数据驱动——从方法到实践
数据化运营系统方法与实践案例
暂不做 考虑
从咨询角度切入 找回用户
针对此情况，可以从用户选择平台的关注点入手来找回用户。
问题定位与解决方案
a
用户使用竞品情况
使用本产品不满意
82
18
（N=300）
总体（N=1000）
87
13
使用其他竞品 没有使用
针对使用本平台不满意而流失的用户召回策略，在产品优化层 面，可以从用户选择平台的关注点入手，归结为两方面优化建 议。一方面优化产品交互上的功能，减少用户操作上的繁琐， 突出功能上的优势；另一方面加强与专家的合作，通过基于用 户打分的搜索排名激励专家不断提高为用户的服务质量。
问题定位与解决方案
a
数据分析可以帮助我们找到流失用户的特征以及提前发现将要流失的用户。但数 据分析也不是万能的，它同样存在瓶颈，各维度的分析只能对用户流失的原因提 出假想，但流失用户究竟因为什么原因离开平台，还需要调研才能得知。
用户流失原因分类
24%没有咨 50%有咨询需求但是没 26%使用本 询的需求 有使用本产品的需求 产品不满意
方法
SWOT 杜邦分析法
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10
逻辑树模型 金字塔原理 PDCA循环 SMART原则 二八原则 规则
多维分析 数据挖掘方法
转化分析
分析方法
a
趋势分析 综合评价法
可视化图表
a
饼图
条形图
雷达图
柱形图
散点图
折线图
组合图
文字云
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用户流失分析与预测
A/B测 试
用户运营分析
a
定义
有了流量和用户之后，持续稳定地提升用户的活跃和留存，并对有价值甚至高于价值的用户有 针对性地进行运营，让这些用户持续稳定地为产品带来营收。
219478076_“数据驱动”下精准教学的实践研究
大数据时代，精准分析学情，精准设计教学，精准实施教学，精准设计作业，精准评价教学等，都离不开数据驱动。
江苏省南京市板桥中学（以下简称“板桥中学”）已经建成了较为成熟的信息化平台，为精准教学的实施奠定了硬件基础。
学校围绕“数据驱动”这一核心，致力于数据驱动与教学融合的实践探索，全面展开精准教学研究，努力推动学科育人实践不断走向深入。
一、制定“数据驱动”精准教学的实施路径数据驱动是通过移动互联网或者相关软件采集海量数据，通过组织数据形成信息，并对相关信息整合和提炼，在此基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。
作用于教学体系建设方面，即利用教育大数据挖掘和分析技术，将教学各个环节以及网络环境中实时生成的数据“翻译”成有价值的信息，进而为教师的教学决策和学生的学习决策提供更加准确、及时、全面的支持。
“数据驱动”下的精准教学，即教师在进行教学设计时，明确学生的主体地位，通过大数据分析，从学生的认知储备、认知过程、认知障碍入手，在目标精准、问题精准、干预精准上下功夫，锁定学生发展的增长点及着力点，为激发学生内生力提供动能。
抓住智慧校园建设契机，板桥中学搭建了智学网、东师理想、钉钉、课堂观察等数据平台。
智学网平台主要对学生的学测信息进行采集及诊断，东师理想平台主要用于校本化资源及研修数据的采集和分析，钉钉平台主要用于学生自然信息的采集，课堂观察平台主要用于课堂教学数据的采集。
学校依托相关公司开发了基于教育大数据的数据采集与分析平台，打造了基于教育大数据支撑下的课堂互动教与学支持系统。
利用该系统，一方面，可按目标采集数据，经过比对分析，将教育管理、教学活动、专业发展等教育业务综合起来，优化学生的学习行为；另一方面，通过数据记录和分析，对相关监测对象的行为进行预测、预警和有效干预，以提升教师的教学成效和学生的学业表现。
“数据驱动”下精准教学的实践研究蒋玉中 毛海玲大数据时代，教育教学与技术的结合更加紧密。
江苏省南京市板桥中学制定“数据驱动”精准教学的实施路径，设计“数据驱动”精准教学的实践模式，建构“数据驱动”精准教学的多场景应用模式，即数据驱动下的实证精准教研模式、学科精准教学模式、学生个性化精准辅导模式，以及以学定教的同心育人课堂模式，推动学科育人实践走向深入。
综合实践活动数据驱动评价与实践
浚学占等猩2021年6月15日・67・投稿网址:综合卖践活动数据驱动评价与卖践粹福建莆田市城厢区筱塘小学陈峻英摘要《中小学综合实践活动课程指导纲要》提出，综合实践活动情况是学生综合素质评价的重要内容，但课程实施过程中的学生评价存在诸多不足，影响了评价的有效性。
笔者所在学校于2018年9月开始实践大数据背景下活动课程的评价，经过两年来的实践研究，提出了线上成长评价策略——数据驱动评价，即基于发展性评价理念，探索增值评价，通过大数据分析手段，将学生参与活动过程的情况量化"积分”，设计与学生素养培养目标相对应的“成长章”,“积分”与“成长章”的关联评价，以评价发展导向，促进学生在活动实践中获得成长。
关键词综合实践活动数据驱动评价实践行动学生持续发展《中小学综合实践活动课程指导纲要》提出综合［努力程度，增值评价与发展性评价的核心思想紧密实践活动情况是学生综合素质评价的重要内容，学生|契合。
评价是课程实施的重要组成部分，以评价引领学生综:数据驱动评价以发展性评价理念为理论基础，探合能力的提升，促进学生健康成长叫从人本主义思|索增值评价，大数据视域下全面全程跟综学生学习实想出发，评价应注重发展性，以促进人的自我实现、自［践过程，强调多元评价与个性评价，将量化评价与质我发展为目标罠因此，综合实践活动评价应关注学［性评价相结合，适应综合素质评价的需要，发挥评价生的持续发展叫采用数据驱动精准评价，对学生在］价值导向功能，激励学生自我持续发展。
活动实践中的表现做出更为客观的评价，在理念上J 2.数据驱动评价的特征方式上回归育人目标、回归生命本质。
；一是评价内容数据化。
借助信息化手段，收集、一、数据驱动评价的内涵［呈现活动过程数据，精准分析学生实践活动中发展状1.基于发展性评价理念!况的关键信息，对其进行个性化评价与指导。
学生从具有代表性的建构主义学习理论、多元智能理［数据化评价中清晰了解自己活动实践过程的具体表论、教育人类学教育思潮，推动了教育评价的变革，尤|现,获得自我认同感,提高自我认识能力,给学生个体其是学生的学习评价，把促进人的发展作为评价的主:持续发展的动力，促进其不断成长。
数据驱动式语言学习的理论探索和实践
在学习者主导的DDL中， 学习者是真正的研究者， 因而 更具真实性。 词典编撰是语料库的最初功能， 所以最具有真 实性的DDL活动就是研究及编写字典定义。学习者可以选 择他们想要学习的词，根据上文中提到的在线语料库关锡 词语境共现，以及教师提供的字典模板提出他们自己关于 该词的定义， 另外找出从语境共现中提取的有代表性的短 语来解释他们的定义。 最后， 学习者将 自己的定义与权威字 典的词的定义进行比较。 如果教师想强调某个词的用法， 也 可在课堂上采用这种方法亲自给学生演示。 归纳法也可用于学习动词短语。传统的动词短语教学 只是给学习者呈现动词小品词搭配词组及其意义，比如gel
学习者支配的DDL。比如Col ins COBUILD网站http://www. l
可以生成40行的语境共现样本。香港虚
学习者通过观察真实语言使用情况来验证先前已经形成的 假设 ， 可以是词法语法书籍上的规则 ， 也可以是教师给出的
假设 。 4. 数据驱动式语言学 习的实践
料， 组织成以适当顺序排列的信息单元。 习题生成软件和语
境共现器等认知工具对于发挥语言学习者在课堂中实验和
BNC, USTVTALK, UKNEWS等语料库在内的四百万词的语
料库。其显示的行数可以从10行到500行 自由选择， 每行的 词数也可从35个到60个选择。与关键词一起出现的相关词 的位置也可进行选择 ， 非常有助于学习词汇搭配。 在教师主 导的DDL中， 教师根据语境共现信息设计各种练习， 比如通 过语境推测关键词， 总结单词的搭配使用等。 3 两种数据驱动式语言学习活动 驱动式语言学习主要应用两种研究 法。一种是 自 下而上的 法， 通过观察关键词在语境中的出现规律， 概 括归纳出词法规则。另一种是自 上而下的 法， 即假设一 验
数据驱动：从方法到实践
内容简介本书是从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，从作者的百度大数据工作说起，完整还原其从零到一构建百度用户行为大数据处理平台经历。
详解大数据本质、理念与现状，围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何将数据驱动方案落地，并指出数据驱动的价值在于“数据驱动决策”、“数据驱动产品智能”。
最后通过互联网金融、电子商务、企业服务、零售四大行业实践，从需求梳理、事件指标设计、数据接入阶段、实际应用四大阶段介绍数据驱动在不同领域的商业价值，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
本书贴近企业真实场景，兼具权威性与前瞻性，是广泛适用的普及读物，适合对大数据、数据驱动感兴趣的企业高管、决策者、创业者、IT人员、营销人员、产品经理、相关专业的学生等。
图书在版编目（CIP）数据数据驱动：从方法到实践/桑文锋著.—北京：电子工业出版社，2018.3ISBN 978-7-121-33451-1Ⅰ.①数…Ⅱ.①桑…Ⅲ.①数据处理-研究Ⅳ.①TP274中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第002302号策划编辑：符隆美责任编辑：张春雨印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036开本：720×1000 1/16 印张：13.5 字数：260千字版次：2018年3月第1版印次：2018年3月第1次印刷定价：49.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。
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本书咨询联系方式：（010）51260888-819，faq@。
文锋分享了他在商业数据的真知灼见，不盲目舶来，他明确地知道哪些理论在国内是行不通的，并传递出更本土化的理论。
本书的结构和内容都经过了反复打磨，无论是从技术严谨性，还是从内容的实用性上看，都堪称互联网商业数据的可贵佳作。
人力资源管理如何实现数据驱动
人力资源管理如何实现数据驱动在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据。
人力资源管理作为企业管理的关键环节，也需要实现数据驱动，以提高管理效率、优化决策质量、提升员工体验。
那么，人力资源管理如何才能实现数据驱动呢？首先，要明确数据驱动的人力资源管理的概念和重要性。
数据驱动的人力资源管理是指利用数据和分析来支持人力资源决策、流程和战略的制定。
通过对人力资源相关数据的收集、整理、分析和应用，企业能够更准确地了解员工的情况，预测人力资源需求，评估员工绩效，制定合理的薪酬福利政策等。
这不仅有助于提高人力资源管理的科学性和精准性，还能增强企业的竞争力。
实现数据驱动的人力资源管理，第一步是建立完善的数据收集体系。
人力资源管理涉及到众多方面的数据，如员工的基本信息、招聘数据、培训数据、绩效数据、薪酬数据等。
企业需要确定哪些数据是关键的，然后建立相应的收集渠道和方法。
例如，可以通过人力资源管理系统、调查问卷、面谈等方式收集数据。
同时，要确保数据的准确性和完整性，为后续的分析和应用打下坚实的基础。
有了数据，接下来就是进行有效的数据分析。
数据分析不仅仅是简单地统计数据，更重要的是挖掘数据背后的规律和趋势。
例如，通过分析员工的绩效数据，可以发现哪些因素对员工绩效产生了积极或消极的影响，从而为制定培训计划和激励措施提供依据。
在进行数据分析时，人力资源管理者需要掌握一定的数据分析方法和工具，如描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
同时，要能够将分析结果以清晰、直观的方式呈现给决策者，以便他们能够快速理解和做出决策。
数据驱动的决策是实现数据驱动的人力资源管理的核心环节。
基于数据分析的结果，人力资源管理者可以制定更加科学合理的决策。
比如，在招聘方面，根据对岗位需求和人才市场的数据分析，可以确定更精准的招聘标准和渠道，提高招聘效率和质量。
在员工培训方面，根据对员工技能和能力的评估数据，可以制定个性化的培训计划，提升培训效果。
如何利用数据驱动的方式进行互联网运营
如何利用数据驱动的方式进行互联网运营随着互联网的发展，数据驱动的运营模式越来越受到企业的重视。
通过收集、分析和利用大数据，企业可以更好地了解用户需求，优化产品设计、营销策略、客户服务等各个环节，从而提高运营效率和用户满意度。
以下是如何利用数据驱动的方式进行互联网运营的几个关键要素。
1.数据收集和整理数据驱动的运营首先需要从不同渠道收集到大量的数据，包括用户行为数据、市场调研数据、竞争对手数据等。
这些数据可以通过网站统计工具、用户调查问卷、监测工具等不同方式获取。
同时，需要建立完善的数据系统，对数据进行整理、分类、分析，以便后续的决策制定和运营优化。
2.数据分析和挖掘数据分析是数据驱动运营的核心环节，通过对数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏的规律、趋势和用户行为特征。
数据分析可以采用统计学方法、机器学习算法、数据挖掘技术等不同工具和技术手段。
通过数据分析，可以了解用户的需求和偏好，发现产品的瓶颈和薄弱点，寻找用户增长和转化的机会点。
3.用户画像和细分通过数据分析，可以建立用户画像和用户细分模型。
用户画像是对用户特征和行为进行综合分析的结果，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好、消费水平等。
用户细分是对用户群体根据其中一维度进行划分，比如根据用户的购买力、购买偏好、使用习惯等。
通过用户画像和细分，可以更精确地了解用户需求，提供个性化的产品和服务。
4.运营优化和决策制定通过数据驱动的运营，企业可以根据数据分析的结果进行运营优化和决策制定。
比如，在产品设计阶段，可以根据用户需求和用户喜好进行产品功能的优化和迭代；在营销策略制定阶段，可以根据用户画像和细分进行目标用户的选择和精准定位；在客户服务阶段，可以根据用户行为数据和用户反馈进行服务质量的改进。
5.数据安全和隐私保护在数据驱动的运营中，数据安全和隐私保护是非常重要的。
企业需要建立完善的数据安全体系，保护用户数据的安全和隐私。
同时，需要遵守相关法律法规，合法合规地使用用户数据，避免数据泄露和滥用的风险。
数据驱动的个性化教学：小学教育的智能化实践
将个性化辅导方案应用于实际教学中，并根据学生的学习情况进行实时调整，确保教学效果最大化。
辅导方案实施与调整
通过智能教室系统收集课堂教学数据，包括学生参与度、课堂互动情况、教学内容反馈等。
课堂教学数据收集
数据分析与挖掘
优化课堂教学设计
教学效果评估与反馈
运用大数据技术对收集到的课堂教学数据进行分析和挖掘，发现教学过程中的问题和改进点。
数据泄露风险
如何确保在收集和使用学生数据的过程中，充分保护学生的隐私权，避免数据滥用，是亟待解决的问题。
隐私保护挑战
不同地区、不同学校之间技术应用水平存在差异，可能导致教育资源的不均衡。
部分学生可能因缺乏必要的设备或网络条件而无法享受智能化教育带来的便利，造成新的教育不公平现象。
数字鸿沟问题
技术应用差异
教育资源均衡配置
在推进个性化教学的过程中，应注重教育资源的均衡配置，避免优质教育资源过度集中。
教师培训与职业发展
加强对教师的培训和职业发展支持，提高教师运用数据驱动个性化教学的能力和水平。
社会参与与合作
鼓励社会各界积极参与个性化教学实践，形成政府、学校、企业、家庭等多方共同参与的良好氛围。
政策引导与支持
数据挖掘与模型构建
根据学生的学习特点和需求，推荐个性化的学习资源和学习路径，提高学习效率和兴趣。
个性化学习资源推荐
通过定期的学习效果评估，了解学生的学习进步情况和存在的问题，及时调整教学策略和资源推荐。
学习效果评估与反馈
05
CHAPTER
挑战与问题探讨
在教育智能化的实践中，学生的个人信息、学习数据等敏感信息存在被泄露的风险，需要加强数据安全管理。
根据分析结果，优化课堂教学设计，包括改进教学内容、增加课堂互动环节、提高教学趣味性等。
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数据驱动——从⽅方法到实践
驱动决策
驱动产品智能数据驱动
运营监控
产品变现⽤用户拉新⽼老老⽤用户留留存产品改进
衡量量改版效果构建新功能测量量功能优劣营销分析
ROI 分析渠道投放监控渠道拉新转化分析
商业决策
客户分布画像描述
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数据处理理
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应⽤用反馈
数据建模
数据分析
数据采集
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A ／
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反作弊
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数据模型
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数据存储聚合连接
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H5
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数据库
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⼩小程序
业务端
第三⽅方数据
CRM
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数据驱动之数据采集
建模
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反馈
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统计
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数据流
采集⽬目标
第三⽅方数据
客户端数据
业务端数据
线下数据
数据处理理
数据采集的重要性
宏观的“⼤大”
多种数据源
时效性
多维度
数据采集是⼀一切数据应⽤用的根基
⼤大
全
细
时
•实时数据导⼊入•
实时数据查询
•⽤用户属性•⾏行行为属性
•数据量量⼤大•范围⼴广
•客户端•服务器器•业务系统•历史数据。