1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
1、生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
2、生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。
2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。
3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。
4、时间序列趋势法：查看时间趋势。
5、相关性分析法：相关性、因果性。
分析模型
对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：
需要解决的问题涉及那些维度的数据；
从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。
从原始数据集到分析数据是否需要加工。
而所有的模型，都是为了更好的解决问题。
RFM分类模型
R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。
F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。
M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。
通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，
20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。
分支的界定，往往使用中位数法。
最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。
该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。
AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。
A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播
模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。
用户生命周期模型
互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，
对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。
1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。
2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。
3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。
跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。
4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。
《地下城堡》数据分析方法说明
1.DPS，俗称秒伤，是衡量各勇士伤害值的主要指标;
2.实战中，在dps值接近的情况下，速度值高的勇士攻击频率更快，补刀效果更好;
3.对速度值的解析：基本上可以将速度值理解为10秒钟内勇士的平均攻击次数;
(1)龙的速度是2.1，平均10秒可以攻击2.1次，技能cd是4.76秒;
(2)佣兵王的速度是11，平均10秒可以攻击11次，技能cd是0.9秒;
4.天赋伤害加成的考虑，鉴于2.4版本已经普及各类天赋，因此不得不考虑天赋加成的影响。从目前取得的数据来看，dps加成的天赋主要有以下几个，共计850，也就是说最高每次攻击附加850;
(1)传说伤害强化：+400;(传说以下的就不考虑了)
(2)巨熊祝福：+40，
(3)猎鹰祝福：+50
(4)武器打磨：+60
(5)君王光环：+300
5.另外，由于“先发制人”(战斗开始时，所有角色已准备就绪)天赋的存在，我们不得不考虑第一轮攻击对dps的影响，也就相当于在正常输出频率之外，额外增加一轮输出;
6.技能伤害是包括基础伤害和持续伤害的，比如织梦法师，基础伤害3500，持续伤害3000，那么技能伤害就是6500;
7.考虑到目前的战斗基本上是在10秒内结束，而速度攻击频率的标准时间也是10秒，所以以下数据就选取各个勇士在10秒内的总输出，除以时间，来得到综合dps。具体计算规则如下：
DPS=(第一轮技能伤害值+技能伤害值*速度)/10秒
在当今数字化时代，大数据正变得越来越重要。无论是企业还是个人，对于大数据的理解和运用都成为了必备的技能。因此，大数据领域的工作机会也越来越受到关注。在面试过程中，可能会遇到各种各样的大数据面试题，而如何准备并给出准确的答案就显得尤为重要。
下面将针对一些常见的大数据面试题提供详细的答案，希望能帮助到即将参加大数据相关职位面试的同学们。
大数据是指规模巨大、类型繁多且处理速度快的数据集合，这些数据往往超出了传统软件工具的捕捉、管理和处理能力。大数据通常具有“3V”特征，即体积大、速度快和多样化。通过对大数据的收集、分析和应用，可以帮助企业更好地理解市场趋势、用户行为，从而作出更明智的决策。
大数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会和风险，提高运营效率，改善产品和服务质量，甚至推动创新。通过对大数据的深入分析，企业可以更好地了解客户需求，优化营销策略，提升竞争力。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两部分。HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。Hadoop的出现极大地推动了大数据领域的发展，成为大数据处理的重要工具之一。
Hive和Pig都是建立在Hadoop之上的数据处理工具，用于简化Hadoop数据分析的过程。Hive提供了类似SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop中，并支持复杂查询。而Pig则提供了一种类似脚本的语言，可以用于数据提取、转换和加载。
在大数据处理中，常用的机器学习算法包括：K均值聚类、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。这些算法可以帮助我们从海量数据中发现规律和趋势，为业务决策提供支持。
ETL指的是数据的抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）过程。在大数据处理中，ETL是非常重要的一环，用于从多个数据源中提取数据，进行清洗、转换和整合，最终加载到目标数据仓库中。ETL的有效运行可以确保数据的质量和一致性。
评估大数据分析结果的有效性需要考虑多个因素，包括数据质量、模型的准确性、业务目标的达成等。可以通过比较分析结果与实际情况的符合程度、持续追踪业务指标变化等方式来评估分析结果的有效性，并不断优化分析过程。
大数据安全性面临着数据泄露、数据篡改、隐私保护等一系列挑战。为了有效保障数据安全，可以采取加密技术、访问控制、数据备份等措施。此外，建立健全的安全管理体系和加强员工安全意识也至关重要。
未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，大数据领域将更加普及和深入。数据治理、数据可视化、实时分析等将成为大数据领域的热点。同时，数据安全和隐私保护也将成为大数据发展的重要议题。
综上所述，大数据面试题涉及到的知识面广泛，需要考生在平时的学习和实践中不断积累和提升。希望以上内容能够帮助大家更好地准备大数据面试，取得理想的成绩。
这两个岗位的差别主要有两处，分别是服务的对象不同，和对所需数据的分析和处理方式不同。
下文会详细说说这两处不同的具体表现形式，以及这两个岗位值得注意的相同点。
数据分析（产品方向）岗位做所的工作，可能80%是围绕着产品展开的，20%是围绕着数据分析技术展开的，它本质上是一个产品工作，它所服务的对象更多是产品内部，是为产品功能服务的。
最典型的例子就是互联网公司常用的各种高大上酷炫的数据看板，以及目前沿海城市相对比较普及的智慧城市大脑，本质上也是一个数据分析（产品方向）的工作成果。
如下图展示的就是北京朝阳区的智慧城市大脑工作图，它的本质就是一个深度应用数据分析功能的，用于提升城市现代化治理能力和城市竞争力的新型基础设施产品。
数据分析（运营方向）岗位，做所的工作，可能80%是围绕着运营展开的，20%是围绕着数据分析展开的，它的本质还是一个运营工作。它关注的是各种企业运营活动产生的外部数据，更多是为公司的营销及市场前端策略服务的。
最典型的就是618、双十一的各种运营活动，究竟在什么时间段采取什么样的策略，怎么发放优惠券和拼单优惠组合，这些都是数据运营需要考虑的。
我们以618大促作为例子：
数据分析（产品方向）岗位员工的工作强度和工作重点更多会在前期的筹备和设计阶段：
他们需要考虑，后台的数据看板需要展示哪些数据，例如日销售额、日成单量、日退单量、单日利润分析、投放引流数据等维度的数据是放在一级、二级还是三级界面展示？不同的部门数据看板的数据权限如何？
他们优先考虑规则，然后根据规则来制定数据分析的框架、数据来源和数据分析标准。
等大促真的开始之后，他们的工作反而告一段落，只需要保障自己的产品稳定运行，不会被暴起的流量冲垮崩溃就行。
数据分析（运营方向）岗位员工的工作强度则会在大促即将开始的时候加码，在大促开始之后来到顶峰：
他们不用考虑数据展示和数据来源抽取等技术性问题。他们考虑的会更加接地气，更加贴近客户和用户，更关心用户和客户的行为转化效果。
比如，大促前的拉新促活活动效果怎么样？目前发放的优惠券和满减政策，导致了多少主推商品被加入到购物车？网页内各项商品的点击量和收藏量如何？
活动开始后，数据分析（运营方向）岗位的员工还要紧密盯着每小时运营数据的变化，分析各项红包使用率、主播直播效果、热门商品排名、加购率和下单率等与销售额紧密相关的指标。通过随时调整销售策略，进行红包发放、价格调整、用户推送消息等方式提升业绩。
这里能够看到，不管是产品方向还是运营方向的岗位，想要做精，都离不开数据分析的技术功底做支撑。
这两个岗位都需要深入了解业务流程、熟练掌握数据分析工具的应用、有较高的数据敏感度，并能针对数据分析结果提供针对性的合理化建议（面向产品或面向营销）。
业务流程可以通过自学掌握；数据敏感度可以通过工作积累和刻意练习来培养；
但数据分析能力是需要通过系统性的学习才能有比较好的效果。
有志于往数据分析方向深入发展的同学，建议一方面熟悉掌握公司内部的业务流程，一方面给自己充充电，系统性的学习一下数据分析相关的知识。
这一块的专业教学，推荐知乎知学堂官方的数据分析实战课程，可以先用1毛钱的价格实际感受和体验一下课程的质量，觉得对自己工作有帮助有启发再正式购买：
数据分析（产品方向）岗位的本质是打造产品，是为产品的功能服务的，且做的产品更多是围绕数据看板、数据平台等数据型的产品展开的。
数据分析（运营方向）岗位的本质是运营，是为市场和销售策略服务的。
这两个岗位虽然前期工作内容不同，往上晋升之路却殊途同归，都会是同一个岗位——数据分析师。
相较数据运营更加侧重于前端市场，数据产品更加侧重于后台研发，数据分析师是介于连接业务和技术之间的职位。
它得是运营人才里最懂产品的，产品人才里最懂运营的。
数据分析师的工作会涉及到大量的数据提取，数据清洗和数据多维度分析等工作，还需要根据数据的趋势预测给出产品、运营乃至公司战略上的策略建议。
从各方面评估，这都将是个高薪、高压、高挑战和高回报的岗位。
针对这样的岗位，自己的努力是不够的，需要通过体系化的学习“走捷径”。
同时，如果能在数据运营或数据产品岗位方向，就把数据分析的整体思维框架底子打好，做到熟练掌握Excel、SQL、Python、BI等数据分析工具，也可以在晋升时快人一步——这些内容在上述的知学堂官方数据分析实战课程里也有系统化的实战教学，这也是推荐学习的原因。
以上。
希望能给你带来帮助。
主要有三方面，一是基本面，对阵双方的基本条件。
2结合欧洲开盘，三结合亚洲开盘。选择自己心目中看好的胜平负下注。
一、确定数据分析目标
首先要明确做数据分析的目的，大致有以下几个：1.找出数据波动的原因（数据上升或者下降都算波动，当然，大部分人只在数据下降的时候才想起要做分析）；2.找到止跌或者提升的方案。（如果能查看到竞争对手的数据说不定能发现意想不到的秘密哦）；3.通过数据规律推测算法，找到其中的bug，做数据模型。
二、获取数据
目前直播这块的数据获取大部分就是通过PC及手机APP的回放，还有一部分数据可通过文创中心及店铺生意参谋获取，部分隐藏数据需要通过一些特殊渠道。
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
