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国外服务器_企业级_零售大数据分析

时间:2021-02-22 19:00

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作者:sook云

导读:只有当分析能够推动正确的决策时,分析才有意义。以下是我们如何优化流程,为更高质量的决策提供更好的产品分析。什么是产品分析?产品分析是利用产品级数据的收集、细分和...

国外服务器_企业级_零售大数据分析

只有当分析能够推动正确的决策时,人工智能关键技术,分析才有意义。以下是我们如何优化流程,为更高质量的决策提供更好的产品分析。什么是产品分析?产品分析是利用产品级数据的收集、细分和解释,将数据转化为见解和数据驱动决策的过程。提供更好产品分析的4种方法在过去的一年里,产品分析团队和我一直致力于四个关键领域,这些领域极大地提高了我们在内部通信系统中提供出色分析的能力。因此,无论你是一个希望提高现有分析团队效率的经验丰富的领导者,还是一个刚刚开始自己的分析之旅的个人,以下几点也可能对你有益。1培养公开反馈的文化为了让分析能够告知并推动直接影响产品的决策,需要对分析和衍生的见解有绝对的信任。优秀的分析团队创建流程来促进和增加信任。有两种方法可以做到:使用无可指摘的尸检。如果一个分析员使用一个术语,而一个工程师使用另一个术语,那么您就有问题了。犯错误和失误是学习的机会。了解事件发生的原因和方式,但更重要的是,如何防止类似错误再次发生。例如,当我们注意到某个地方出了问题——仪表盘坏了、跟踪问题或数据错误——我们会填写一份事后报告,概述发生了什么,问题是如何解决的,吸取了什么教训。然后我们召开一个会议,自助建站服务,讨论死后的情况,并集思广益,如何防止类似的事情再次发生。这些事后分析产生了具体的经验教训和一些关键的行动项目,例如引入新的同行评审程序。创建反馈循环。提供团队成员关于代码的反馈。我们使用基于GitHub的同行评审流程。任何用于生成在团队外部共享的分析的技术工作(SQL查询、python代码)都必须由团队中的其他人审查。几个月后,我们现在有了一个可重用查询的中央回购,其质量和效率都大大提高了。我们还每周举行一次"团队理解"会议,淘客推广平台,鼓励人们以非正式的方式介绍他们正在进行的工作——正在进行的分析,数据中心解决方案,或者他们想要输入的可视化效果等等。让每个人都能给出公开、诚实、深思熟虑的反馈,将有助于您的团队相互协作和相互指导,并使每个人的整体工作在质量和影响方面都更好。2发展密切的伙伴关系成功的产品分析团队的基础是与他们支持的产品团队紧密合作。这两个世界之间需要有一个共同的理解和背景。这与你的分析团队的组织方式有很大关系。有多种方法可以组织和组织分析团队。两种流行的模型是集中式的或嵌入式的。集中化:所有分析师都居住在一个拥有公司所有分析专业知识的团队中。分析师与产品团队在每个项目的基础上进行临时合作。

嵌入式:单个分析师嵌入到他们支持的产品团队中。

长期以来,在内部通信公司,产品分析完全集中在更大的财务和分析组织内。分析师与一两个产品团队合作,但产品分析通常被视为一种资源,而不是合作伙伴。所以在2016年,我们转向了一种介于集中式和嵌入式之间的混合模式。我们仍然有一个单一的产品分析团队,他们一起致力于基础工作,但分析师也会根据手头的项目/目标进行嵌入。我们在这个混合模型中所做的最小的改变之一是,分析师现在参加他们所支持的产品团队的会议。这让他们了解产品团队的日常工作环境。最重要的是,它给每个分析师一种归属感,产品团队觉得分析师是他们团队的一部分。三。使用共同语言如果一个分析员使用一个术语,而一个工程师使用另一个术语,那么您就有问题了。伟大的分析需要一种共同的语言,这样每个人都在同一个页面上。我们有两种方法:数据和仪器几个月前,团队中的一位分析师发起了一项新的命名约定,围绕我们收集的数据("事件",我们称之为"事件")。我们如何设计一个非分析师和工程师容易理解的约定,使仪器变得简单、灵活和可扩展?我们确定了一个可重用的结构化事件命名模型,其中每个事件都有一个动作、一个对象、一个地点和一个所有者。我们已经看到了这种一致语言的好处——工程师们发现新的命名结构易于使用和遵循,它不仅有助于增加我们跟踪的数据的一致性和熟悉性,而且有助于人们在对讲机上谈论和思考数据的方式。核心指标有多种方法可以派生度量,许多公司倾向于采用纯数据驱动的方法。但为了促进共同理解和共同语言,最好采取更具协作性的方法。例如,我们在分析部门和产品团队之间举办了一系列研讨会,讨论我们产品的核心任务,他们试图推动哪些行为,以及我们可以从数据中提取哪些潜在信号,以了解我们是否在推动这些行为。将此作为输入,然后我们转向数据来提取和分析我们关心的核心激活和参与度指标。这一过程再次导致人们对内部通信核心指标的思考和讨论更加一致。4教育你的组织当公司中的每个人都可以访问和理解数据时,建站论坛,数据是最强大的。关键是要确保你的分析团队在你的组织里教育人们。有几种简单的方法可以做到这一点。这里有两个我们正在尝试:每周安排一个专门的"办公时间"来处理临时请求或无法提供专门支持的团队的请求。建立一个松散的渠道,让公司里的人来问与数据相关的问题。帮助公司内部其他人回答关键问题意味着越来越多的团队能够利用数据做出更明智的决策。当然,早期教育人需要一些开销。但我们注意到,一旦人们掌握了第一步,他们就开始自己分析数据。例如,我们在公司范围内提供了一个关于Looker的教程,这是我们内部使用的可视化工具。因此,公司内部有许多团队和个人正在构建自己的仪表盘,以跟踪他们关心的关键指标。产品分析永远不会结束以上四种策略将有助于提供出色的分析,进而推动公司更有效、更明智的决策。我们不断地重新审视和调整我们的工作方式,以便我们能够不断地成长和发展。如果你正在建立自己的分析团队,我很乐意听到你的消息。给我留言或者在Twitter上给我留言。

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