9、(董昊)用数据说话
崔晓波：TalkingData用数据说话
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创客时代 THE STORies of start-ups
崔晓波 :TalkingData 用数据说话
“数据改变企业决策、数据改变人类生活”是 TalkingData 的初心，作为一家已估值 12 亿美元的数据智能服务商，未来将如何突破？
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数 据 能 否 改 变 企 业 决 策？ 数 据 是 否 改变人类生活？对于这两个问题，现在 的答案毫无疑问都是 Yes。
伴 随 着 第 二 波 数 据 浪 潮，2014 年 TalkingData 开始服务很多头部企业， 不只是工具、数据、服务，而是提供一 整套方案。
2017 年 T11 上，TalkingData 发 布
98 互联网经济 THE INTERNET ECONOMY
崔晓波 :TalkingData 用数据说话
据带动更多企业在业务上共同实现突破。
与头部企业探索数据价值 “蓄电”数据中台
数 据 能 否 真 的 创 造 商 业 价 值？ 这 是 很 多 家 数 据 公 司 一 直 追 求 的 目 标。 TalkingData 在 2011 创立之时，主要面 向互联网客户以及众多 APP 开发者提供 SaaS 服务，当时已经注重差异化服务， 除了提供数据分析工具，还教会客户分 析数据的方法。
用数据说话 展示你的成果与能力
用数据说话展示你的成果与能力在当今信息时代，数据已经成为了无处不在的存在。
无论是企业经营、政府决策还是个人生活，都离不开数据的支持和分析。
因此，掌握数据分析技能成为了一项极为重要的能力。
本文将从数据分析的角度出发，展示个人的成果与能力。
首先，数据的收集和整理是数据分析的基础。
我熟练运用Excel等数据处理工具，能够高效地进行数据的导入、清洗和整理。
通过对数据的分类、去重、筛选和排序等操作，我能够确保数据的准确性和完整性。
其次，数据可视化是展示数据分析成果的重要手段。
我熟练使用Tableau等数据可视化工具，可以将复杂的数据以直观的方式展示出来，使人一目了然。
通过绘制柱状图、折线图、饼图等，我能够清晰地展示数据之间的关系和趋势。
数据可视化不仅增强了报表的可读性，还有利于快速发现数据中的规律和异常。
除了数据处理和可视化，我还掌握了统计分析的方法和技巧。
我能够灵活运用各种统计指标和方法，如均值、标准差、相关系数、回归分析等，对数据进行深入分析和解读。
通过统计分析，我能够发现问题、挖掘潜力，为决策提供有力的支持。
此外，我还具备良好的数据挖掘能力。
我能够运用分类、聚类、关联规则等数据挖掘算法，从大量的数据中发现有价值的信息和知识。
通过数据挖掘，我能够对客户群体进行细分，个性化推荐产品；对市场趋势进行预测，提前做出调整；对运营数据进行预警，及时发现问题并采取措施。
另外，我还拥有数据沟通和解释的能力。
数据分析不仅仅是数字的堆砌，更需要将分析结果进行解释和阐述，向非专业人士进行有效的沟通。
我善于用简洁明了的语言，将复杂的数据分析结果转化为易于理解的形式，让人能够迅速抓住核心要点。
综上所述，通过数据分析，我展示了自己在数据收集、整理、可视化、统计分析、数据挖掘以及数据沟通和解释方面的成果与能力。
我相信，随着数据分析技能的不断提升和应用，我能够为企业的发展和个人的成长带来更多的价值。
数据，让我能够用事实说话，展现自己的实力和潜力。
21.今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样,靠数据是怎么做到的？【笔记】
今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样，靠数据是怎么做到的？【笔记】混沌研习社服务号 2016-08-29阅读：6039 17推荐时会兼顾用户、环境和文章本身特征相比微信公众号，头条是更好的自媒体平台今日头条是国内领先的新闻客户端，最大的特点是个性化推荐，真正的千人千面。
我们现在有3亿的积累用户，日活用户超过三千万。
我们不靠编辑人工推荐，而是技术算法。
大家有兴趣，头条是怎么推荐内容的？举个简单的例子，头条在给用户找一篇你可能喜欢的新闻的时候，他会考虑三方面的因素：1第一，用户特征，比如兴趣，职业，年龄，短期的点击行为。
2第二，环境的特征。
推荐是一个情景化的事。
比如我自己早上，会看一看科技新闻。
周末晚上会看搞笑视频。
还有网络环境，你要有wifi的话，给你多推视频。
3另外就是文章自身的特征，它有哪些主题词，命中了哪些标签，还有它的热度，是不是很多家媒体都转载了。
包括文章时效性和相似文章推荐。
接下来五到十年的一个愿景，成为最懂你的信息平台，连接人与信息，促进创作和交流。
在开始一两年，我们对创作这块重视不够，也是资源不够，没有形成自己的壁垒。
但是从14年版权风波之后，我们在这块投入的非常大的资源和精力。
今日头条的自媒体平台已经是国内互联网第二大的自媒体平台。
它的增长速度要快于微信公众平台。
为什么呢？大家可能都有微信公众号，可能有这种体会，你在微信上做一个公众号，微信是不会帮你推广的。
你要靠自己的资源，靠自己的人脉进行推广。
比如我专注于写历史故事的，我没有那个资源，我没有那个商业能力，他可能还在三线城市，怎么去推广？头条希望最好的内容到达最适合的受众，我们有个系统帮你自动推荐，点击量多了我们还会给你钱。
没有听说微信公众号还会给自媒体钱的。
归纳总结、A/B测试、双盲交叉验证数据思维的三大工具灵活交叉运用介绍完头条，下面介绍一些案例，我先介绍数据思维几个比较重要的工具：第一个工具是归纳总结，按照特定的维度进行排序，分析对象特性。
数据演讲稿
数据演讲稿尊敬的评委老师，各位同学们：大家好！我是今天的第一位演讲嘉宾，我将为大家带来一个关于数据的演讲。
数据，在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
它们如同一块块拼图，隐含着无尽的可能性，为我们解决问题和做出决策提供了有力的支持。
首先，数据作为一种“新型石油”，具有巨大的经济潜力。
随着互联网和信息技术的发展，产生的数据量呈指数级增长。
这些数据蕴涵着宝贵的商业信息，能够被充分利用于市场研究、产品设计、广告推广等方面。
比如，互联网巨头通过分析海量数据实现了精准营销，为用户提供更加个性化的服务。
数据经济已经成为了推动经济增长的新引擎，也改变了很多行业的商业模式。
其次，数据对科学研究和技术创新的推动作用不可忽视。
数据蕴含了大量的信息，通过对数据的分析和挖掘，我们可以揭示出隐藏在其中的规律和现象。
在物理学、生物学、地质学等领域，科学家们通过分析和研究大量数据，获得了许多新的发现和认识。
同时，数据也为技术创新提供了支撑。
比如，人工智能的发展依赖于大量的训练数据；数字化生产的实现离不开数据的监控和分析。
数据已经成为了科学研究和技术创新的重要工具和基础。
再次，数据对社会治理和公共服务的改进起到了积极的推动作用。
在城市管理方面，通过对城市交通数据、环境数据以及人口数据的分析，我们可以制定更加科学有效的城市规划和交通路线；在医疗卫生方面，通过对患者的健康数据进行监测和分析，可以实现个性化的医疗服务；在教育领域，通过对学生学习的数据进行分析，可以更好地了解学生的学习状态，制定个性化的教育方案。
数据的应用可以使社会治理和公共服务更加精细化、高效化。
然而，数据也带来了一些问题和挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
在大数据时代，个人的隐私信息容易被泄露和滥用。
如何保护数据的安全性和隐私性，是一个亟待解决的问题。
其次是数据的真实性和可信度问题。
数据的收集、整理和分析过程中，存在着潜在的错误和主观因素。
如何提高数据的准确性和可信度，需要我们思考和努力。
用数据说话
其实，很多国际企业都是经营了上百年的“老店”，也曾经历了从小到大、从粗放到精细的管理过程，很多好的管理经验都是从失败的教训中逐一总结出来的。数据和量化意识是众多国际企业成功的基础。科学的度量可以让我们从习以为常的简单现象中抓住可以控制的机会，使做事的方式更加完美，结果也更加接近目标。在20世纪80年代，摩托罗拉的工程师们发现了一种利用数学统计的方式，来控制生产制造流程的稳定性并逐步提高产品质量的管理推荐序方法。这就是六西格玛管理法，它将抽象的数学概念和商业经营活动联系起来，通过这种创新的结合为企业创造出巨大的效益。经历了二十多年的发展，六西格玛管理法已经演变成为一种科学的决策方式，正影响着世界上成千上万人的工作和生活。无论是摩托罗拉的“六西格玛”，还是日本企业创立的“精益管理”“日清日高”，乃至惠普、西门子强大的企业文化，都是以数据作为基础的。
职务与能力要求对应图经常听很多企业领导谈到“科学管理”“职业化”等词汇，仔细一问什么是科学管理，职业化又如何体现，虽然会得到各种不同的答案，但归根究底这些答案都离不开一个词——数据。科学管理的客观和实证精神离不开数据，职业化的重要标准“守时”也体现在对时间的量化把握上，而中层管理者需要的上传下达更需要用数据来精确传递。
直播五分钟数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告背景随着互联网的快速发展，直播行业逐渐成为我国互联网经济的重要组成部分。
直播作为一种新兴的互动娱乐方式，吸引了大量用户参与。
本报告以某知名直播平台五分钟内的直播数据为研究对象，旨在分析直播过程中的观众行为、主播表现以及互动效果，为直播行业提供数据支持和决策参考。
二、数据来源本次报告所使用的数据来源于某知名直播平台的API接口，数据收集时间为2021年11月1日至2021年11月30日。
选取了五分钟内的直播数据作为分析样本，共计1000个直播场次。
三、数据分析方法1. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除异常值和缺失值。
2. 描述性统计：对观众数量、弹幕数量、点赞数量、礼物打赏金额等指标进行描述性统计分析。
3. 聚类分析：根据观众行为特征，将观众分为不同群体，分析不同群体在直播过程中的表现。
4. 相关性分析：分析观众行为与主播表现、互动效果之间的相关性。
四、数据分析结果1. 观众数量五分钟内观众数量平均为500人，最高达到1000人。
观众数量与直播时间、主播知名度、直播内容等因素有关。
2. 弹幕数量五分钟内弹幕数量平均为100条，最高达到300条。
弹幕数量与观众活跃度、直播内容、主播风格等因素有关。
3. 点赞数量五分钟内点赞数量平均为100个，最高达到300个。
点赞数量与主播表现、观众情感投入等因素有关。
4. 礼物打赏金额五分钟内礼物打赏金额平均为100元，最高达到500元。
礼物打赏金额与主播表现、观众情感投入、直播内容等因素有关。
5. 观众行为聚类分析根据观众行为特征，将观众分为以下三个群体：（1）互动型观众：该群体在直播过程中积极参与弹幕互动，点赞数量较高，礼物打赏金额也较高。
（2）观看型观众：该群体主要观看直播内容，弹幕互动较少，点赞数量和礼物打赏金额较低。
（3）沉默型观众：该群体在直播过程中几乎不参与互动，点赞数量和礼物打赏金额均较低。
6. 观众行为与主播表现、互动效果的相关性分析（1）观众行为与主播表现的相关性：观众互动型群体在直播过程中的表现与主播表现高度相关，观众观看型群体和沉默型群体与主播表现的相关性较低。
《用数据说话---大数据时代的管理实践》 语录
《用数据说话---大数据时代的管理实践》语录作者：崔小屹韩青1.随着大数据时代的到来，理解数据，运用数据，相信数据，将是中国企业发展的新动力，也是企业管理者迫切需要掌握的能力。
如何让企业迎接大数据时代的冲击，是每个管理者都急需了解的问题。
2.科学管理的客观和实证精神离不开数据，职业化的重要标准“守时”也体现在对时间的量化把握上，而中层管理者需要的上传下达更需要用数据来精确传递。
3.管理者在管理上不时也会陷入“空间迷失”，而做好员工行动的量化，做好管理工作的数量化，用量化的数据做你的“仪表盘”，用数量化管理替代主观判断，处理好细节，才能有效降低管理的风险。
4.在企业管理中，无论是市场的运营，还是对人的管理，如果认真观察单个客户或员工的表现，然后汇总起来分析，就会发现各种现象背后的规律。
5.目标是员工努力的方向。
但管理者只用一句“把这项工作做好”来对员工下达指示，就会让员工失去方向，不知所措因为“做好”是个非常抽象的概念，做到什么程度是"做好".什么时间完成时“做好”，不是每个员工都是那么有悟性，能够自己领悟和把握的。
即使有悟性的员工也大都是根据经验揣测领导的要求是什么，但揣测是很可能出现偏差的。
6.什么是以结果为导向？我们从两个方面进行解读：风险预估和细节管理，不找借口的工作态度。
“没有任何借口”是西点军校一直以来奉行的最重要的行为准则。
是西点军校传授给每一个新生的第一个理念。
它强调的是每位学员都应想尽办法去完成每一项任务，而不是为没完成任务找借口。
它体现的是一种完美的执行能力，一种服从，诚实的态度，一种负责，敬业的精神，其核心就是敬业，责任，服从，诚实。
7.用数据预测未来和规避风险：一方面，企业可以根据预测有计划的安排运营，另一方面，也可以推动员工清晰的梳理自己的业务，树立良好的各种意识。
预测未来的生产能力与原料供应是否充分，人员状况，销售状况等等。
只有了解这些才能提前防范风险，并做好长期规划。
系统分析师复习重点
系统分析师复习重点一、综合知识 (2)（一）面向对象技术 (2)（二）网络与安全信息化 (3)（三）知识产权与标准化 (6)（四）计算机系统与配置 (7)（五）软件工程 (11)（六）信息化基础知识 (17)（七）数据库系统 (19)（八）操作系统 (20)（九）经济、管理与数学知识 (22)（十）多媒体技术 (24)（十一）计算机网络技术 (25)二、案例分析 (28)（一）系统分析常用工具 (28)（二）系统分析与建模(需求分析、系统建模、系统开发方法) (28)（三）系统设计与维护(系统测试、系统运行) (31)（四）系统开发项目管理(质量管理、成本管理、进度管理、组织管理) (32)（五）网络与信息化建设(网络规划、电子政务、电子商务) (35)（六）数据库系统及其管理(备份、恢复与容灾、性能分析) (38)（七）中间件 (43)（八）数据仓库 (44)（九）数据挖掘 (45)（十）RUP（统一开发过程） (45)（十一）敏捷方法 (46)（十二）O/R映射(O BJECT/R ELATION) (47)（十三）软件架构 (47)（十四）面向服务体系架构(SOA) (49)（十五）S TRUTS+S PRING+H IBERNATE开源框架 (50)（十六）软件成熟度模型(CMM) (50)（十七）软件产品线 (51)（十八）RIA富互联网应用 (52)（十九）AJAX技术 (53)（二十）M ASHUP (53)（二十一）数据联邦 (54)（二十二）云计算、P2P对等网络计算、网格计算、普适计算 (55)（二十三）电子政务信息共享整合 (60)（二十四）分区技术...................................................................................... 错误!未定义书签。
（二十五）物联网 . (62)一、综合知识（一）面向对象技术1.JacksonBooch 和UML2.类：是一组具有相同属性、操作、、关系、和语义的对象描述接口：是描述类或构件的一个服务的操作构件：是遵从一组接口规范且付诸实现的物理的、可替换的软件模块包：用于把元素组织成组节点：运行时的物理对象，代表一个计算机资源，通常至少有存储空间和执行能力3.4.UML5.传统的程序流程图与UML活动图区别在于：程序流程图明确指定了每个活动的先后程序，而活动图仅描述了活动和必要的工作程序。
大数据时代用计算思维让数据说话——以《表格数据的处理》一课为例
信息技术课tougao4@47JUN 2018 NO.11的解答更易于理解和领悟，相互间的讨论也更有助于知识的内化和吸收，教师可对解答的结果进行点赞，并评选每日“最佳答案”和每周“最佳答题者”。
依托QQ空间这一网络交流平台，创建一个让学生在课外能够求知解惑的“环境”，形成一个师生、生生基于移动终端就能即时产生交互研讨的“习惯”，用学生最适应的网络交流形式，让学生在课堂之外的延展学习不再受时间、地域等外在因素的影响，把刻板的知识技能教学衍化成QQ空间里有趣的互动问答游戏，最大化凸显学科教学的实效性。
教师应以数据采集为根本，以数据分析为辅证，在“启赏识，促成长”理念的引领下，充分利用移动终端与网络互联的高效与便捷特性，让衍生的数据交互结果助力并促进教育教学各方面的长效发展，进而构建信息技术与学科深度整合的融通环境。
大数据时代用计算思维让数据说话——以《表格数据的处理》一课为例崔晓蓬 西安交通大学苏州附属中学● 大数据时代：课例设计背景在大数据时代，以“互联网+”、大数据技术、人工智能、云计算等为核心的新一代信息技术手段正融入社会生活，也悄然改变着教育的发展。
基于大数据构建一套促进学生个性发展的教育教学体系是学校发展的一种趋势，变“一刀切”模式下的统一课堂教学为针对学生个性化发展的因材施教模式，可以培养出具有多样性、个性化，团队意识强，有国际视野的创新型综合类人才。
笔者所在学校引进了云教学系统，学生人手一台平板电脑用于课堂的学习，平板电脑自动存储学生在学习过程中产生的各种数据。
教师可以在服务器上获取这些数据，精确地分析每位学生的学习习惯、个性特征，以及对知识体系的掌握情况等，从而对每个学生的不同情况给予精确的教学辅导，促进其个性化发展。
笔者开设的“美妙课堂”公开课——《表格数据的处理》，其整节课的教学设计正是基于大数据时代背景衍生出来的，通过展示图片（如右图）引入本节课，学生看了图片后，思考幸福是什么。
让沉睡的数据说话
致有 １ 亿条 ，这还并不包括 系统 日志 、校 园卡交易 等 ． ５
Ｎ ｌ 模型 ｏｎ ａ
流水数据 ， 换算 到存储量 的话 ， 大致是 ７８ 的样子 ， —Ｔ 其 中并 不包括视频 等流媒体数据 。
域 的运 用与实践 尚不普遍 ， 不少 的企业或部 门仍处 于观
另外 ， 常关键 的是 ， 非 高校 当今数据库 里的内容不 望与考 虑之 中， 在高校教学管理 中的应用更是有待于 人
知识 ， 才是信息 系统真正价值 的体 现 ， 而这方面 可拓 展
分利用 信息系统 中的数据 ， 系统实施之后最重要 的工 是
作 ，也是 长期的工作 。
宓 表示 ，目前 的数 据工 作主要存在 以下几个方 面 第一 ，数据整合做得不深入 。现在 ，整合是大势所 趋 ，是高校信息化建设必 须面对的挑战 。一方面 ，随着 信息化应用 的深入 和普 及 ， 各业务 间出现了大量 的数据 交 换需求；由于时间积累 、 建设方式多样 和系统耦合度 因素 ，数据交换呈 网状结 构 ，随着 需求 的增加 ，授权越
据挖 掘是一种决 策支 持过程 ， 主要基 于Ａ 、 它 Ｉ机器学 习、 据 整 合 。
统计 学等技术 ，高度 自动 化地分析各组织 原有 的数据 ，
第二 ，标准化 的挑 战。目前 ， 信息系统 中的业务数
做 出归纳的推理 ， 中挖掘 出潜在 的模 式 ， 管理人员 据定义 不清 、概念混淆 ，程序设计时控制 和校验不严 ， 从 为
的空 间几 乎是不 可限量的。从管理 的角度来看 ， 如何 充 的问题 。
数据挖掘前的准备
数据挖 掘 ， 也称 为数 据库 中的知识 发现 ， 是从数据 来 越复杂 ，亟需 对现有信 息或数据进行整合 ， 高信 息 提 库 中的数据抽取 隐含 的、 未知 的和潜在有用 的信息 （ 如知 资 源的利用率 。另 一方面 ，随着非结 构化 数据 的增多 ， 识 规则 、 约束 和规律等） 的非平凡 的过程 。 确切地 讲 ， 数 需要对业务类 的结构化信息和资源 纯 的技术 问
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价格测试一
价格测试二 价格测试三 价格测试四 价格测试五
价格 198 188 178 168 158 148
销量 1234 1458 1799 1900 2001 2160
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基于数据选择产品服务 基于数据设计营销活动 基于数据看透目标客户
基于数据复盘成功案例
白羊座 金牛座 双子座 巨蟹座 狮子座 处女座 天秤座
林志玲PK章子怡
林志玲
爱好 爱好
章子怡
林志玲PK章子怡
消费层级 60 50 40 30 20 10 0 55.4 60 50 40 30 20 10 0 消费层级
48.4 30.6 6 偏低 中 章子怡 偏高 13.6
24.8 10.5 1.1 低 偏低 中 林志玲 偏高 7.9
好感度
150 100 50 0
100
50 0 18-24岁 24-30岁 30岁-36岁
18-24岁
24-30岁 30岁-36岁
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耐克运动跑鞋 清扬洗发水
1.北京 2.沈阳 3.四川 4.广东 5.浙江 6.河南 7.山东 8.天津 9.吉林 10.台湾
1.吉林 2.沈阳 3.广西 4.北京 5.山东 6.湖南 7.广东 8.台湾 9.上海 10.浙江
28
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基于数据设计营销活动:多品牌联合营销
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耐克C罗 代言运动跑鞋 清扬洗发水
好感度
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地域 收入
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15.33%
养猪产业第一互动媒体
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8
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4 3 2 1 0 0点-6点 6点-12点 12点-18点 18点-24点 林志玲 章子怡
林志玲PK章子怡
地域划分
林志玲 章子怡
1.北京 2.沈阳 3.四川 4.广东 5.浙江 6.河南 7.山东 8.天津 9.吉林 10.台湾
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基于数据看透目标客户
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破解11.11过亿密码
他们怎么做到如此激动人心的业绩?!
过亿真相
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女屌丝的逆袭
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林志玲PK章子怡
人群定位 以2013-03-01到2013-05-01 60天调查 林志玲，章子怡的消费者 林志玲
性别比例
章子怡
性别比例
男
女
男
女
43%
19%
57%
81%
林志玲PK章子怡
喜好度 6 4 2 0
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4
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年龄
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职业
企业主 精英金领
17.92%
41.68%
电商培训 用数据说话
猪e网 董昊 2013.08.07
叶剑峰先生
易观商业商业解决方案助理总裁,首席数据分析师
具有丰富的电子商务规划、营销和运营经验，为客户提供全面 的运营管理、行业分析，数据分析，以及完善的市场发展建设。 曾指导宏图三胞、广州正佳商城、进行独立B2C电子商务平台 规划、建设及运营、幵帮助美标洁具、山东康泰、广州移动等 多家著名企业开展淘宝商城建设。品牌包装盒日帯运营巟作等。 具有 极其丰富的行业经验。
18-24 24-30 30-36 36-42
喜好度
பைடு நூலகம்
喜好度 6 4 2 0
18-24 24-30 30-36 36-42
喜好度
林志玲
章子怡
林志玲PK章子怡
林志玲 章子怡
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到达商品页 成交转化率
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商业信息服务平台
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养猪产业第一互动媒体 20
基于数据设计营销活动:营销型图片设计
基于数据设计营销活动:营销型图片设计
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基于数据设计营销活动:营销型图片设计
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养猪产业第一互动媒体
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正所谓
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