从零开始学习大数据：如何自学大数据并入门

从零开始学习大数据:如何自学大数据并入门?下面我会从“道”入手,讲讲从0开始学习大数据的几个步骤。

对于“大数据”来说,定义是“是以大众需求为基础,有多个宏观环境、多个不同的过程,综合为一体的数据服务服务机构。”

在内容运营方面,大数据的表现形式包括数据分析、内容分发、内容互动等。大数据可以帮助产品/运营与其他行业的伙伴进行协作。大数据对产品/运营的帮助很大,同时也会提供完善的用户画像、画像、洞察用户的行为,比如从年龄、性别、地区等维度来对用户进行分类。大数据给出的内容形态也可以为特定用户提供有针对性的内容,更加方便快捷。

以我作为中新社首席运营官为例,在具体的运营过程中,大数据是“听山遍野”、“恍然大悟”、“爱自高”、“不为人知”,通过多维度的分析,发现用户所遇到的问题,通过数据信息及时优化,满足用户需求,提高用户活跃度,培养忠实用户,进而打造公司产品和品牌。

举例来说,一个产品经理可能会通过调研和数据分析来分析该产品的核心功能,比如数据挖掘,通过定性定量分析发现用户需求,并以此迭代产品功能。

而在互联网产品运营中,大数据则是“与时俱进”,做出不同的产品、运营策略、产品方向。比如大数据在产品的生命周期中,给产品带来了大量的活跃用户,在这个周期内产生的高价值用户,就需要通过数据分析来预测用户的生命周期,不断探索用户的行为、生命周期特征,以及他们的特征偏好等,然后通过针对性的服务来提升用户的活跃度和使用时长,也就是产品和运营的双赢。

二、数据分析能给产品带来什么价值

我在工作中发现很多人喜欢借用各种各样的数据工具,来做某件事。事实上,这种想法不正确。

因为数据是支撑我们解决问题的依据。基于大数据可以带来我们想要的数据,比如用户的年龄、性别、设备、分布等,以及获取这些数据的方式等,都是在解决我们的问题,更有利于产品的迭代。

这就需要你不断收集到更多有价值的数据。通过数据分析不断提高我们的工作效率,满足用户需求,让产品更好的迭代。

那么,有哪些方法可以收集到有价值的数据呢?

收集用户的需求和数据,逐一分析和挖掘,这一步非常重要。通过数据,我们可以找到产品的不足,优化产品。

收集用户的行为数据和数据,提供用户更好的产品体验和建议,让产品更好地符合用户需求。

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