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公众参和对公共项目决策过程的影响研究——以环境问题为中心.pdf 64页
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作者签名：??华北电力大学硕士学位论文原创性声明华北电力大学硕士学位论文使用授权书日期：抄侈年岁月矿日日期：沙＆年三月矿日不保密科日期：二口?昴甓嘣铝巳?本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《公众参与对公共项目决策过程的影响研究——《公众参与对公共项目决策过程的影响研究——以环境问题为中心》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，以环境问题为中心》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期问独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。本论文的研究内容不得以其它??位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅，学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于?朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭?：保密口，在年解密后适用本授权书
摘要目前，环境与经济的协调发展已经成为我国不容忽视的重大问题，近年来一大批公共项目陆续上马对生态环境产生了重大影响也威胁着相关公众的生命健康，随着环保和民主意识的兴起，公众参与对公共项目决策过程的影响日益强烈，但由于多种原因，我国公众参与的状况与效果并不乐观，一些尖锐矛盾亟待解决。论文在综合目前国内外相关研究的基础上，以公共选择理论为支撑理论，运用多源流理论和治理与善治理论，采用文献研究法、对比研究法和理论研究与现实案例研究相结合的方法，以环境问题为研究角度，以公众参与公共项目决策为研究对象。首先通过对我国公众参与公共项目决策过程的现状分析，全面客观总结了现阶段公众参与中存在的问题；然后从日本、韩国、台湾三个国家和地区的案例及后续发展研究中得出其公众参与的有参与对决策过程影响的过程及影响的结果，并结合国外和其他地区的经验教训，借鉴邻避心态的疏导思路和公共项目的风险管理等从保障、思想、体制机制等方面进一步提出完善我国公众参与以环境问题为中心的公共项目决策过程的措施，提出了有助于公众参与的民主决策过程建议，对实现我国公众参与公共项目决策过程的理性化和有序化具有一定的现实指导意义。通过本文的研究，期望能对打破目前我国的公众参与关键词：公众参与；影晌；公共项目决策；环境效经验和需要吸取的教训；最后从我国的实际情况出发，运用多源流理论分析出公众困境，实现治理与善治，重建政府公信力以及民主精神的发扬起到有益作用。华北电力大学硕士学位论文
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。&p&我几年前在美国top 20的商学院学过BA，毕业后一直在美国顶尖公司做BA并且指导很多中国同学求学工作走进这个领域。受Emory商学院的邀请目前担任Emory MSBA项目的mentor和guest speaker. 我和几个BA的同行建了一个网站专门介绍Business Analytics硕士项目申请的: Business Analytics 申请指南 by 狒狒BA&br&&br&以下是其中一篇我写的介绍BA具体学什么的文章， 应该是写的蛮清楚的。都是一个字一个字码的，觉得好可以点个赞。&br&&/p&&p&Business analytics到底学什么，很多同学都有这个问题，网上有些解释比较笼统，大多也是没读过business&br&analytics的人士总结的。我这篇文章用比较通俗易懂的语言，来给大家介绍下business&br&analytics到底学什么。&/p&&br&&p&Business analytics不仅在国内没有任何大学开设过这个专业，就算是在美国也是最近3年才涌现出来的一个新兴学科。要回答business&br&analytics学什么，就要先明白为什么会出现business&br&analytics这个专业。Business&br&analytics专业的出现，完全是被社会企业用人的需求所倒逼出来的。而这个需求的诞生，归根到底就是三个字：大数据。2007年移动互联网出现后，企业经营的数据大量增加。以前企业用Excel、Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，现在出现了大量新的数据可以帮助企业了解消费者、提升运营水平。大家都知道数据是金矿，于是肯定要人去分析这些数据。但以前企业的business&br&analyst一看到这样大量的数据就傻眼了。数据往往大到下载到excel里面直接excel爆掉的程度。即使切成小块，动不动几百列的数据，缺乏统计知识的传统business&br&analyst完全不知道怎么去分析。于是有的企业说，我们不是有统计专业的同学吗，把他们从生产车间、制药实验室里面拉出来，让他们来分析分析。结果发现统计专业的同学对分析实验结果很在行，对business和市场却是一窍不通。另外，传统的business&br&analyst和学统计的同学，面对储存数据的系统、逐渐流行的分析数据的开源软件，也就是计算机方面的东西，明显知识储备不足。但找学计算机的码农来做数据分析，他们对商业和统计知识基本一无所知。也就是说，分析企业中的数据，也就是business&br&analytics这个领域，是business、statistics和computer&br&science三个领域知识的结合。传统的business&br&analyst、statistician和码农如果能够合体，才能成为适合新时代的business&br&analytics人员。于是企业要求学校，特别是商学院，开设这样的专业，培养对business、统计和计算机都有所掌握的人员，于是business&br&analytics孕育而生。&/p&&br&&p&看到这里你应该明白了，business analytics要学的东西，就是三个方面：business&br&、统计、计算机。这里的business我不想多做说明，和大家熟知的business&br&的课程是一致的，就是marketing、&br&finance这些。但是统计和计算机，则和传统的统计和计算机教学有很大的差别。我接下来详细讲一下。&/p&&br&&p&传统的统计，主要是学习对实验结果做显著性检验，比如一队小白鼠吃药，一队小白鼠不吃药，谁的身体比较好？有没有显著性的差别？以前商业中大量招聘统计专业同学的是市场调研机构：一队消费者看了广告，一队消费者没看广告，谁对品牌认知度高？有没有显著性区别？另外，统计讲究抽样，消费者太多没办法一一访问，于是抽样，于是就要看抽样的合理性。现代企业中的数据分析，可以说和这些传统的统计方法，有了很大的改变。business&br&analytics的统计知识，主要是学习如何建立和评估多变量的统计模型，最典型的例子就是回归分析模型。回归分析在传统的统计中，可能只是重要的一块而已，而在business&br&analytics的教育中的统计部分，几乎是全部。除了回归分析（包括逻辑回归），其他business&br&analytics中要学的统计知识差不多也就是相关系数、时间序列之类，也都是小头。传统统计中的显著性检验、抽样方法，business&br&analytics基本不教。所以我看到我去年辅导的学员从UT&br&business analytics毕业了去沃尔玛做senior statistical analyst，我觉得很搞笑。她去考国内统计专业大一的专业课，估计都不懂。只能说沃尔玛其实需要的就是现代的business&br&analytics人员，但老title一直没换。&/p&&br&&p&接下来说下business analytics要学的计算机知识。计算机博大精深，幸运的是business&br&analytics只用学其中可能是最简单的三块：第一就是数据库和SQL，因为企业里面数据都是储存在系统里面的。你要分析数据，首先要知道怎么把数据按照你要的方式提取出来。这就是用SQL写代码提取数据。学校一般不会花很多时间去教你，但是这个是学、做analytics的基础的基础。第二就是学习怎么在统计软件中进行编程。以前提到分析数据，国内最熟悉的是SPSS，像Excel一样妥妥拽拽就行了。但其实美国根本就没人用。现在分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是R和Python。这里的编程，其实是统计编程，和真正编网站的C语言、Java是很不一样的，也容易的多，但是仍是类似的编程思维。第三要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习，机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的。不过很多原则其实和统计的回归分析是一样的，也都是用R或者Python的代码来实现，实现起来，不会比回归分析难太多，大家大可放心。&/p&&br&&p&说了这么多，我们来举个企业里面数据分析的例子来对应相应business analytics要学的技能。你要分析可口可乐的广告投放是否有作用。传统的business&br&analyst说了一堆逻辑，只有简单的数据图表支持。你说，啥年代了，还不拿历史存储的大数据说话？市场调研公司里面的统计专家告诉你应该抽样发问卷调研消费者，你也让他一边去，过去广告投放的时间、区域和销量的变化数据全调出来进行多变量的建模，还搞什么抽样调研。于是你作为business&br&analytics的毕业生，首先运用对business、市场的知识对问题进行分析，比如，广告是如何影响销量的？投少了会不会没作用？投多了是不是边际效应递减？除了广告之外，还需要考虑哪些其他的变量？电视、互联网广告，是否有1+1大于2或者小于2的内在联系？商业分析的框架搭好后，就是数据分析了。你首先非常熟悉公司的数据库架构，然后用学过的SQL知识写SQL代码把数据从数据库里按照你的要求提取出来。进行了简单的数据清理整理探索之后，你就开始建立统计回归模型，而这个建模的过程，你都是在R或者Python通过写代码完成的。你可以在R或者Python里面除了回归分析，也试试机器学习，对回归分析进行一个补充，比如检查是否有些变量被回归分析的模型所遗漏。这些也就是在R和Python里面多写几行代码。最后，你run出了模型的结果，你要用你的统计知识对结果进行分析，判断广告到底对销量是如何影响。最后结合你的business的知识，对你的老板进行汇报。&/p&&br&&p&以上这些，都是这些年学business analytics、做business&br&analytics的总结。&/p&
我几年前在美国top 20的商学院学过BA，毕业后一直在美国顶尖公司做BA并且指导很多中国同学求学工作走进这个领域。受Emory商学院的邀请目前担任Emory MSBA项目的mentor和guest speaker. 我和几个BA的同行建了一个网站专门介绍Business Analytics硕士项目申请…
App 的数据分析常用指标，上面已经列了很多了。我这里讲一下 App 最重要的指标 - 渠道追踪与渠道数据分析。&br&&br&我详细从下面三个角度解答下：&br&&ol&&li&常见的 App 渠道追踪方法；&/li&&li&基于用户设备标记的解决方案；&/li&&li&App 渠道数据分析的两大思路（案例）。&/li&&/ol&&br&&br&&b&Part 1 | 常见的 App 渠道追踪方法&/b&&br&&br&因为应用商店不提供渠道来源数据，所以 App 推广效果监测一直是个老大难的问题。为了追踪 App 渠道来源，人们想出了各种方法，下面我们给大家系统介绍一下。&br&&br&&i&&u&1. Android 渠道追踪方法&/u&&/i&&br&&br&众所周知 Google Play 无法在中国使用，所以国内 Android 市场被数十家应用商店（ 豌豆荚、百度助手、酷市场、360手机助手等等 ）占领，Android 渠道追踪主要围绕上述渠道展开。&br&&br&&b&方法 1：每个渠道打渠道包&/b&&br&&br&具体来说就是开发者为每一个渠道生成一个渠道安装包，不同渠道包用不同的 Channel ID （渠道标识）来标识；当用户下载了 App 之后，运营人员就可以通过渠道标识查看各个渠道的数据。&br&&br&Android 渠道打包机制：&br&&figure&&img src=&/v2-4ea1fe9e7f381df85647fdcd55d209f2_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&876& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-4ea1fe9e7f381df85647fdcd55d209f2_r.png&&&/figure&&br&虽然这样可以统计到不同渠道的来源数据，但是当渠道数量变多、抑或同一渠道在多个平台上做推广的话，打渠道包的做法就捉襟见肘了。&br&&br&&b&方法 2：使用平台方提供的数据&/b&&br&&br&部分第三方推广平台提供渠道数据，然而只依赖平台方的「一面之词」是很难找到真正的优质渠道。&br&&br&&br&&i&&u&2. iOS 渠道追踪方法&/u&&/i&&br&&br&和 Android 的开放生态不一样，iOS 则是一个完全封闭的系统；除了少部分越狱机器，绝大部分 App 都是从 App Store 中下载。在苹果一家独大以及严格的审核制度下，Android 打包的做法在这里就完全行不通。&br&为了追踪 iOS 渠道数据，开发者们想出了很多黑科技，下面我介绍一下常见的三种做法。&br&&br&&b&方法 1：通过 IDFA 追踪渠道&/b&&br&&br&IDFA 的全称是 Identifier for Advertisers ，即广告标识符的含义，这是苹果专门给各广告提供商用来追踪用户而设的标识。&br&&br&通过 IDFA 追踪渠道：&br&&figure&&img src=&/v2-9fdcd64eb06a60d2f558c9bd_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&876& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-9fdcd64eb06a60d2f558c9bd_r.png&&&/figure&&br&今日头条作为广告提供商可以获取用户的 IDFA，当你在上面投放的 App 被用户下载激活，你的 App 也可以获取用户的 IDFA。将广告提供商提供的 IDFA 和自己获取的 IDFA 匹配，即可追踪渠道来源。&br&缺点是 IDFA 只能用于 App 类型的渠道，如果你在网页上投放广告是不支持的；同时，用户可以在iPhone 设置中选择关掉 IDFA 获取权限。&br&&br&&b&方法 2：通过 Cookie 追踪渠道&/b&&br&&br&iOS 9 里面引入了 SFSafariViewController 类，一方面是用户体验更好了，同时可跨 App 与 Safari 共享 Cookie。&br&&br&通过 Cookie 追踪渠道：&br&&figure&&img src=&/v2-82cafcba12a0dafcf9841_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&666& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-82cafcba12a0dafcf9841_r.png&&&/figure&&br&&br&当用户点击广告链接时，监控服务器可以接收到 Cookie 中含有的渠道信息；用户在 App Store 中下载激活 App，这个时候监控服务器再次收到 Cookie 信息。系统匹配前后两次 Cookie ，即可追踪渠道。&br&缺点是基于SFSafariViewController 的追踪必须在 iOS 9 及以上版本才有效，而且微信公众号广告、朋友圈广告仍然无法实现追踪。&br&&br&&br&&blockquote&上述方法可以实现部分平台、部分渠道的追踪监测，然而三大缺点也是显而易见：&br&（1）割裂了 Android 和 iOS 两个平台的渠道数据，难以整合分析；&br&（2）Android 投放需要重复打包，效率低下；&br&（3）iOS 渠道范围限制多，无法大规模推广。&/blockquote&&br&&br&&b&Part 2 | 基于用户设备标记的解决方案&/b&&br&&br&下面我们介绍一种快速、灵活的解决方案 ––– 基于用户设备标识的追踪方法，它可以同时兼容 Android 和 iOS 两个平台、适用于大部分投放渠道。&br&&br&&i&&u&1. 基于用户设备标记的追踪原理&/u&&/i&&br&&br&上面介绍的基于 IDFA 和 SFSafariViewController 的两种方法均受到 iOS 的限制，而用户的设备标记则不受系统的影响。在 &a class=& wrap external& href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170109-app-track%26utm_term%3Ddata-analyse& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO&i class=&icon-external&&&/i&&/a&【渠道来源】解决方案中，我们将「IP + UserAgent + 设备 ID」组合设置为用户的设备标记。&br&&br&通过用户设备标记追踪渠道：&br&&figure&&img src=&/v2-ac9aecec608eca764516ba_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&650& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-ac9aecec608eca764516ba_r.png&&&/figure&&br&用户点击含有 UTM 追踪参数的广告链接后，&a class=& wrap external& href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170109-app-track%26utm_term%3Ddata-analyse& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 服务器检测到用户的设备标记以及 UTM 渠道参数。链接跳转到应用商店（ Android 和 iOS 均可以）后，用户下载安装并激活 App，此时 &a class=& wrap external& href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170109-app-track%26utm_term%3Ddata-analyse& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 服务器第二次收到用户的设备标记。&br&系统匹配前后两次的标记，可以确定用户的渠道来源，同时 UTM 参数含有的详细渠道信息一并呈现。&br&&br&&br&&i&&u&2. 用户设备标记方法的特点&/u&&/i&&br&&br&当然，基于用户设备标记的方法也有一定不足。当小部分用户所处的网络环境前后变化时（如从 WiFi 切换到 4G），此时 IP 前后不一致就会导致匹配失败。&br&但是相比于前面的 4 种方法，基于用户设备标记的渠道追踪方法显然更有优势：&br&第一点，打通了 iOS 和 Android 的渠道来源，可以将【操作系统】加入用户属性整合分析；&br&第二点：避免了 Android 平台重复打渠道包的工作；&br&第三点：规避了 iOS 原有诸多限制，适用于更加广泛的推广渠道；&br&第四点：只需修改推广链接中的参数、无需改动安装包，适合大规模、多渠道、敏捷的推广需求。&br&&br&&figure&&img src=&/v2-be34ff7e36bcc07b7dcfabc351d7446b_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&755& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-be34ff7e36bcc07b7dcfabc351d7446b_r.png&&&/figure&&br&同时，广告链接中含有的渠道参数（ 广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容、广告关键字 ）可以一同加入用户属性数据中，方便后期对用户数据进行多维度的对比、交叉分析。&br&&br&&br&&b&Part 3 | App 渠道数据分析两大思路&/b&&br&&br&有了 App 渠道追踪数据后，我们可以将 UTM 的五个参数作为维度，从数量和质量两个思路出发，进行 App 渠道数据分析。&br&&br&&i&&u&1. 数量：找到获客成本最低的渠道&/u&&/i&&br&&br&根据业务需要，我们选取广告来源（ utm_source ）和广告关键词 ( utm_term
) 两个维度，计算出不同渠道的获客数量并评估获客成本。&br&&br&&figure&&img src=&/v2-e23fa7bf28e1bd_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&823& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-e23fa7bf28e1bd_r.png&&&/figure&&br&某 O2O 类 App 先后在 3 个渠道上进行了 2 次投放，投放内容先后是「美食」和「外卖」。通过 UTM，我们监测到每个渠道、每次投放的 「App 新增用户量」，然后计算出平均获客成本。&br&从广告来源上看，渠道 1 的平均获客成本最低；从广告关键词上看，「外卖」主题的广告平均获客成本最低。从客单价的角度出发，接下来可以针对性优化投放渠道和投放内容，大幅度降低投放成本、提高拉新效率。&br&&br&&i&&u&2. 质量：找到获客价值最高的渠道&/u&&/i&&br&&br&「App 新增激活用户量」和「获客成本」这两个指标是从数量的角度进行分析，但是数量大、价格低并不一定代表渠道用户质量高。我们还需综合考虑用新用户在接下来的表现，以及新用户所能带来的价值。&br&&br&&b&方法 1：用户行为数据分析&/b&&br&&br&在这个过程中，我们重点参考用户留存指标，包括次日留存率、三日留存率、七日留存率、三十日留存率等等。&br&&br&&figure&&img src=&/v2-cc2db34a8d_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&826& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-cc2db34a8d_r.png&&&/figure&&br&我们按访问来源（utm_source）分析新用户的留存度，发现渠道 2 的三十日留存率高达 14%，而渠道 1 为 8%、渠道 3 为 6%。从留存度上来看，渠道 2 获取的新用户价值显著更高。&br&&br&&b&方法2：用户价值分析&/b&&br&&br&除了用户行为指标，财务指标也非常具有参考性。按照广告来源（utm_source）我们统计出不同渠道获取到的新用户的财务价值，如新用户在第一个月的月付费率（MPR）和用户平均收益（ARPU）。&br&&br&&figure&&img src=&/v2-3669ff18cdfba95aa2238db_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&704& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-3669ff18cdfba95aa2238db_r.png&&&/figure&&br&通过分析发现，渠道 2 获取的新用户首月付费率（42%）最高，用户平均收益（30 元）也是最高的。虽然渠道 2 的获客成本略高于渠道 1，但是从收益的角度来说，投资渠道 2 显然是一种更加明智的选择。&br&综合上述指标，该 O2O 类 App 在下个月的市场投放中将资源集中到了渠道 2，同时主打「外卖」主题内容。还是和上个月同样的市场预算，但是新增用户却提高了 150%、新用户留存率提升了 240%，这是一个巨大的增长。&br&&br&移动互联网的流量红利逐渐褪去，数以百万的 App 正在一个存量市场中抢占用户；谁能提高获客效率，谁就有可能在激烈的竞争中获胜。&br&搭建一个完整的 App 渠道追踪体系，对每个渠道、每次投放的数量和质量进行精益化的分析，如此事半功倍的方法，难道你不想试一下吗？&br&&br&&br&本文作者：GrowingIO 增长团队，集工程、产品、市场、分析多重角色于一身，负责拉新和用户活跃，用数据驱动业务增长。&br&&br&&a class=& wrap external& href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170109-app-track%26utm_term%3Ddata-analyse& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 推出「来源管理」新功能，Web、Android、iOS，一个链接搞定渠道监控。点此免费试用 &a class=& wrap external& href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170109-app-track%26utm_term%3Ddata-analyse& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO - 硅谷无埋点用户行为数据分析产品&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
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python强调程序员的生产力，让你把精力集中在逻辑上而不是语言本身上。&br&你能想象用一下午时间实现从0开始一个简单的搜索引擎吗？C++显然是不行的。。你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。。而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现真的很简单。。&br&&br&我觉得用python很适合算法研究，不仅仅是数据挖掘。快速开发能让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上（想象一下你写了一星期的c++，调了一大堆指针错误，最后发现想法本身就有错误。。）当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了。。&br&&br&Links:&br&&ul&&li&Scipy Stack(&a href=&///?target=http%3A//www.scipy.org/getting-started.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&scipy.org/getting-start&/span&&span class=&invisible&&ed.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) - general tasks&br&&/li&&li&Spark(&a href=&///?target=http%3A//spark.apache.org/docs/latest/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&spark.apache.org/docs/l&/span&&span class=&invisible&&atest/index.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) - going large&br&&/li&&li&Tensorflow(&a href=&///?target=http%3A//www.tensorflow.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&) - going deep&/li&&li&&a href=&///?target=https%3A///jupyter/docker-stacks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub - jupyter/docker-stacks: Opinionated stacks of ready-to-run Jupyter applications in Docker.&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/li&&/ul&
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&/p&&p&--更新&/p&&p&&b&幸运的一年&/b&&/p&&blockquote&&i&&u&一年了，小说都没有继续更新，没想到写故事比写代码更痛苦，需要灵感。&/u&&/i&
&i&&u&去年，我们说到“数据分析侠A的团队变化，来了新同学”。&/u&&/i&&/blockquote&&p&这一年是A这几年最开心的一年，原因主要是围绕两个主题。&/p&&p&一是认识到自己心动的姑娘。&/p&&p&二是真正的完成了毕业3年实现了100万。&/p&&p&团队刚来的这位J同学，是大家眼里传说中的“程序媛”，写的了代码，爬的了围墙，下的了厨房，打的了流氓。所以J在团队里很受大家的欢迎，毕竟码农好不容易盼来了一个写代码的女生，而且长相还很漂亮，所以都特别开心，平时的话题也都说J说的特别多，而J同学其实是个比较寡言的女生，刚毕业没多久，所以还不知道怎么在工作中和同事相处，遇到很多经常来搭话的男同事，也有点紧张，有些不知所措。&/p&&p&细心的A察觉到这些，也是正好一次偶然的机会，团队中的另一个女同事M，和J都是女生，所以聊得来，所以两人就相约一起去周边郊游玩玩，也同时喊上A一起参加，A也不好推辞就答应了。到了周五的时候，M突然有事说，周末去不了了，就让A陪陪J。&/p&&p&也就是这样的一次机会，让A和J彻底认识了。&/p&&p&周末两人一起去安徽黄山去，黄山不愧是一座名山，仙气十足，到处迷茫着诗情画意。也是这次来黄山，A也爱上了安徽，对安徽改变了以前的看法，没想到徽文化有这么浓烈的特色。古色古香的村子，到处插队的皖牌车，形形色色的乡民，让安徽活灵活现。&/p&&p&两天的时间，A和J相聊胜欢，彼此都认识了很多。而A心中，真正的第一次不想回去上班。就想两人永远停留在这一刻。&/p&&p&4月份迎来了阿里的KPI考核，这对于每个阿里的人来说都是心惊胆战的，对于A也不另外，A自认业务能力和技术能力都没问题，可是这是个人情味很浓的社会，谁也不知道主管是打着什么的算盘。而A这时候的心里也时刻惦记着和J在一起的美好时光，相对有压力的KPI考核倒是相对压力减轻了不少。到了月底，幸运的是，还好KPI没有出现什么意外，但主管也表示说希望A能够再接再厉，但A自己心里很清楚将来的职业生涯和目标是什么。&/p&&p&5月份的时候，大家都在谈论中国股市，铺底盖地的新闻都在讲证券商的开户数开创了历史的新高，而A自己之前也没有尝试买过股票，只是自己了解了一些，但听说都是很悲伤的赔本故事，所以A对股市一直都很保持敬畏之心，觉得能够在股市上赚到钱的都是运气和技术过人。而同事也给A推荐了买哪支股票，A也下载了相关的股票软件，看了看，的确是涨了不少。刚开始先买了相对应的股票基金，投了30万，每天的利息差不多也有1%，看着每天都有3000块钱的入账现金，这是A第一次觉得赚钱可以如此轻松，真是躺着赚钱。&/p&&p&而其他的现金因为买了1年期的P2P的关系，所以A也没有多余的现金继续加大投入，这让A懊悔不已，觉得以后再也不能买定期周期过长的理财产品，影响现金流，也错过了很多市场的机会。&/p&&p&就在这时，有个同事和A说起了房子贷款的问题，而这个同事也认识那个银行的客户经理，A也微信加了那个银行客户经理，闲聊的过程中A发现银行提供了周转灵活的消费贷30w，这让A看到了希望，毫不犹豫就办了都投入到股市中去。&/p&&p&好景不长，在5月底股市迎来了一波黑色星期五，整个股市3000多股票有2000多都大跌超过5%。这让A好不容易才赚到的10万利息，一下子就回到只剩7万。一天就亏了3万，这让A亲身感受到股市的残酷。所以A给自己定了个规矩，如果连续两天跌5%，就清仓。不管是亏了还是小赚，都清仓。也正是因为这条纪律，6月份股市从牛市一下子变为熊市时，拯救了A。&/p&&p&6月份的时候，同学G（A的哥们）和A说了一个很赚钱的项目，是俄罗斯的一个项目，其实这个就是传说中的“旁氏骗局”。操作的模式也很简单，就是一个人给另一个人转账10万，过30天后，又会有人再给你转13万，这就是传统中的一个月利息30%。&/p&&p&当时A听到这个消息，也没放在心上，感觉这种东西就是不靠谱的事情。过了一个月到了7月份的时候，一次吃饭的机会，G又说起了此事，把他的账单还晒给了A看。而A真的看到了G每个月给一个陌生人转账10w，过一个月后有人给他转账，而G也是刚买完房要还房贷，正是这10万每个月的投入让G可以轻松应对房贷和信用卡。&/p&&p&这次A真的心动了，就试着投了10w给G，说帮忙也投资一下，G毫不犹豫答应了。&/p&&p&这3个月，对于A来说是心惊肉跳的，加入10w亏了怎么办，自己这一年就白干了。然后想想这也是股市中赚到了，如果亏了就认栽吧。&/p&&p&然而让A没有想到的是，不仅没有亏本，还陆陆续续的有人转账过来了，这不禁让A感慨“真是很有素质的投资人”！而G也把A拉进了投资的微信群，群里就像一个传销组织，大家畅所欲言，聊着赚钱很快的路子。有晒买了房的，也有晒买了奔驰宝马路虎的。&/p&&p&后面A也陆陆续续投了50万给G，帮忙打理。就是这半年时间，30%一个月的收益，让A第一次拥有了属于自己的100万。而A也是凭借着自己的数据敏感和市场觉察，在这个俄罗斯庞氏骗局资金断链之前，及时的撤出了这个骗局。看到有很多人赚钱的，说着冠冕堂皇的道理，而那些后面接盘的，有些甚至是刷信用卡套现的，背上了血本无归的惨痛教训，后悔自己再也不做这种事情了。&/p&&p&这一年，让A学习到了很多，也从一个单纯的技术男，摇身变成对互联网、金融和人心深刻感悟的少年。&/p&&p&也正是这一年的成长，让A在接下来的生涯中对各种商业模式、骗局都有了新的看法。&/p&&p&——未完待续
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同学A的互联网金融数据分析之路。。。。。。
同学A的数据分析创业之路。。。。。。&/p&&br&&p&也可移步到&a href=&/dataman//& class=&internal&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/data&/span&&span class=&invisible&&man//&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&
同学A：22岁，男，大四准备实习，计算机专业，迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说，看到周边的同学都找了技术开发的岗位，顿觉自己很迷茫，因为自己不是那么喜欢钻研写代码，而自己又没太多的经验。 那年他实习，选择了一家国内一线梯队的电商公…
本文转自微信公众账号 “复旦大数据(微信号： FudanBigData)”的文章：&a class=& wrap external& href=&///?target=http%3A//mp./s%3F__biz%3DMzAxNzcyMTk5NA%3D%3D%26mid%3Didx%3D5%26sn%3D1b5dff14d62c4fscene%3D0%26key%3Dd4b25adefafabdc1e089dfeb1473f9fbcfe3696cab2c00da0cbde6a7f%26ascene%3D1%26uin%3DOTgyMzY1MTQy%26devicetype%3DWindows%2B7%26version%3Dpass_ticket%3DRiuIHSLAsGeJzcS9b%252B2ttDOAarCC05%252BZKdNbkNUUfozC5GeqEo%252Bxgf%252B%252Fm%252FE%252BkVno& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&分享 | 如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&原文链接：&a href=&///?target=http%3A///article%3Fid%3D0082& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/article?&/span&&span class=&invisible&&id=0082&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&原作者：杨楠楠 · 酒仙网电子商务股份有限公司高级数据经理 &br&&blockquote&&p&复旦大数据(ID: FudanBigData)&/p&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/XEgUDATErVnSrUBv9x1O& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/XEgUDAT&/span&&span class=&invisible&&ErVnSrUBv9x1O&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&&/blockquote&&b&&br&如何一步步从数据产品菜鸟走到骨干数据产品
&/b&&br&&br&&p&导读：网上关于数据分析师的文章很多，但是关于数据产品经理的文章很少，所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流，问我数据产品应该怎么做，人怎么培养，团队应该怎么建。所以我就把别人的问题、自己的回答，结合自身的成长经验，做了一个课程。后应pmcaff之约，在这里把课程讲稿连载。&br&&/p&&figure&&img data-rawheight=&400& data-rawwidth=&600& src=&/81bc6f94fe361bf3be0625_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/81bc6f94fe361bf3be0625_r.jpg&&&/figure&&br&一、数据产品工作简介：1.
数据产品经理的概念和范围：&br&&p&首先，思考两个问题：&/p&&p&1、
你心中的数据产品都包括哪些？&/p&&p&2、
你认为数据产品经理是做什么的？&/p&&br&&p&至少，我每次介绍自己是数据产品经理的时候，经常收到别人问：&/p&&p&我有**问题，能帮我看看怎么回事么？这个数据为什么会变成这样？&/p&&br&&p&我：%￥……#%￥@； &/p&&br&&p&好，大家一起和我念：数据产品经理不是数据分析师，数据产品经理是产品经理的一种，数据分析是产品经理的核心能力之一，产品经理是数据产品经理的核心能力之一。&/p&&br&&p&首先，数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求，也是我本系列文章重点介绍的部分。&/p&&br&&p&其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，所以，我会讲一些数据分析的基本思路和方法论。如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。&/p&&br&&p&最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等，不过这些网上有很多文章了，所以我只会讲数据产品更需要注意的地方。&/p&&br&2.
数据产品的种类：&p&在公司中，能够发挥数据价值的产品，即是数据产品；&/p&&br&&p&一般，主要从用途来分，分为以下两种：&/p&&br&&p&1、
分析类产品：通过数据的计算和展现，帮助业务进行分析、决策的产品，大概包括以下几类：&/p&&ul&&li&&p&流量分析产品：可以帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等&/p&&/li&&li&&p&销售分析产品：可以帮助运营分析&/p&&/li&&/ul&&br&&p&这两个产品都是公司的必备，对公司各部门都有较大帮助：&/p&&ul&&li&&p&帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等；&/p&&/li&&li&&p&帮助运营人员做用户分析、活动分析等；&/p&&/li&&li&&p&帮助市场人员做投放分析优化等；&/p&&/li&&/ul&&br&&p&当公司某一块业务比较重要，又有专门的部门负责时，一般会把数据分析系统独立出来，比如：&/p&&ul&&li&&p&供应链分析系统；&/p&&/li&&li&&p&客服分析系统；&/p&&/li&&li&&p&会员分析系统；&/p&&/li&&/ul&&br&&p&2、
算法类产品：通过数据的计算，直接更改页面的逻辑的产品，成为算法类产品；&/p&&br&&p&比如：&/p&&ul&&li&&p&个性化推荐；&/p&&/li&&li&&p&搜索；&/p&&/li&&li&&p&用户画像；&/p&&/li&&li&&p&程序化购买广告；&/p&&/li&&/ul&&p&等；&/p&&br&&p&这两种是根据公司的情况来，区别并不是很明显，而且会不断演变。&/p&&br&&p&比如：对供应链支持的，可能最开始是销售分析系统里，一个库存分析的报表而已；&/p&&br&&p&后来，加入了各种补货预警、成本分析等报表，就变得很复杂，独立出来成为系统。&/p&&br&&p&再后来，选品和销售预测，都是需要较强的算法支持，就变成了一个算法类产品。&/p&&br&&p&在很多时候，我们进入的都不是BAT，而是一个垂直领域的领头公司，独角兽公司，这是很不错的选择。但是这种公司都不会一上来就配备很大的数据团队，可能也没有非常懂的领导，这时候需要数据产品经理不断规划数据产品的未来，从而协调资源。&/p&&br&&p&所以一个数据产品经理，不仅要了解各个数据产品，还要了解，在公司什么样的情况下，这个产品以什么样的形态出现。三个月后，公司可能会什么样，需要什么样的数据产品。&/p&&br&&p&这样，你才可以去申请技术人员和其他资源。&/p&&br&*、问题回复：&br&&p&今天收到了很多问题，只能先集中把问题解决一下。&/p&&p&以后的更新会先解答问题，再连载内容。&/p&&br&1.
为什么会有这个岗位？&br&&p&简单说，就是公司已有数据，希望专业的人，来让数据产生价值。&/p&&br&&p&业务型的公司，经过一段时间飞速发展后（通常为半年到一年），一般会出现以下的情况：&/p&&br&&p&1、
得到资本方的认可，领导层会雄心勃勃，启用数据方面的战略。&/p&&br&&p&2、
公司自身，也会碰到非常多管理的问题，就会希望结束粗放式的增长和运营方式，转向更精细化、更专业、更有效率、更能控制成本的增长。&/p&&br&&p&3、
各部门都按自己的需求提取数据，会出现口径不统一的情况，比如一个部门和另一个部门的同一指标，出现不同解读。&/p&&br&&p&4、
各部门自己提的数据需求，基本上总是会有漏的环节。&/p&&br&&p&所以，这时候，需要有个懂的人，梳理各部门需求，汇总整理数据流程，将数据体系化，不然就乱了。&/p&&br&&p&这种情况下，对数据产品经理的要求是：&/p&&br&&p&&b&1、要懂分析，不然就会变成一个只出报表的传话筒。&/b&&/p&&br&&p&&b&2、要懂数据的产生逻辑，要能建立一个业务模块的数据指标体系，不然，出来的东西会比较乱，可能迟迟上不了线；&/b&&/p&&br&&p&还有另一种情况就是大数据团队招人。&/p&&br&&p&这种一般是大数据团队，有自己的技术和算法人员，已经做出一定的成果（比如推荐系统最开始上线时，即使团队中没有产品经理，只有算法工程师，也是很容易产生比较好的推荐结果），得到了领导高层的认可。但是如何将算法，更好的服务于公司的商业，产生直接的销售结果，这是算法人员很难有精力去想的，就要招一个产品经理来。&/p&&br&&p&这时候对产品经理的要求是：又要懂商业，人家就是找你来变现的，又要懂算法，又要懂产品，要求非常高。大家觉得大数据的产品经理比较贵，都是这种。&/p&&br&2.
如何入门：&br&&p&我招过不同背景的人，所以总结下来：&/p&&br&&p&基本要求：理工科背景，性格要温顺，要能沉下心来。数据指标实在是一个太繁琐的事情，对性格的要求非常高。而且如果是数据分析，在一大堆数据里刨来刨去，很可能半天也没有结果，所以性格首要的。&/p&&br&&p&&b&以下是加分项：&/b&&/p&&br&&p&1、
数据分析师出身。数据产品最好还是要提供解决方案，并不是说，业务人员告诉你他们碰到什么问题，你就能做出好的产品的。要心中有商业模型，有很多解决方案，看到时候需要提供哪一种。&/p&&br&&p&这些方案累积的过程，大部分需要训练，可是谁有时间去训练呢，而数据分析人员的工作本身就是思考各种问题解决方案的过程，要想办法把数据的问题找出来，并且能够作为报告展现。所以招数据分析人员做产品经理是一个快速省事的办法。&/p&&br&&p&如果我的团队中没有分析经历的，一般我都会让其去做几份分析报告，训练思路。&/p&&br&&p&2、
业务人员出身，做过产品经理的，一般知道产品经理需要哪些数据，才能优化页面；做过市场的、运营的，知道哪些数据能够提升效果，有这种背景，我们也会需要；&/p&&br&&p&3、
数据提取员：每个部门需要数据时，就会有一个提取人员，用sql从数据库中提取数据。这种职位我会推荐应届生去做，首先，了解公司后台各大系统的关系和产生数据，其次，了解业务部门的情况，还可以了解公司的发展重点。最主要是，他了解每个数据是怎么产生的，这是其他背景的产品经理没有的优势，开发很喜欢这样的人写的prd，不管业务方向对不对，至少需求是不用改的。&/p&&br&&p&4、
算法产品经理，一般我会要求有数学背景的硕士，带起来很快，性价比高。&/p&&br&&p&5、
其实还是看个人，因为我们现在的团队每个方向擅长的人都有，所以如果我觉得一个人比较有潜力，就招进来，让他挨个职位做一遍，就培养出来了。&/p&&br&3.
其他问题：&ul&&li&&p&流量分析产品：可以帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等&/p&&/li&&li&&p&销售分析产品：可以帮助运营分析&/p&&/li&&/ul&&br&&p&这个帮助指的是什么？ &/p&&br&&p&如果是通过产生的数据报表进行预判的话，那和数据分析师的角色会重叠。&/p&&br&&p&------------以下是回答------------&/p&&br&&p&分析类产品，无论报表还是页面，都是希望使用者可以看到问题，或者得到结论，这是帮助的意思。也就是说把数据分析师的思维给固化成产品逻辑。&/p&&br&&p&举例：比如周报，之前可能是分析师把所有的数据汇总在一起，查看，分析，然后告诉你哪里该改动了。&/p&&br&&p&但是数据产品把分析师每次用的数据和思维，图形化展现出来，你自己做为一个产品经理，看看就知道哪里出问题了。&/p&&br&二、分析类产品：&br&1.
定义和能力模型：&br&&p&首先说定义：什么是分析类产品。&/p&&br&&p&可以挖掘数据背后的价值，并通过数据的展示，为使用者提供帮助，即数据产品。&/p&&br&&p&一个数据产品经理的能力模型如下：&/p&&ul&&li&&p&数据分析的能力；&/p&&/li&&li&&p&商业模型的理解能力；&/p&&/li&&li&&p&需求分析和调研的能力；&/p&&/li&&li&&p&数据展现的能力，即可视化的能力；&/p&&/li&&/ul&2.
数据分析的能力：&p&在我年轻的时候，在团队中处于打头阵的状态，基本上老大有什么新的产品了，会先派我去做。等我做的把坑趟的差不多了，就交给别人，换下一个产品，所以我真是做过很多产品和页面。后来总结出做分析产品的一个套路来，如下：&/p&&br&&p&首先讲一个数据分析框架，这基本上被我适用于公司很多业务上：&/p&&figure&&img data-rawheight=&73& data-rawwidth=&561& src=&/81e5d7fee04e1ab898dbedf0728327db_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&561& data-original=&/81e5d7fee04e1ab898dbedf0728327db_r.jpg&&&/figure&&br&&p&这是一个数据分析师的经典的分析过程。首先，为这个部门收集一些信息，帮助制定关键指标，其次，监测指标完成的好坏，并发现问题，然后，分析影响KPI完成的原因。最后，给出解决方案。&/p&&br&&p&数据产品经理要做的是什么呢？就是把这个框架中的每个过程总结出来，梳理清楚，每一步，都需要哪些数据、哪些指标，怎么展示，用图还是用表，用什么图。然后，再综合开发资源、上线时间等，最终决定产品是什么样。&/p&&br&&p&我以淘宝给卖家做的一个产品为例，来讲解这个过程：这是一个给管理团队和运营团队看的日报:&/p&&br&&figure&&img data-rawheight=&187& data-rawwidth=&514& src=&/d16602fbbf72325dfa3bf964b941e159_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&514& data-original=&/d16602fbbf72325dfa3bf964b941e159_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&ul&&li&&p&首先，日常监测：他们选的是访客数、浏览量、实付金额、支付转化率、客单价、退款金额、服务态度评分七个指标；&/p&&/li&&/ul&&br&&p&我们给每个部门做产品时，都需要首先制定核心指标。有很多时候，业务部门自己会提需求，但业务部门只能想到最直接的，很可能他们部门很严重的问题，会漏掉。&/p&&br&&p&从部门价值上来考虑：&/p&&ul&&li&&p&资本方给公司的要求是什么？&/p&&/li&&li&&p&哪些指标影响了估值？&/p&&/li&&li&&p&你目前在分析的这个部门，可以承担哪些影响估值的指标？&/p&&/li&&li&&p&哪些其他指标可以为这个指标服务？&/p&&/li&&/ul&&br&&p&从用户行为来考虑：&/p&&ul&&li&&p&用户如何来到这个页面/这个流程？&/p&&/li&&li&&p&他都进行了哪些操作&/p&&/li&&li&&p&都经过了哪些步骤&/p&&/li&&li&&p&从哪个环节流失？&/p&&/li&&li&&p&整体流程上，用户最关心什么？他的时间？更好的服务？更多的选择？&/p&&/li&&/ul&&br&&p&当然，还有很多维度可以考虑。&/p&&br&&p&这样分析下来，该部门的核心指标就找到了。&/p&&br&&p&对于部门来说，核心指标是比较好找的，可以跟部门老大合计，看他侧重哪方面即可。&/p&&br&&p&对于为管理层做决策来说，就相对难了一些，在国内现在的形势下，可以多了解资本市场的分析逻辑，多了解管理层的现在的关注重点。&/p&&br&&p&因为即使管理人员，做企业时，也是摸着石头过河，也在不断的学习，可能这个阶段学习的是一种商业理论，在另一个阶段学习的是另一种商业理论。所以相关的商业理论要了解，才能给抽象成报表、甚至分析页面。我为此曾经学过很多，balabala的。&/p&&br&&ul&&li&&p&发现问题：达成情况、情况好坏；同比、环比、定基比；&/p&&/li&&/ul&&br&&p&继续看这个页面，数据分析方式怎么用到页面设计中。&/p&&figure&&img data-rawheight=&187& data-rawwidth=&514& src=&/d16602fbbf72325dfa3bf964b941e159_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&514& data-original=&/d16602fbbf72325dfa3bf964b941e159_r.jpg&&&/figure&&br&&p&同比：较上周同期；&/p&&p&环比：较前一日；&/p&&p&定基比：将行业中所有的卖家分层，用和该店类似的卖家的核心数据，来做对比，从而知道自己的优缺点。&/p&&br&&p&定基比中，我见过最好的，是淘宝的产品。我当时在代运营公司，确实卖家就想知道，哪些跟自己差不多的，比自己好一些的卖家，他们的一些核心数据是什么样的，我的数据到底改善空间有多大。&/p&&br&&p&当然作为平台，可以做的更好一点：比如，我们同省市的卖家，大概的数据是多少。像我们去山东谈酒类企业，他们其实就很关注其他山东的酒在网上的受认可程度。太大的品牌，给他们的借鉴意义毕竟小。&/p&&br&&p&当指标和分析方式都比较多的时候，用户看到页面，就会看到很多数据，但是不知道看什么。这时候就要用一些可视化的方式，突出重点。比如，用红色叹号，将下降较多的指标标出来。&/p&&br&&ul&&li&&p& 分析原因：在产品设计中，通常要把影响指标达成的原因，也列在这个页面上，以供使用者参考。当然影响因素会很多，所以产品经理首先要收集齐全影响因素，然后再把关键的、核心的因素挑出来。&/p&&/li&&/ul&&br&&p&比如某个地区的月初退货率忽然增长，就要收集原因，可能如下：&/p&&br&&p&*管理：&/p&&p&当地销售人员刷单，为了达成上月业务目标，月初退货；&/p&&p&部门人员，有的比较能干，有的比较弱，导致了整体数据的达成不好；&/p&&br&&p&*
商品：新上的商品质量不过关；&/p&&p&*
促销：邮费政策、价格政策的变动；&/p&&p&*
外部原因：&/p&&p&*
京东做了一场大促，把价格给打下来了；&/p&&p&*
忽然爆发了商品的替代品，原有的优势品类衰退；&/p&&p&*
天气原因：当地下了一场大雨，导致送货速度降低，顾客不满意；&/p&&p&*
广告投放合作方临时变化（可能）&/p&&br&&p&这些原因，哪些可以量化呢？哪些发生的几率比较大，而现在并没有这样的数据可用查看？这些原因，在产品设计中，就可以做成数据下钻的报表，以方便了解详情；&/p&&figure&&img data-rawheight=&196& data-rawwidth=&640& src=&/373bc95db2a97a98730a_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/373bc95db2a97a98730a_r.jpg&&&/figure&&br&&p&如上图所示，拿红圈圈起来的，就是原因分析这一步在页面上的展示。当你看到一款商品数据有问题时，既可以进入商品温度计，查看商品的每个环节（标题、商品页面设计等）到哪哪里有问题，还可用进入单品分析，查看流量来源等。&/p&
本文转自微信公众账号 “复旦大数据(微信号： FudanBigData)”的文章： 原文链接： 原作者：杨楠楠 · 酒仙网电子商务股份有限公司高级数据经理 复旦大数据(ID: FudanBigData) 如何一…
&p&这个问题其实是比较大的，面对一个比较大的问题，我觉得可行的方式是把它拆解下来。&/p&&p&所以接下来我会根据我们之前的一篇文章，从数据分析的 4 个商业分析理论、3 个常见方法、7 个具体应用手段，这三方面来介绍做数据分析时的 14 种思路。&/p&&p&感谢本文作者，&a href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170511-chenming-sjfx14ways%26utm_term%3Ddata-analyse& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 联合创始人 & 运营 VP 陈明&/p&&p&同时欢迎对数据分析感兴趣的朋友免费试用 &a href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170511-chenming-sjfx14ways%26utm_term%3Ddata-analyse& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO 无埋点用户行为数据分析产品&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，亲自体验文中说到的数据分析方法。&/p&&h2&&b&Part | 1 数据分析为企业带来价值&/b&&/h2&&br&&p&一、商业分析目标&/p&&p&商业分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷，高质，高效的决策提供可规模化的解决方案。商业分析是创造价值的数据科学。&/p&&br&&p&二、企业成长模式&/p&&p&企业成长模式中需要一个核心业务平台，通过产生产品和价值，看到客户的业务、数据的增长。凭借这些增长累计很多数据洞察，然后根据这些洞察反推客户的需求，创造更多符合需求的增值产品和服务，形成一个完整的闭环。&/p&&br&&figure&&img src=&/v2-ffbcc39a5befa82ab3590_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1082& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-ffbcc39a5befa82ab3590_r.png&&&/figure&&p&三、商业分析进化论&/p&&p&数据商业分析中会存在很多判断。&/p&&figure&&img src=&/v2-55cc29dddfb84b009bd63e_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1121& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-55cc29dddfb84b009bd63e_r.png&&&/figure&&p&1.观察数据当前发生了什么？&/p&&p&比如想知道线上渠道A、B各自带来了多少流量，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果。&/p&&p&2.理解为什么发生？&/p&&p&我们需要知道渠道A为什么比渠道B好，这些是要通过数据去发现的。也许某个关键字带来的流量转化率比其他都要低，这时可以通过信息、知识、数据沉淀出发生的原因是什么。&/p&&p&3.预测未来会发生什么？&/p&&p&在对渠道A、B有了判断之后，根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道C、D的时候，猜测渠道C比渠道D好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题，这些都是通过数据进行预测的过程。&/p&&p&4.商业决策&/p&&p&所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。这是商业分析最终的目的。&/p&&br&&p&四、EOI 的分析架构&/p&&p&EOI 的分析构架是包括 LinkedIn、eBay 在内的很多公司划分业务的基本方式。&/p&&figure&&img src=&/v2-f456ac728bc340c32eded8b_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-f456ac728bc340c32eded8b_r.png&&&/figure&&p&以谷歌为例，谷歌的核心任务是搜索、SEM、广告，这是已经被证明的商业模型，可以从中获得很多利润。谷歌的战略性任务是安卓平台，可能还未盈利，但是为了避免苹果或其他厂商占领，所以要花时间、花精力做好。风险任务对于创新来说是十分重要的，比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车。&/p&&p&数据分析对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力，帮助公司更好的盈利，完成战略模式；对战略任务来说是优化；与风险任务对应的是创新。&/p&&h2&&b&Part 2 | 常见的数据分析方法&/b&&/h2&&br&&p&一、数据分析的基本思路&/p&&p&数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点；&/p&&p&基本思路为5步，首先要挖掘业务含义、制定分析计划、从分析计划中拆分出需要的数据、再根据数据分析的手段提炼业务洞察，最终产出商业决策。
&/p&&figure&&img src=&/v2-8d6e5b3d23d329ae8bd2_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&452& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-8d6e5b3d23d329ae8bd2_r.png&&&/figure&&p&案例：&/p&&p&某国内P2P借贷类网站，市场部在百度和hao123上都有持续的广告投放，吸引网页端流量；最近内部同事建议尝试投放Google的SEM；另外，也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ &/p&&p&我们按照数据分析的基本思路拆解一下这个问题。&/p&&p&1.挖掘业务含义&/p&&p&首先要了解市场部想优化什么，并以此为核心的 KPI 去衡量。&/p&&p&对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对P2P类网站来说，是否『发起借贷』要远重要于用『用户数量』。&/p&&p&无论是 Google 还是金山渠道，重点在因为用户群体的不同，如何优化相应用户的落地页，提升转化。&/p&&p&2.制定分析计划&/p&&p&以『发起借贷』为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及 ROI 效果，可以持续观察这部分用户的后续价值。&/p&&p&3.拆分查询数据&/p&&p&需要根据各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单类型数据，进行用户分群。&/p&&p&4.提炼业务洞察
对于不同渠道进行投放时，根据 KPI 的变化，推测业务含义。比如谷歌渠道的效果不好，可能因为谷歌大部分的流量在海外，合规的问题造成转化率低。金山网络联盟有很多展示位置，要持续衡量不同位置的效果。&/p&&p&5.产出商业决策&/p&&p&根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止谷歌渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估。落地页可以根据数据指标进行一定程度优化。&/p&&p&以上这些都是商务分析拆解和完成推论的方式。&/p&&br&&p&二、内外因素分解法&/p&&p&内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控。然后再一步步解决每一个问题。&/p&&br&&figure&&img src=&/v2-f5b0f84ff42b790e6fa9764ade011c33_b.png& data-rawwidth=&1926& data-rawheight=&1040& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1926& data-original=&/v2-f5b0f84ff42b790e6fa9764ade011c33_r.png&&&/figure&&p&案例：&/p&&p&比如社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。一般是向企业端收费，其中一个收费方式是购买职位的广告位。业务端人员发现『发布职位』数量在过去的6月中有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据下降的问题，可以怎么拆解？
根据内外因素分解法，『内部可控因素』：产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化；&/p&&p&『外部可控因素』：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化；&/p&&p&『内部不可控因素』：产品策略（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（比如只做医疗行业招聘）；&/p&&p&『外部不可控因素』：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化；&/p&&br&&p&三、DOSS&/p&&p&DOSS是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。&/p&&br&&figure&&img src=&/v2-9fd40d6d47b89e4ad38c90_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1005& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-9fd40d6d47b89e4ad38c90_r.png&&&/figure&&p&案例：某在线教育平台，提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。如果我想将一套计算机技术的付费课程，推送给一群持续在看C++免费课程的用户，分析团队应该如何辅助？ &/p&&p&按DOSS的思路分解如下：&/p&&p&『具体问题』：预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。&/p&&p&『整体』：首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘的预测，之后进行延伸，比如对整体的影响，除了计算机类，对其他类型的课程都进行关注。&/p&&p&『单一回答』：针对该群用户进行建模，监控该模型对于最终转化的影响。&/p&&p&『规模化』：之后推出规模化的解决方案，对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模，产品化课程推荐模型。&/p&&h2&&b&Part 3 | 数据分析的应用手段&/b&&/h2&&br&&p&根据基本分析思路，常见的有7种数据分析的手段。&/p&&br&&p&一、画像分群&/p&&p&画像分群是聚合符合某中特定行为的用户，进行特定的优化和分析。&/p&&figure&&img src=&/v2-392e2f1bd77aaf1f24fb9fa7e51cdb8d_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1081& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-392e2f1bd77aaf1f24fb9fa7e51cdb8d_r.png&&&/figure&&p&比如在考虑注册转化率的时候，需要区分移动端和 Web 端，以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。&/p&&br&&p&二、趋势&/p&&figure&&img src=&/v2-f54f97d2a58669abb0bb986ed7e70c05_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&822& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-f54f97d2a58669abb0bb986ed7e70c05_r.png&&&/figure&&p&建立趋势图表可以迅速了解市场， 用户或产品特征的基本表现，便于进行迅速迭代；还可以把指标根据不同维度进行切分，定位优化点，有助于决策的实时性；&/p&&br&&p&三、漏斗洞察&/p&&p&通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据； &/p&&figure&&img src=&/v2-f14e3cdad3744648cffbf6_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&671& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-f14e3cdad3744648cffbf6_r.png&&&/figure&&p&所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。&/p&&p&关注注册流程的每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。&/p&&br&&p&四、行为轨迹&/p&&figure&&img src=&/v2-920febe59c12_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&699& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-920febe59c12_r.png&&&/figure&&p&行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品，投放内容；&/p&&br&&p&五、留存分析&/p&&p&留存是了解行为或行为组与回访之间的关联，留存老用户的成本要远远低于获取新用户，所以分析中的留存是非常重要的指标之一&/p&&figure&&img src=&/v2-90cf99544c6caec0a74a85fecd92451f_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&719& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-90cf99544c6caec0a74a85fecd92451f_r.png&&&/figure&&p&除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等。&/p&&br&&p&六、A/B测试&/p&&p&A/B测试是对比不同产品设计／算法对结果的影响。&/p&&figure&&img src=&/v2-513caa3b280e1d9b7abd91_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-513caa3b280e1d9b7abd91_r.png&&&/figure&&p&产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试产品效果，市场可以通过A/B测试来完成不同创意的测试。&/p&&p&要进行A/B测试有两个必备因素：&/p&&p&1.有足够的时间进行测试；&/p&&p&2.数据量和数据密度较高；&/p&&p&因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计结果是很难的。而像 LinkedIn 这样体量的公司，每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。&/p&&br&&p&七、优化建模&/p&&p&当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生；&/p&&figure&&img src=&/v2-12cfdb172bd84cfbfb77f7068ddbebf2_b.png& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1114& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&/v2-12cfdb172bd84cfbfb77f7068ddbebf2_r.png&&&/figure&&p&例如：作为一家 SaaS 企业，当我们需要预测判断客户的付费意愿时，可以通过用户的行为数据，公司信息，用户画像等数据建立付费温度模型。用更科学的方式进行一些组合和权重，得知用户满足哪些行为之后，付费的可能性会更高。&/p&&p&以上这14种数据分析的方法论，仅仅掌握单纯的理论是不行的。需要大家将这些方法论应用到日常的数据分析工作中，融会贯通。同时学会使用优秀的数据分析工具，可以事半功倍，更好的利用数据，实现业绩增长。&/p&&br&&p&注：以上数据分析工具皆来源于 &a href=&///?target=https%3A///%3Futm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dqa%26utm_campaign%3Dqutm_content%3D170511-chenming-sjfx14ways%26utm_term%3Ddata-analyse& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GrowingIO－硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，欢迎免费注册试用。&/p&
这个问题其实是比较大的，面对一个比较大的问题，我觉得可行的方式是把它拆解下来。所以接下来我会根据我们之前的一篇文章，从数据分析的 4 个商业分析理论、3 个常见方法、7 个具体应用手段，这三方面来介绍做数据分析时的 14 种思路。感谢本文作者，
作为一名文科生，看到标题，决定在这个话题下奉献我的知乎第一答。&br&2011年要来南京读研的那个暑假，导师让我学习掌握SPSS、AMOS等实证研究软件。&br&看楼上各种推荐&b&张文彤&/b&的书，表示张文彤作为SPSS界的必提人物，他的基础教程和高级教程都有，但问题是，对于初学者加文科生，个人认为不太适合。&br&强烈推荐&b&吴明隆&/b&的《问卷统计分析实务： SPSS操作与应用》，很厚的一本书，但操作步骤详细，尤其是针对人文社科所用到的分析方法。&br&&div class=&highlight&&&pre&&code class=&language-html&&/subject/4886012/
&/code&&/pre&&/div&在学习的过程中，又看了《爱上统计学》（尼尔·J. 萨尔金德 ，重庆大学出版社）、《SPSS其实很简单》（罗纳德·D·约克奇， 中国人民大学出版社），不得不说外国人写的书，很容易就让你懂了数学概念。&br&再推荐一本，&b&荣泰生&/b&的《SPSS与研究方法》一书，也是大部头，但会让你对使用SPSS做实证研究的科学过程有一个相对全面的认识。&br&需要指出的是，SPSS终归是一个软件，最好的学习方法是拿着之前的数据自己亲手做一遍分析。&br&顺便吐槽下，在提倡开放期刊、数据公开的今天，学术界论文依旧不公开数据，让我们这些新人跟着前辈的方法学习之路困难重重，不知是不是担心数据造假的成分。&br&也希望在今后的学习使用过程当中，牢记数据必须是真实的，哪怕最终和自己的研究假设不相符合。&br&也希望能和各位交流数据分析、结构建模方面的学习心得。
作为一名文科生，看到标题，决定在这个话题下奉献我的知乎第一答。 2011年要来南京读研的那个暑假，导师让我学习掌握SPSS、AMOS等实证研究软件。 看楼上各种推荐张文彤的书，表示张文彤作为SPSS界的必提人物，他的基础教程和高级教程都有，但问题是，对于初…
怎么感觉前面的答案都是门外汉在胡扯，现在业内流行一句话是，学数学的瞧不起学统计的，学统计的瞧不起学数据挖掘的。因为当你真的开始接触数据挖掘的算法的时候，你会发现几个瓶颈：&br&&br&第一是精度和泛化性的问题，这是你不用测试集验证集通过样本内样本外测试是没法达到均衡的。&br&&br&第二是模型优化及调参问题，你不懂算法原理根本就不知道怎么调，这个时候绝大多数人就放弃了，少部分人开始研读算法，要知道大多数算法只有读国外大牛英文文献才能搞懂的，结果一看，哇靠，LDA，SVD，SVM，随机森林，神经网络，贝叶斯，最大熵，EM，混合高斯，HMM等等，哪个不是根据严格的凸优化及概率图模型或者信息论严格推导出来的？这些都是实打实的数学概率统计基础.&br&&br&第三，业内标准的数据挖掘流程中最重要的一步是数据清洗和缺失填补，怎么洗，怎么填？现有的非监督算法都没办法很好的解决的哦！基础的还得计算每一个特征的显著性统计量，根据分位数，均值方差协方差相关系数进行过滤，填补，这一步是建模的关键哦！&br&&br&最后，模型因子的显著性评价，在一些算法，虽然指标证明是优秀的，但是如果因子的假设性检验证明不显著的话，无疑是烂模型，稍微学过统计的应该可以理解。骚年，要玩数据挖掘还是老老实实地一步一步来吧。&br&&br&&br&我是分隔符&br&&br&补充一句，数据是可增的，不管数据量多大，也只不过是一个时间断面的样本数据，不是全量。作为一个稳定的模型，必须是要保证长时间稳定的，在这个角度说，构建模型的始终只是用了某一个时间截面的样本数据而已。
怎么感觉前面的答案都是门外汉在胡扯，现在业内流行一句话是，学数学的瞧不起学统计的，学统计的瞧不起学数据挖掘的。因为当你真的开始接触数据挖掘的算法的时候，你会发现几个瓶颈： 第一是精度和泛化性的问题，这是你不用测试集验证集通过样本内样本外测…
转自财经的一篇文章。
&a href=&///?target=http%3A//.cn/attachments/magazines/weixin/test.html%3Fissue%3D396%26articleid%3D70%26from%3Dtimeline%26isappinstalled%3D0& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&.cn&/span&&span class=&invisible&&/attachments/magazines/weixin/test.html?issue=396&articleid=70&from=timeline&isappinstalled=0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&&br&&figure&&img src=&/5fc4aaa27f435feaecb21dae_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&323& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/5fc4aaa27f435feaecb21dae_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&在距离阿里巴巴杭州总部5.4公里外的一家创业公司内，其CEO办公室中放着一块不起眼的小黑板，上面写着腾讯和阿里两家公司的名字，并在各自下方标出了优缺点。&/p&&p&去年底，这家主攻互联网金融方向的创业公司第一款产品刚上线，就分别收到了来自腾讯和阿里的入股要求。双方在竞争中轮番提价，并明示这家公司，选择谁就意味着不能再与另外一方合作。&/p&&p&中国互联网发展了20年，已形成几大寡头主导之势。阿里巴巴、腾讯、百度三家公司分别领先于电商、社交和搜索领域，业界将它们合称为BAT，英文寓意蝙蝠。但从去年开始，这种看似稳定的市场格局，因为移动互联网的介入而变得动荡不安。&/p&&p&一些新的变量公司，如小米、360、美团等正试图攻破BAT的边界。中国互联网生态在多层次竞争中不断被重塑。传统行业要么在对垒中被加速冲击与改造，要么被倒推着融合升级，如零售、金融、物流、出租车等服务业，正主动或被动加入这场变局中来。&/p&&p&中国互联网市场已形成三股力量：BAT巨头公司、海量创业公司、变量公司(小米、美团等互联网企业以及传统企业)，他们此消彼长、相互博弈。&/p&&p&为了保住垄断性地位，近两年来BAT分别展开地毯式收购，以扩大业务和资源外延。&/p&&p&今年3月，腾讯以2.14亿美元现金实现对京东战略入股15％，后者是中国最大的自营B2C平台。今年2月，腾讯还入股了中国最大的本地生活信息平台大众点评网。阿里则接连收购了高德地图和文化中国，并入股银泰、华数传媒。百度在2013年以19亿美元收购91无线，保持着中国互联网行业最高的单笔收购金额纪录。&/p&&p&自2011年以来，中国互联网并购与合作的数量、金额，比过去十年总和还多。《财经》记者根据公开资料统计，阿里巴巴在这三年收购和入股了30家公司，腾讯入股了40家公司，百度也入股了30家以上的公司。几乎每一次大型收购背后，都有两三家巨头在竞争，它们在争夺中将竞购金额越抬越高，标的物也从创业公司拓展到大型平台型公司。“站队”一说，便由此而来。&/p&&p&相同点是，BAT三巨头迫切希望用自己巨大的流量资源、客户服务能力和支付能力，将线上的垄断优势延续至移动端以及线下。他们对移动时代资源重新分配的担忧、对线下垄断的渴望以及毫不掩饰的野心，正在引发互联网行业20世纪以来最大的震荡。&/p&&p&截至2014年4月，BAT三家公司的市值和估值已经超过了3000亿美元。但正如十年前的微软曾经咄咄逼人，如今也成了被拯救的对象，互联网时代的无穷变化，令BAT颇为焦虑。&/p&&p&&strong&阿里到处找入口&/strong&&/p&&p&阿里仍是平台战略，但平台入口（手淘、来往、高德等）如何整合，并没有形成具体的战略。阿里应当庆幸的是，移动时代刚刚开启，还有很多时间去寻找入口，并完成整合&/p&&p&根据雅虎公布的2014年一季度财报，阿里2013年全年营收为493.91亿元人民币，净利润211.18亿元，超过腾讯成为中国最赚钱的互联网公司。但在BAT三家中，阿里又是最急迫的行业收购和整合者。&/p&&p&作为中国最大的电子商务平台，阿里商业模式单一，主要收入来源于企业服务费，即通过提供广告位、销售额分成的方式向商户收取费用。而其视为“未来竞争力”的阿里云、大数据等事业部，目前只能贡献极少的现金收入，仍是每年需要上亿元投入的成本中心。&/p&&p&与百度、腾讯不同的是，阿里是网络流量消耗方，后两者则是网络流量生产方。这种反差，在移动互联网时代显得更为突出，也是阿里急于在行业内不断整合资源的原因之一。&/p&&p&大众点评合伙人龙伟接受《财经》记者采访时表示，淘宝天生的购物固定属性和移动时代的“随身性”、“位置性”是矛盾的。&/p&&p&在PC上阿里做的是买流量和导流量的生意，但是在移动端，流量是分散的，很难买过来。所以阿里对网络流量入口的需求变得更为强烈。&/p&&p&虽然收购行为不断，阿里仍然没有在移动端构建起一个自己可掌控的超级入口。相对于腾讯微信的海量流量生产，阿里在支付宝、手机淘宝、来往三个应用的核心地位上摇摆不定，阿里无线部门的管理权也频繁易手。&/p&&p&4月2日，阿里巴巴董事局主席马云在一次公益活动现场谈起“来往”，他说，“来往”不去打败别人，也不去讨好别人，只想在这里自己娱乐一下，自己快乐一点。&/p&&p&这句话让阿里的粉丝们颇为心酸。来往是阿里巴巴2013年9月发布的一款移动社交软件，马云曾对其寄予厚望，试图追赶微信。他还许诺，在无线业务上没有建树，阿里就不该考虑上市。八个月过去，如今来往的覆盖人数刚过千万，与微信6亿用户完全不在一个量级。&/p&&p&马云放弃来往作为战略重心，阿里内部已是心知肚明。来往的战败和失势也让阿里迎来了自2012年分拆成25个事业部之后，最大的一次内部变动。&/p&&p&今年3月，马云夺去了陆兆禧掌管无线业务的权限，同时大规模调整无线团队。&/p&&p&无线事业部原副总裁、阿里元老之一的吴泳铭，淘宝原CEO张宇离职。陆兆禧手下的多名干将，如汪海、梅建，均从副总裁职位降至资深总监。&/p&&p&此后，支付宝钱包负责人、阿里小微金融集团国内事业群总裁樊治铭被调任接管阿里无线，很快又因为内部矛盾被送回了阿里小微。随后，阿里COO张勇上位掌管阿里无线。&/p&&p&张勇主推的手淘，由此正式成为阿里“主客户端”及阿里移动大平台战略的主体，即一个客户端覆盖所有服务，目前手淘中包含了微淘、淘点点、酒店机票、团购、教育，甚至物流和视频等几十项功能。&/p&&p&阿里对移动入口的焦虑，还体现在对高德的全资收购上。阿里希望高德可以成为连接线上与线下的一个关键入口。&/p&&p&一位投资业内人士向《财经》记者透露，阿里今年还多次向陌陌提出全资收购，但被拒绝。阿里还想控股美团，也被美团创始人王兴所拒。在今年4月美团的新一轮融资中，阿里以跟投身份参与了这次融资。&/p&&p&3月，阿里又宣布以53.7亿港元入股银泰商业集团占9.9％股份以及总额约37.1亿港元的可转换债券。在业界人士看来，这体现了阿里在移动上一个新的战略——成为线上＋线下商业的基础设施。&/p&&p&在PC时代，阿里曾试图以电商为纽带建立一个开放的生态系统，足够大的规模优势亦使其成为PC端的一大流量入口。故而制定了一个开放平台战略，即：把握住入口，做强电商，同时以入股的方式与多家企业建立合作关系，也就是生态系统。在过去的多项收购中，阿里均未试图完全控股，如美团、UCweb、新浪微博等。&/p&&p&但是进入移动时代之后，网络入口变得更加多元化，移动LBS技术撬动了线下万亿规模的传统零售和服务业，令传统电商（或称产品电商）开始黯然失色，在线上线下融合的过程中，移动入口的价值愈益凸显。&/p&&p&对阿里来说，不掌握移动入口，它的开放平台战略将无法实施。比如，阿里对参股的企业本来在股权上就无法进行实质性控制，若有入口优势便可以此挟持参股企业做相关合作，以达到完善生态系统的作用。若无入口优势，参股企业便会考虑更多利益问题，而非合作本身。&/p&&p&这也就是为什么阿里一定要全资收购高德，却又无法控制美团的原因。高德只是一个移动入口，美团因入口优势已然自成平台（不受控）。&/p&&p&阿里仍是平台战略，但平台入口（手淘、来往、高德等）如何整合，并没有形成具体的战略。&/p&&p&此外，阿里一直宣传自己将成为线上＋线下商业的基础设施，但这也需要从入口到后台的整合能力。仅仅拥有基础设施，阿里在移动时代的商业模式将缺乏想象空间。&/p&&p&阿里应当庆幸的是，移动时代刚刚开启，还有很多时间去寻找入口，并完成整合。&/p&&p&&strong&腾讯抓住入口搞开放&/strong&&/p&&p&腾讯一改往日利用巨大用户基数迅速跟进产品线的思路，而是用微信入口和自家业务换取任何一家垂直巨头15％－20％的股份，从而达到缔造自家大平台的战略目的&/p&&p&在PC端错失电商这道大菜之后，腾讯这只企鹅意外地抓住了移动端的海量流量生产入口——微信。&/p&&p&作为腾讯入股京东的财务顾问之一，华兴资本CEO包凡接受《财经》记者采访时称，收购的发起方是腾讯。2013年1月起，腾讯CEO刘炽平曾多次接洽刘强东。&/p&&p&令刘强东最终下决心与腾讯结盟的原因，正是微信的崛起。去年8月微信支付和支付宝开始正面交锋，整个互联网地盘被重新划分，在这一过程中，刘强东看明白了移动商业的整体趋势和腾讯战略。&/p&&p&日，腾讯和京东双方在北京北四环包下了一家酒店的会议室，秘密召开了项目启动会议。谈判内容虽然繁杂，但结果还算顺利。至3月10日凌晨，双方就腾讯入股涉及的所有法律文件的签字页交换完毕。当天上午8点，消息发布。&/p&&p&腾讯入股京东，这起2014年中国互联网行业最引人注目的并购案，从谈判项目启动到结束只用了13天，多多少少也显现双方在战略布局上的急促。&/p&&p&对于京东而言，除了抬高上市估值，更大的好处是补上移动互联网的短板。截至2013年底，京东手机端的订单占比仅为15％，低于淘宝的24％。这个份额是手机京东上线三年半的成果，而易迅网在2013年8月接入微信商城后不到三个月就达成了。&/p&&p&腾讯原副总裁吴军称，腾讯的无线产品占中国无线流量的三分之一以上，腾讯已具有电信运营商一般的实力和地位。&/p&&p&据美国里昂证券的报告，仅微信估值就达到了640亿美元，相当于Facebook收购WhatsApp价格的3倍。而微信中大大小小的每一层入口都被打上了价码。&/p&&p&比如，微信“我的银行卡”中内嵌的一个接口（二级入口）估值就至少价值3亿美元。&/p&&p&另据腾讯与京东签署的协议，前者将为后者开放“一级入口”。据一位京东的内部人士称，“一级入口”将和“我的银行卡”并列存在，其价值可能超过10亿美元。&/p&&p&这便是阿里巴巴及其他互联网企业一直想拥有的超级移动入口。&/p&&p&日，腾讯总裁刘炽平在“答分析师会”上描绘了腾讯的未来——巩固社交平台、游戏、数字媒体优势地位的同时，在移动端进入更为宽广的生态系统空间。&/p&&p&这些领域包括：电子商务、O2O服务、互联网金融、在线教育、医疗保健等垂直领域。在这些领域，腾讯擅长的就自己做，做不好或是不熟悉的就交给合作伙伴。&/p&&p&阿里巴巴一直想要实现的开放平台战略，事实上被腾讯抢了先机。腾讯一改往日利用巨大用户基数迅速跟进产品线的思路，而是用微信入口和自家业务换取任何一家垂直巨头15％－20％的股份，从而达到缔造自家大平台的战略目的。&/p&&p&据悉，自360和腾讯大战之后，马化腾便确定了开放的大平台战略。但彼时的开放稍显初级且混乱，所谓开放也仅是开放导入用户的能力。&/p&&p&随着微信的成熟，腾讯才真正有底气进一步开放。其最新发布的“应用宝”，就是一款手机端的应用获取平台，不仅提供开放的接入模式，还与开发者实行“腾讯拿小头”的三七分成（在PC时代的分成比例是倒三七）。腾讯表示，2014年给开发者的分成总额将超100亿元。&/p&&p&从利益上满足开发者，同时开放腾讯核心的资源和能力——基于微信和手Q的用户及关系链、支付能力等，此时腾讯的开放是真的在开放。&/p&&p&在这一逐渐开放的过程中，腾讯内部亦历经了管理层升级和生态升级的多次转变。&/p&&p&腾讯是三大巨头中最早将PC业务和无线业务部门从割裂状态进行融合的公司。2012年，腾讯组建了六大事业群组，将原先集中在一个部门的移动业务分散到了各个事业群。&/p&&p&同时，在内部分}