python使用深度神經網絡實現識別暹羅與英短

python使用深度神經網絡實現識別暹羅與英短

1 year ago 0 3744

先來上兩張圖看看那種貓是暹羅?那種貓是英短?
第一張暹羅

你的內容運營策略里,數據分析缺席了嗎?

1 year ago 0 3540

什么是內容運營?

內容運營是指基于產品進行內容策劃、內容創作和編輯、內容優化和發布等一系列與內容相關的營銷活動。針對不同的渠道,內容運營有新媒體內容運營(例如微信公眾號的內容運營)、內容平臺運營(例如簡書的內容運營)等。根據不同的業務,內容運營又可分為推廣內容運營、產品內容運營、用戶內容運營等。
內容運營在整個運營活動中占據著非常重要的地位。首先,內容可以建立用戶與產品之間的聯結,內容在傳達品牌價值的同時還能培養用戶對產品的認知。其次,內容運營也是產品服務的一部分,用戶不僅能直接消費內容,還能幫助用戶消費產品。總之,做好內容運營對于用戶拉新、用戶留存和轉化非常有幫助。

用戶流失率高怎么破?這里有10個策略

1 year ago 1 4370


文章概要:
? 什么是用戶流失?
? 減少用戶流失是企業的首要任務
? 減少用戶流失的十種策略

數據分析:如何優化廣告投放提升廣告ROI?

1 year ago 0 9970


對于大多數廣告主來說,廣告投放的目的無非就是吸引更多的用戶,提升廣告ROI,最終實現營銷轉化。

5000字精華,教你搭建互聯網金融活動運營知識體系

1 year ago 0 3587


《2017中國互聯網金融年報》上,指出了互聯網金融風險整體水平在下降,風險案件得到初步遏制。但是未來在凈化互聯網金融市場上的路仍然很艱巨,所以接下來國家在政策上監管力度必然是會持續加大的,獲客成本更高。另一方面,隨著從業機構優勝劣汰的加劇,行業的發展環境逐步凈化,各大巨頭之爭越來越激烈。
我們也看到了,2017年互聯網金融的一個發展狀態:保險發展增速放緩,理財??榍饔諼榷?,證券整體開戶數大幅回落,股權融資景氣度下降,而消費金融和支付兩塊業務發展事態非常樂觀,那么如何去搶占更多的市???
我們看到各機構紛紛使盡渾身解數,輸出各式各樣的打法。2015年首屆互聯網金融理財節也因此誕生,可以說這是互聯網金融界的雙11,參與的平臺數最多,也是目前國內規模最大,回饋力度最強的線上理財盛會。
互聯網金融產品包含很多方面:支付、貸款、理財、信用卡、保險等等。今天主要跟大家分享的是關于互聯網理財產品基于生命周期的運營玩法,希望能夠給大家一些運營思路的啟發。

致運營狗:如何不依賴分析師,自己搞定數據分析?

1 year ago 0 3852

在這個數據驅動運營的時代,數據不僅是數據工程師和分析師的事情,在工作中也要求運營從業者有一定的數據分析能力,更有人說“數據分析能力是未來運營的分水嶺”。從我自身角度出發,真心覺得數據能更好推動運營策略和工作的開展。
但運營童鞋多是數據小白,沒有編程和技術基礎,那我們該怎么分析并用好數據呢?今天從運營常見的數據問題出發,希望讓大家能快速地入門數據分析,讓數據更好地為工作服務,別白白浪費數據的價值。

雙11后的雙12該如何引誘用戶買買買?

1 year ago 0 3170

雙十一的硝煙已過,那么多親都剁了手,那么問題來了,雙十二我們的商品詳情頁如何設計才能讓用戶的購物車依舊超載?
商品詳情頁是電商APP中最容易與用戶產生交集和共鳴的頁面,商品詳情頁設計的質量,與用戶購買轉化率有著直接的關系!因此,商品詳情頁面設計的好可以激發用戶的購買欲,打消顧慮,增強用戶的信任感!
下面我們來看一下這個電商漏斗模型:拉新(新用戶)——活躍(商品列表頁、商品詳情頁)——購買轉化(下單、付款、交易完成)——傳播(評價、分享)。

A/B測試的ABC

1 year ago 1 4487


我們前期所介紹的“同期群”分析法是對于時間窗口上不同時間段的特定指標比較,而今天所介紹的“A/B測試”是同一個時間窗口上不同用戶群針對不同版本的反應做比較。

以抖音網易云音樂為例,挖掘用戶留存三個階段的不同需求

1 year ago 1 5507

員工從入職到離職,一般來說,一個月離職,半年離職,2年以上離職的緣由差別會大不一樣。
一個月離職,一般是不能適應工作或與工作內容本身有關。
半年的情況,一般與直接上級有關。
2年以上離職,基本上屬于認可公司,但發展受限
其實對于產品留存也和員工入職相似,短期留存、中期留存和長期留存的緣由大有不同。

“同期群分析Cohort Analysis”知道不?不知道你就OUT啦!

2 years ago 1 7718


一個漂亮的平均數完全是用數據創造出來的虛幻景象,會給我們的決策造成誤導,因此我們需要掌握一個行之有效的方法來剖析真實的用戶行為和用戶價值,這個方法就是同期群分析(Cohort Analysis)。事實上,數據不會說謊,只是分析數據的人沒有做到精準分析而導致對數據呈現的錯誤解讀!
國內對同期群分析相關的研究相對較少,也許不是所有的運營都知道同期群分析,但它是每個產品運營必備的分析方法。在著名的《精益數據分析》一書里面,作為測試數據分析的靈魂也提到了同期群分析的相關內容。
同期群分析最早用于醫藥研究領域,意在觀察不同被試群體的行為隨著時間的變化呈現出怎么樣的不同。通過監測不同的被試群體,醫藥研究員可以觀察到不同的處方和治療方式對被試的影響并且確定被試共同的行為模式。