品、母婴、运动、户外等等垂直类目的专业主播也在成长。目前每月带货规模超过100万的直播间超过400个。淘宝直播是90后创业非常好的平台。年龄分布从70-00都有。相对来说，90后的占比**高，00后也开始登上了电商直播的舞台；**老的主播110岁卖枸杞。主播不一定颜值需要非常高，只要有专业知识都可以通过平台展现自我价值」。淘宝MCN机构运营模式，资料：网经社，天风证券公开数据显示，从转化率来看，淘宝直播进店的转化率已经达到65%，而之前前列的网红直播电商转化率*为20%，社交电商的转化率*为6-10%。网店数据分析团队丰富的行业经验，更理解需求，支持个性化定制。

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生价值。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。

所谓探索性分析，就是提出一个问题，然后通过数据的特征、规律、分布、异常给出问题的答案，辅助决策。这也是一般企业的数据分析师的主要工作：比如探究用户注册量为什么减少了？为什么公司的GMV下降了？用户运营或产品运营等问题。它要求你在做数据分析之前，明确研究问题并提出假设，然后通过严格的统计方法和模型验证对数据进行检验和分析，以验证研究假设的有效性和可靠性。与探索性分析不同，引导性分析的目标是验证数据分析中的假设和研究结论是否正确。它需要做出明确的假设，并通过统计模型和验证方法检验假设的有效性，以保证分析结果的可靠性。互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。

在销售领域，数据分析可以帮助企业了解其销售过程中的瓶颈和机会。通过分析销售的数据，企业可以确定有效的销售渠道和策略，并制定更精确的销售目标。此外，数据分析还可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好，从而更好地满足客户需求。在客户服务领域，数据分析可以帮助企业了解客户的反馈和需求。通过分析客户的数据，企业可以确定有效的客户服务策略，并提供更好的客户体验。此外，数据分析还可以帮助企业了解客户的满意度和忠诚度，从而更好地维护客户关系。在财务领域，数据分析可以帮助企业了解其财务状况和业务绩效。通过分析财务数据，企业可以确定有效的财务策略，并制定更精确的预算和财务目标。此外，数据分析还可以帮助企业了解其业务绩效和盈利能力，从而更好地管理企业风险。简单的才是好用的：极简界面，极简操作。复杂的事情交给我们，耳目一新的见解即时奉上。金融数据分析挖掘

使用RFM客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。自动数据分析方法

目前，自动化系统已经被引入到工业设计、制造等环节，系统的运行积累了海量的数据资源。如何从海量数据中挖掘出有价值、有用的信息，帮助工业生产做出正确决策，已经成为许多学者的研究热点。大数据挖掘分析可以从海量、嘈杂、不完整的数据记录中发现隐藏的模式，可以为工业数据挖掘提供契机。大数据挖掘可以利用相关算法发现隐藏的数据知识，其功能主要包括关联分析、聚类分析、分类预测、偏差检测等。 相关性分析。工业运营产生的大数据来自设计、制造、生产等环节，涉及各类软硬件设备。这些数据信息资源具有很大的相关性，如简单相关性、时间序列相关性、设备-软件相关性、日志操作相关性等。自动数据分析方法

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