可以关闭。
analytics可以删除，但它不能直接删除，需要先重刷手机系统，再从软件列表中删除。不过analytics删除后，它会重新自动安装，无法彻底卸载干净，而平时使用时，小米并不建议删掉analytics，如果觉得它耗电可将系统升级到最新版本，小米已经改善了它的耗电以及其他问题。
第一步：注册GOOGLE帐号 要使用GA，必需先成为GOOGLE的注册用户，如果没有请去注册。当然，有GMAIL邮箱就可以。邮箱就是帐户名。 第二步：开启Google Analytics分析工具 当有了GOOGLE账户后，会发现里面只有基本的功能和服务，找不到GA，呵呵，别担心，需要去开通一下GA工具才行。访问这个地址 http://www.google.cn/analytics/zh-CN/ 进行注册。当然这个产品介绍网站做的也很不错。很值得学习。注册后，再次登录到GOOGLE账户，会发现服务里已经有了GA工具。 第三步：配置跟踪站点 进入GA服务后，会发现一片空白， 在获得GA代码后，所要做的是将这个代码放在你需要跟踪页面的
建议按以下方法查看是什么原因造成的并解决：
1、程序缓存过多：在手机设置--应用程序--全部--找到出现停止运行的程序--清理数据；（大部分手机都可以通过此方法解决的）。
2、手机内存过低：系统运行程序多，内存不足，在设置—应用程序—正在运行，关闭其他后台运行程序。
3、安装位置不对：进入设置--储存--首选安装位置--由系统决定，更改储存位置。
4、程序不兼容：建议卸载重新安装该程序或卸载了一些与系统不兼容的程序。
5、程序本身问题：有些程序本身存在问题，如前期腾讯组件出现问题，导致腾讯游戏出现停止运行的提示。（这种情况可通过多台不同品牌机器对比得出结论）
6、若排除以上方法后仍出现停止运行的情况，建议恢复出厂设置，或者重刷固件。
应该是让你去评价那种分析数据库的。
An analytic database, also called an analytical database, is a read-only system that stores historical data on business metrics such as sales performance and inventory levels. Business analysts, corporate executives and other workers can run queries and reports against an analytic database. The information is updated on a regular basis to incorporate recent transaction data from an organization’s operational systems.小米自带的analytics是小米的用户信息收集分析程序，用来提高用户体验的。旧版本中有漏洞，它的自动更新机制中使用了http获取apk，而检验则只有md5效验。
安卓手机应用程序全新版本，所有Android应用都可上架；无吸费，无木马病毒，保护用户隐私，从源头上保障使用安全；植根中国，深入洞察本土用户工作生活所需，提供符合中国人习惯的应用。简洁低调的页面风格、交互式的界面操作，轻松的应用管理，全新的搜索方式为用户带来的不一样体验。
Google Analytics简称GA（后面使用GA代替Google Analytics），中文名为谷歌分析，是Google发布的一款免费的网站分析服务，自其诞生以来（2005年11月推出）广受好评。GA功能非常强大，只要在网站的页面上加入一段JavaScript跟踪代码，就可以提供非常丰富的图表式报告。
免费的GA账户包括多个报告，可对整个网站的访问者进行多角度的跟踪，并能持续跟踪营销广告系列的效果，GA默认提供的报告如下：
1.行为分析
行为报告可以帮助用户了解网站的哪些部分效果理想、哪些页面比较受欢迎，并据此为网站营造更佳的体验。通过 GA中的行为报告，找出网站上的热门内容以及隐藏的价值。可以了解用户访问网站上的各个网页的频率、停留的时间以及他们的转化频率。所有报告都可以在“行为”部分找到。
（1）网站搜索：让访问者更快找到目标内容——如果访问者找不到所需的内容，他们就会进行搜索。利用 GA中的网站搜索报告，可以发现访问者真正在寻找的信息。发现错失的产品机会，并加速转化。
（2）网页内分析：查看访问者在网站中的移动轨迹——在查看GA报告时，有时候很难直观地看出访问者如何浏览特定的网站页面。通过“网页内分析”功能，可以直观地分析访问者是如何在网站上四处查看的。
（3）网站速度分析：先于用户发现问题——我们都知道“龟”速加载的网站令人烦躁，而且缓慢的加载还可能会影响广告和搜索排名。利用GA中的网站速度报告，查看网页需要多长时间才能加载。确定并修正加载缓慢的网页，让访问者有一个愉快的心情。
（4）事件跟踪：了解访问者在网站上的活动——了解访问者如何与网页进行互动会带来很大的帮助。可以查看他们与 Flash 和 AJAX 元素进行互动或者单击链接下载产品手册的频率，甚至还可以设置事件跟踪功能来详细了解访问者的行为方式。
2.社交分析
网络是一个社交场所，而GA可衡量社交媒体计划的成效。同时，它可以分析访问者如何与网站上的分享功能（如 Google +1 按钮）进行互动，如何在不同的社交平台上使用网站内容。
（1）评估社交媒体对关注的指标的影响——转化报告可量化社交网络的价值。该报告可显示各个社交网络的引荐带来的转化率和转化的货币价值。只需设置与业务相关的目标，即可将社交影响与关注的指标关联在一起。
（2）了解哪些社交来源会引荐感兴趣的访问者——必须要了解哪些受众群体对您的品牌具有重要意义。社交来源报告可显示来自各社交网络的访问者进入网站的初始路径，以及每个社交网络的用户参与度与转化指标。
（3）查看访问者分享的内容，以及他们分享内容的位置——利用 Google +1 和其他社交分享功能，访问者可以轻松与朋友分享，扩大内容的影响。社交插件报告可显示网站上的哪些文章的分享次数最多，以及用户分享这些文章时使用了哪些社交按钮（例如 Google“+1”或 Facebook“赞”）。此外，“活动流”可显示访问者如何在外部网站上与您的内容互动。
3.转化分析
利用GA丰富的分析功能，确定吸引了多少客户、销量有多高，以及用户如何与网站互动。
（1）探查访问者行为如何促成销售和转化——网站不是一成不变的，因而您的转化目标也应灵活调整。利用GA目标和事件跟踪功能，您可以跟踪销售量、下载次数、视频播放次数、转化次数、网站上的用户参与度，或定义自己的指标。还可以根据目标定制报告，并确定哪些访问者操作最有可能帮助实现您最关心的业务目标。
（2）利用电子商务报告提升在线销售量——确定最畅销的产品和最有价值的促销活动。无论是复杂的交易，还是简单的单击购买，电子商务报告都可帮助您了解客户购买的原因以及他们的购买类型。可以从交易一直跟踪到广告系列和关键字，了解购买者的站内行为，并调整购物车以提升销售量和培养客户忠诚度。
（3）通过多渠道路径报告全面掌握广告系列效果——不要将广告系列的衡量工作局限于达成交易的最终单击。通过多渠道路径报告，可以查看所有数字营销活动的效果，包括搜索广告、展示广告、社交营销、联署网络营销、电子邮件营销等。了解哪些渠道可吸引访问者关注您的产品，哪些渠道可促成销售，进而更均衡地安排您的营销计划。
（4）跟踪访问者在网站上所行经的不同路径——了解访问者喜欢或不喜欢您的网站的原因。利用GA用户流可视化功能和目标渠道，可以跟踪访问者的转化路径，了解他们从哪里进入，在哪里停住，以及从哪里离开。找出网站导航中的优缺点，分析网站和营销计划中有哪些需要进行调整。
4.广告分析
了解社交广告、移动广告、搜索广告和展示广告的效果，以最大限度地发挥广告的作用。将您的网站活动与营销广告系列进行关联，掌握全面的信息并优化广告效果。为了吸引用户访问网站，您投入了大量的心血，但怎样才能知道广告计划是否有成效呢？可浏览所有数字渠道（包括搜索网络、展示广告网络、社交网络、关联企业和电子邮件），查看它们对转化率和投资回报率有什么样的影响。通过AdWords 整合功能（包括移动广告系列和展示广告系列），您还可以进行更进一步的分析。
（1）提升搜索引擎营销的效果——搜索引擎营销可以吸引用户访问网站。通过 GA，可以将访问者行为与投放在 Google、Bing、Yahoo 等搜索引擎的广告系列进行关联，以便做出更明智的出价和关键字选择。如果使用 AdWords，那么可以自动标记您的广告系列，轻松查看不同广告展示位置或目标网页在转化率上的差异。
（2）使用再营销功能轻松快捷地覆盖有需求的客户——利用GA的再营销功能，可以深入了解那些对您的产品和服务感兴趣的客户，然后在网络中向他们展示能够直接满足其需要的定位广告。
（3）了解展示广告对广告计划的贡献有多大——查看展示广告在吸引新客户访问网站方面的效果。您可以关注具体的展示位置，了解它们是否能有效地吸引合适的访问者。GA可以与谷歌展示广告网络 (Google Display Network，GDN) 进行整合，这意味着您可以利用 AdWords 制作和管理广告系列，然后在 Google 展示广告网络的营销广告系列中插入 GA跟踪代码，以衡量广告的成效。
（4）给予移动广告系列应有的关注——如果您在投放移动广告，或者在使用移动应用，那么一定希望了解其效果。移动广告展示位置吸引的访问者自成一类，GA可以向您揭示这些访问者的行为方式。您可以按设备细分数据，评估广告效果，并使用网站停留时间、跳出率和转化率等熟悉的指标优化移动网站和常规网站。
（5）了解广告系列与多渠道路径的配合效果——如果您在搜索引擎营销、展示广告网络、社交网络、关联企业等多种数字渠道上投放广告，那么必须掌握每种渠道发挥的作用，了解它们是如何共同为您带来更多客户和转化的。通过多渠道路径报告，可以全面掌握哪些渠道的效果较好，哪些效果较差，进而优化和改进数字营销计划。
（6）广告系列衡量报告有助于分辨有效和无效的营销活动——衡量所有渠道中的广告系列，查看哪些营销活动卓有成效。可以查看渠道细分的报告，并且在广告系列开始投放几分钟后就可以浏览实时的数据。也可以查看添加了跟踪代码的任意链接（包括电子邮件和横幅广告）的互动和转化情况。此外，还可以对吸引用户访问网站的离线广告系列进行跟踪。
GA是一种功能非常全面的分析工具，随着移动平台的出现，Google也适时推出GA For APP、Firebase Analytics等，2019年下半年推出了Google Analytics v2，也叫APP+Web混合媒体资源，可以同时跟踪APP和Web，只要嵌入SDK（Software Development Kit，中文名软件开发工具包），就可以获得和网站类似的报告。
Google也提供付费版本的Google Analytics 360，简称GA360（后面用GA360代替Google Analytics 360），提供更高的数据容量、更低的延时处理、以及更精准的数据和官方技术支持，当然价格也不低，一年需要15万美元起步。对于大部分用户来说，如果您的站点Alexa排名在1万名以后，可以不用购买付费版，完全可以通过一些使用技巧来解决数据抽样的问题。
近期，Google不断对GA进行调整，推出Google Marketing Platform平台，将企业营销分析套件Google Analytics 360 Suite和DoubleClick强势整合进去，现在的GA已经发展成为Google Marketing Platform中重要的一个环节。
APK是Android Package的缩写，即Android安装包。APK是类似Symbian Sis或Sisx的文件格式。通过将APK文件直接传到Android模拟器或Android手机中执行即可安装。
Applied Analytics（应用分析学位项目）隶属于哥伦比亚大学（Columbia University）的专业研究生院（School of Professional Studies）。
这是专门为工作专业人士提供的在线研究生学位课程。这个项目提供学生分析技术、统计分析、数据挖掘、可视化技术等相关领域的课程，以帮助他们在现实世界的工作中更好地应用这些技术和方法。
一段小历史，腾讯2019年秋招，商业分析岗位的录取率远小于1/10000；疫情前那一两年有投过腾讯商业分析校招的朋友，肯定对这些数字有印象
当时整个市场大热，商业分析、数据分析这类岗位也是位列简历投递数最多的TOP岗位中；特别是借着人工智能（AI Artificial Intelligence）、机器学习（ML Machine Learning）这些明星概念带动，一大批毕业学子甚至是社招生都想成为一名“性感的分析师”
17-19年那段时间，不仅仅是国内，包括欧美的BA岗位也是越来越火；谷歌、脸书（Meta当时还是Facebook）、亚马逊这些全球大厂的BA岗位，更是各大高校职业宣讲会的必备展位，当然还包括各大金融机构，甚至是咨询公司MBB里的BA，其实都算在商业分析师的大范畴
从学校开设的项目也能看出来，藤校、M7、S16商科学校、英国G5也是纷纷推出了商业分析的硕士项目；本人当时也是从纯纯的理科生转到了LSE的商业分析和运筹学项目；直到毕业回国工作，商业分析整体还是一派派欣欣向荣；那些年连Youtube的热点推送，都是各类关于Business Analytics、Data Science的介绍视频，穿插在一众娱乐下饭内容里
咨询行业是商业分析（Business Analytics）的风向标，TOP TIER的咨询公司项目都在锐减，说明商业分析就业前景不像以前乐观了；或者商业分析会往其他职能趋同，比如产品经理等
现在明显感觉到变化，疫情之后这几年，讨论商业分析的热度已经变少了；MBB的项目数更是连年递减，很多在MBB的朋友都在带薪on beach
要知道当年商业分析第一梯队的学生，都是以手握MBB offer自居，互联网的商业分析岗往往就是这些TOP学生的备胎，或者是二梯队学生争破头的机会，这个梯队的学生往往去不了MBB，甚至罗兰贝格、艾意凯都费劲，但又不想放弃商业分析和战略咨询的路子
疫情刚开始的2020年，是新消费最后的余晖，后面的故事大家都知道了，BCG大幅扩招到2022年又开始大幅裁员，埃森哲（不应该和BCG放在一起）最近也是爆出了裁员潮，更是给到N+6遣散员工；一级市场更是没有啥好标的，不管是做FIRM还是COPPORATE项目的咨询公司都不太好过了
并不是说商业分析的需求消失了，只是现在市场增量不多，新玩家也很难毛尖；大家都在存量空间里做精细，更多需要的是运营动作，不太需要商业分析看方向
可以看看最近仅有的一些潜力标的，也是因为一些不合时宜的乐观，最终走向了破产
咨询公司怎么活呢，只能越来越走向产品化
产品化有两个方向，一个是承接更多落地的项目，最终是靠产品卖钱，前期的调研和商业分析只是这个产品上线的过程之一；最典型的就是数字化项目，比如帮甲方做一个小程序或者IT系统；我前雇主就是薅到了一个医药外企，帮他们做一个打通病人、护士、医院行政三方的IT应用系统；单单是这个客户的项目，就够养着我前雇主再苟一年
商业分析在第一个方向的角色，其实就是产品经理了，前期做很多用户和运营侧的调研，最终得转化成产品文档，做好甲乙方对接的项目规划等等
另外一个方向，就是把原来完整的咨询分析项目，拆分成很多模块，每个模块持续更新，并且同时收割多个客户的钱（比如针对同一个模块做成课程、或者作为付费订阅内容）；这个卖钱的思路呢，相当于收割一波知识付费；也不新鲜，就是大家平常看到的艾瑞、36氪、虎嗅、晚点这些行业资讯账号的VIP版
像这种就非常典型，做一个产品的销量和件单价的跟踪，随着时间更新就可以一直卖报告，一方面可以通过部分免费内容保障营销号的活跃，接着把圈进来的深层用户进行付费收割
这些内容原本都是一个完整报告里的一部分，但现在完整项目卖不动了，那就拆成零件呗；这些零件可以重复卖给多方，一鱼多吃呗
商业分析在这第二个方向的角色，会越来越像内容运营，兼顾了一部分内容创作和编辑的职能
所以呢，大环境都在趋紧了，哪怕是在乙方咨询公司，商业分析的职能也是逐渐往产品经理、项目经理甚至是内容运营的角色去兼融
以前那种思路已经不适用了，靠MOCK INTERVIEW、读着《CASE IN POINT》练CASEs练过来的能力其实不太适用现在公司对于商业分析的能力要求
相比于很结构化很完整的分析思路，现在企业更想看到候选人更精细的技能，可能就是对一个指标的拆解，不用太完整，但需要对业务有较深的认知；同时数据分析能力越来越重要，最后带来直接价值的就是经营向的动作，而不是那些宏观务虚的模型
可以自学，也可以参加一些知乎知学堂的官方数据分析课程，立即就有免费的【Excel秘籍】附赠，教的技能也比较实在，能即学即用，也有很多大厂实操案例；实打实的动手分析能力，以及一些认知上的改变，才能在职场有提升
再来看看互联网的商业分析岗位。
大家能明显看到上面推荐的技能，越来越偏数据能力，其实就是越来越往互联网内部的策略岗位靠近
同样是互联网公司的战略分析/商业分析岗位，不同公司的体感，也完全不一样
美团的战研团队，大部分就是帮决策层做些研究，美其名曰“业务大脑”定位；这种就是典型的inhouse strategy模式，属于甲方里的乙方角色，经常被经分、业务团队诟病，啥也不懂瞎指挥；或者经常在业务已经决定做的事情上掺一脚，等着哪天这些事情落地了，就归功到自己的研究上
比如外卖柜这件事情，已经不止一个美团做战研的朋友说这是他们主导过的项目；我每次听都得做好表情管理，并回馈对方诚心称赞
而像腾讯这种老三巨头（百度就免提了），流量端相对多元复杂（不像美团基本靠主端app导流），就会分为客销侧的战略商业分析、流量端的战略商业分析、渠道端的战略商业分析等
还有些互联网大厂，有BP制的战略（隶属于业务），有兼顾战略和运营一体的商业分析师
总而言之，会越来越靠近业务，分工也会变得很精细，商业分析师的能力不会体现在模型完整性和结构化思考这些了，而是高效且实际的分析能力，以及将这些分析与策略动作结合、跨部门推动落地的能力
再次推荐大家多接触大厂案例，这些官方的实战课程都是不错的选择，也有很多材料和同行陪你一起做特训，总是比一个人摸索来得更有效
In the fast-paced finance industry, data is everything. Making decisions based on insightful analysis can make or break a company's success. That's where analytics comes into play. With the advancement of technology, finance professionals have access to a plethora of data at their fingertips. By harnessing the power of analytics, they can unlock hidden patterns, predict trends, and make informed decisions. In this article, we'll explore the various use cases of analytics in finance and how it is revolutionizing the industry.
Risk management is a critical aspect of finance. Traditional methods of risk assessment often rely on historical data and overlook real-time insights. However, with the aid of analytics, finance professionals can analyze large datasets in real-time, allowing for more accurate risk assessment. By using advanced algorithms and machine learning models, analytics can identify potential risks and predict the likelihood of future events. This enables companies to proactively mitigate risks and protect their assets.
Customer satisfaction is paramount in any industry, including finance. Analytics plays a crucial role in understanding customer behavior and preferences. By analyzing customer data such as transaction history, browsing patterns, and demographic information, finance companies can personalize their offerings and tailor their services to meet individual needs. This leads to a better customer experience, increased customer loyalty, and ultimately, improved business performance.
Making investment decisions can be daunting, especially when dealing with a large volume of data. Analytics simplifies this process by providing valuable insights into market trends and potential investment opportunities. By analyzing historical data, market trends, and economic indicators, finance professionals can identify patterns and make data-driven investment decisions. This minimizes the risk of making poor investment choices and maximizes the potential for profitable returns.
Fraudulent activities pose a significant threat to the finance industry. However, with the power of advanced analytics, finance companies can proactively detect and prevent fraudulent behavior. By analyzing transactional data, user behavior, and patterns, analytics can identify anomalies and flag suspicious activities. This helps companies take immediate action to mitigate the risk of financial losses and protect both the company and its customers.
As technology continues to advance, analytics will play an increasingly vital role in the finance industry. It has the potential to transform traditional finance practices and drive innovation. By leveraging analytics, finance professionals can gain a competitive edge in the market, optimize operations, and make data-driven decisions. However, it is crucial for finance companies to invest in the right tools, infrastructure, and talent to fully harness the power of analytics and stay ahead of the curve.
In conclusion, the use of analytics in finance is no longer a luxury but a necessity. It empowers finance professionals with actionable insights, improves risk management, enhances customer experience, optimizes investment decisions, and strengthens fraud detection and prevention. Embracing analytics is key to staying relevant in the ever-evolving finance industry. So, gear up for the future and unlock the power of analytics to drive success in finance.
Thank you for reading this article on the use of analytics in finance. We hope this has provided valuable insights into how analytics revolutionizes the finance industry. By leveraging analytics, finance professionals can make informed decisions, mitigate risks, and improve overall business performance. Stay tuned for more informative articles in the future!
