SOP，全称为「standard operating procedure」，就是「标准工作流程」。标准工作流程就是将某一流程的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作。例如，在工业时代，亨利·福特发明了流水线，让汽车生产的每个操作步骤都是分工明确的，每个操作流程的质检标准也...
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客户分群、产品归类、市场分级、绩效评价...许多事情都需要有分类的思维。主管拍脑袋也可以分类，通过机器学习算法也可以分类，那么许多人就模糊了，到底分类思维怎么应用呢？关键点在于，分类后的事物，需要在核心指标上能拉开距离！也就是说分类后的结果，必须是显著的。如图，横轴和纵轴往往是你运营当中关注的核心指...
矩阵思维是分类思维的发展，它不再局限于用量化指标来进行分类。许多时候，我们没有数据做为支持，只能通过经验做主管的推断时，是可以把某些重要因素组合成矩阵，大致定义出好坏的方向，然后进行分析。大家可以百度经典的管理分析方法“波士顿矩阵”模型。
这种思维方式已经普及：注册转化、购买流程、销售管道、浏览路径等，太多的分析场景中，能找到这种思维的影子。但是，看上去越是普世越是容易理解的模型，它的应用越得谨慎和小心。在漏斗思维当中，尤其要注意漏斗的长度。漏斗从哪里开始到哪里结束？漏斗的环节不该超过5个，且漏斗中各环节的百分比数值，量级不要超过10...
相关思维是比较复杂的统计学数据思维，相关思维包含正相关、负相关、非线性相关、不相关等多种类型，大部分应用在生物学、科学领域。复杂的相关分析需要应用函数，建模才能完成，而现实工作中，大部分应用不到这么深层复杂的程度。大部分应用主要研究A与B之间的关系，如销售额与UV之间的关系，广告费用成本与获取曝光量...
细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题的一种思维方法。细分思维应用的最频繁，几乎每天都在应用，比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解，拆解成最小颗粒度，定位分析问题...
对比思维是指通过比较和对照来理解事物的一种思维方式。它可以帮助人们更好地理解事物的异同之处，从而深入探究问题的本质。在数据科学领域，对比思维可以有以下几个方面的应用：数据特征对比：在数据分析和建模过程中，对比不同特征之间的差异和相似性，有助于发现数据的规律和趋势。模型对比：对比不同模型的性能和表现，...
逻辑树又称为演绎树或分解树，英文叫做Issue Tree，是一种以树状图形来分析存在的问题及其相互关系的方法。 逻辑树又称为演绎树或分解树，英文叫做Issue Tree，是一种以树状图形来分析存在的问题及其相互关系的方法。首先将一个已知问题当成树干，然后开始思考这个问题与哪些相关问题或子任务有关，每...
指数化思维，是指将衡量一个问题的多个因素分别量化后，组合成一个综合指数（降维），来持续追踪的方式。把这个放在最后讨论，目的就是强调它的重要性。前文已经说过，许多管理者面临的问题是“数据太多，可用的太少”，这就需要“降维”了，即要把多个指标压缩为单个指标。指数化的好处非常明显，一是减少了指标，使得管理...
要在数据科学领域拓宽眼界并让自己全能多元，可以考虑以下几个方面： 跨学科知识：除了数据科学的技术知识外，拓宽眼界可以从其他学科获取知识，例如统计学、数学、计算机科学、商业学、社会科学等。这样可以更好地理解数据科学在不同领域的应用，拓展自己的专业视野。 多样化的项目经验：在不同行业和领域积累项目经验，...
在未来5年，数据科学领域将会经历许多变化和发展，以下是一些可能的趋势和变化：自动化和智能化：随着机器学习和人工智能技术的不断发展，数据科学领域将更加注重自动化和智能化。自动化的数据处理、模型构建和部署将成为常态，大大提高数据科学工作效率。数据隐私和安全：随着对数据隐私和安全的关注不断增加，数据科学领...
数据科学将会成为公司里辅助决策和产品开发的重要力量。为了让数据产生最大的影响力，数据科学要在产品开发的初期发挥作用，而不是在一切都完工了以后做一些小修小补。同时数据科学的一个作用是给产品开发部门提供质量反馈，有关产品质量的数据可以被设计部署并采集过来，进而加以分析用来帮助未来的产品决策。
数据科学家这个角色出现的最初，是需要人来解决社交网络中遇到的一些有挑战性问题。那个时候，很多软件公司旗下都有数个各自为政的小组。传统的R&D（Research&Develop）企业模型导致的结果是，在把一个点子从一个团队传递到另一个团队的时候，后者必须要重新开发实现，这就造成了大量不...
基于数据和基础设施开发出来的工具和应用，会以大得多的一波浪潮来袭。越来愈多的垂直领域公司将会出现。另一个可以努力的方向是社交数据。现阶段所有产出的社交数据都能以一种全新的方式去表征世界现象以及人们的行为。另一个关键点是智能手机也在不停地产生着海量数据。
展示数据科学的价值可以通过以下方式：数据驱动决策：展示数据科学如何帮助企业或组织做出更明智的决策。通过数据分析和预测模型，提供有力的数据支持，帮助企业制定战略规划、市场营销策略、产品改进等决策。业务增长：展示数据科学如何促进业务增长。通过数据分析和挖掘，发现新的商机、客户需求、市场趋势，从而帮助企业...
职位描述微信扫码分享 举报JavaScriptPythonMySQL分布式系统开发经验中大型项目架构设计经验大数据处理经验信息安全大数据PAAS岗位职责：1、负责产品服务端的设计、开发和测试；2、参与系统架构的设计和优化，并对系统性能进行优化；3、研究并跟踪java、python等互联网开源技术，优...
职位描述微信扫码分享 举报JavaSpringSparkHiveHadoop工作职责：1.参与腾讯广告数据产品的建设，负责应用端后端开发，并对线上问题进行排查定位和快速解决；2.深度理解业务和产品需求，设计最适合的技术解决方案；3.不断治理优化存量代码逻辑，逐步降低系统的维护成本，提升日常开发效率。...
职位描述微信扫码分享 举报JavaMySQLPython大数据处理经验"职位要求：1.具备计算机科学、数据库管理或相关领域的学士学位；2.有5年以上相关工作经验，熟悉数据库架构设计、性能优化和数据模型设计；3.熟悉关系型数据库（如Oracle、MySQL、PostgreSQL等）的设计和管理；4.精...
职位描述微信扫码分享 举报后端工程师Java工作职责：1、负责数据指标中台和数据自助分析等数据服务系统的研发。2、负责治理平台的功能研发，后台核心模块代码重构和维护工作。3、独立完成模块的设计，编码和测试工作，解决开发中遇到的难点问题。岗位要求：1、计算机或相关专业本科以上学历，3年以上Java后端...
职位描述微信扫码分享 举报JavaRedis职位描述:1.参与公司级BI系统的研发工作，涉及取数、数据可视化和多维分析等核心数据分析能力建设；2.充分利用微服务、大数据OLAP引擎、内存加速引擎等技术构建高可用、高扩展和低耦合高内聚的数据中台服务；3.熟悉业界分析技术体系，为快手数据产品研发引入创造...
