【数据分析思维】数据分析中预测分析应该怎么做？
在各行业各领域，只要有核心的业务指标，都要预测核心业绩未来的走势，销售，市场营销，运营，财务等。一方面可以对未来的发展趋势有个大致的掌握，另一方面也可以提前规划，设定各下属部门的KPI，以便尽可能地完成或者超过KPI。所以，数据分析师作为公
B端设计实战：从定制化需求到平台通用型设计
随着平台业务的逐渐增多，需要对其进行定制化的需求设计，业务需求多样性与平台能力统一性的矛盾该如何解决？本文就该矛盾展开分析，并提出解决的相应措施，确保平台实现了通用一致的设计目的，一起来看下吧。一、平台提效设计的矛盾点在开始阐述本次专题之前
详解｜交互设计中的色彩搭配，这样更有效！
交互设计中配色问题是设计师经常会碰到的问题，其中色彩应当如何搭配以实现设计的美观与和谐呢？作者在这篇文章里为我们分享了交互设计中关于配色的干货，推荐正在从事交互设计或者对色彩搭配感兴趣的小伙伴阅读，一起来看。交互设计中经常会遇到配色问题，比
设计师如何推进全员体验走查？
体验走查有助于我们在设计过程中发现可能存在的问题，进而推动产品的迭代优化。不过，体验走查的工作并不仅限于设计层面，如何让全体项目成员都能参与体验走查工作？本篇文章里，作者结合实际经验，就此进行了总结，一起来看一下。前言体验走查，是每个设计师
一文读懂业务数据的分析思路
在业务数据分析中，新人常常会面临这样一个尴尬的处境：明明掌握了数据分析工具，但对于数据仍无从下手，发现不了其中的业务问题。其实，这是缺乏数据分析思维的表现，作者介绍了一些基础的数据分析思路，希望对正在迷茫的你有所帮助。在业务数据分析中，无经
3分钟，看懂区间估计和置信区间
数据分析离不开统计学知识的辅助，其中，区间估计指的是在点估计的基础上，得出一个相对合理的取值范围，这一方法虽然当下使用得较少，但是对其进行学习，有助于帮助我们理解其他概念，如假设检验等。本文作者就对区间估计的概念和操作方法等进行了总结，一起
竞品分析｜别复制粘贴了，竞品分析十锤来了
竞品分析应该怎么做，怎么为产品设计和迭代更好地服务？作者从锤子和钉子的关系入手，生动地为我们说明了竞品分析的十锤法则，推荐想要在竞品分析上深入学习的小伙伴阅读，一起来看。有些同学们在做竞品分析时候，先找到市面上的最火爆的直接竞品，把自己的产
电商超卖，从业务到设计
超卖这一概念的定义可以从不同层面进行阐述，比如平台层面、渠道层面、仓库层面等。而假设因超卖导致订单难以履行，则容易让用户体验“打折”。为什么有时电商超卖的现象会发生？可以从哪些角度来降低超卖导致的风险？本篇文章里作者就此做了解读，一起来看一
个性化算法要合规整改，“个推”政策限制下如何做好算法推荐？（上）
个性化推荐可以让用户更加快速地获取自己想要的信息，帮助用户在海量信息中进行筛选，减少用户的时间成本，但这存在着数据泄露的隐患，且后续若形成信息茧房，也会限制用户的思维边界。那么，未来个性化推荐应该怎么走，还存在着什么发展空间？本文作者就个性
产品经理整理埋点需求的6个步骤
数据分析在一定程度上可以帮助梳理需求，进而推动业务迭代优化，因而对于产品经理而言，了解与数据分析相关的内容便尤为重要。其中，数据埋点需求应当如何梳理？本篇文章里，作者总结了产品经理整理埋点需求的几大步骤，不妨来看一下。互联网发展到现在这个阶
不管多复杂的系统设计，都离不开这9个字
在进行系统设计时，对产品底层设计能力的掌握十分重要，如此，才能够在接手新需求、新业务时不慌不忙，做好产品规划方案。在文中，作者提出了理流程、定单据、填功能的系统设计策略。具体如何实施？不妨来看看作者结合了自身经验的这份解读。无论做什么事情时
如何设计电商订单产品？
订单系统连接了用户和商家，用户可以通过订单看到商品购买详情，商家则可以通过订单看到购买用户信息等。而整个订单系统囊括了许多模块，如订单生成、订单计算等。本篇文章里，作者就电商订单系统设计做了梳理和总结，一起来看一下。各位小伙伴好，本文是电商
数据分析师如何用项目管理推进业务
我们做数据分析的可苦逼了，辛辛苦苦地做完数据分析，却被领导痛批一顿，难呐。为了让数据分析师更有效地推动工作，这就涉及到项目管理了。数据分析师如何用项目管理推进业务呢，我们一起来看看。我们掌握了数据分析的方法以及思维应用后，辛辛苦苦做完分析，
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）
作为一名数据小白，在日常学习和工作中经常会接触到数据。随着用户数据与业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。本篇文章中，作者将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能看到或者