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2019-04-01 06:55

  今天我们以好奇心日报为业务原型,探讨下数据模型建设过程(本人非好奇心员工,好奇心老板看见如果觉得对数据化运营有所帮助记得给我加鸡腿)。

  数据模型是数据平台的基石,是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节,为后续数据清洗(ETL)、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好,后面工作也会更容易,模型做的不到位,一些报表做起来耗时耗力又吃资源,甚至无法实现。

  数据建模一般要经历主题和主题域分析、概念模型、维度设计、指标整理、逻辑模型、物理模型。

  好奇心是内容型产品,有NEWS、LABS两个频道,有不同新闻分类和的栏目,商业模式以在线广告为主。

  为什么选好奇心日报?一方面它确实是目前鱼龙混杂的内容产业中的一股,新的一个标杆,六和彩开什麽肖九龙老牌图库网址香港六和彩惠泽社 香港赛马会特别来料2016年第100期天天心水论坛免 香港马会六和彩开奖结果创富印刷图库旧版本香港六 2016年147期香港六和彩开奖结果天正2016图库下载 香港白小姐内部资料香港六合彩118图库香港分分彩 香港六和彩水果奶奶心水主论坛刘伯温算香港彩霸王 香港六和彩天线宝宝资料辉哥图库六和彩广西料www. 曾道人中特网玄机话以好奇心驱动做有品质的内容、筛选最有价值信息、全球最新动态; 更正版资料(综合三版资料),太阳红心水主论坛,第90期广州传真猜特诗,168现场开奖下载安装主要的是它的产品线全面,有APP、PC网站、移动网站、订阅号、小程序,同时也运营着今日头条、网易、微博等各大公号,且成绩有目共睹。产品线全面、业务规模适中,作为业务原型讨论数据建模最合适不过了。

  了解数据仓库的,都知道数据仓库是面向主题,也就是其中的数据是按主题进行组织的。

  首先从分析主题入手,主题是在较高层次上对业务数据进行梳理、归类,一个主题基本对应一个宏观的分析面。

  主题域是确定主题中包括的数据分析范围及边界,确定了主题及主题域,数据平台对外输出能力也基本确定了。

  好奇心业务来说可以分为内容生产运营、营销、用户、广告收入四个方面;再对主题进管家婆彩图资料四不像,2019无错36码特围全年,高手网,状元红论坛太子报彩图一步细化出子主题,例如广告主题可以拆除订单分析、营收分析、广告位分析、品牌主分析、业绩分析,子主题也就是主题的边界。

  基本信息就是常见的人口属性,包括性别、年龄、地域、职业、职务、月收入等;

  行为分析包括用户触点(用户访问好奇心的入口,是App,还是订阅号,还是同时使用多个)、习惯时段、访问轨迹、评论、参与投票等互动行为;

  商业兴趣是指用户对那些新闻分类、栏目、或者内容主题的喜好程度,可以用于指导内容生产和个性化推荐。

  流量分析就是常规的网站、App的各频道、栏目的PV、UV、日活数等等指标,同时还要按媒介来源细化到Organic、Syndication、Socail等不同维度和维层;

  内容分析可以从单篇文章、单个分类进行分析。例如获取某一篇文章在不同平台的阅读量、点赞数、互动数,也可以分析某篇热点文章从发布、预热、、衰退的过程;

  作者分析是从生产者角度进行汇总分析,作者的文章产量、文章阅读数、互动数、用户喜好程度等等分析,如果每个编辑记者都制定了KPI就可以很快捷的知道KPI达成情况。

  第三方平台分析是指分析分发到订阅号、小程序、今日头条号、网易号上的阅读、互动、分析、回流情正版第一份资料机更新,特马中心1338311kcc,广州传真猜恃码诗图片,110777老奇人论坛一肖况。

  推广分析是指付费广告推广,汇总投放目标、展示、点击、下载激活,进行推广效果评估,获客成本分析;

  渠道分析是从渠道角度分析用户留存、活跃、互动,以评估渠道质量,渠道和推广还是有区别的,例如在今日头条这个渠道,会做多次推广。

  活动分析一般是市场、运营组织的用户参与的营销活动分析、接触人数、参与人数、人数等等。

  从总收入、订单、单个广告位、品牌主、销售经理、销售大区不同维度分析收入贡献,挖掘销售潜力,降低广告库存,提高售卖率和广告单价。

  是主题的基础上,识别出主题中的对象,以及建立对象之间的关系,列出对象的较核心的属性。

  例如我们为好奇心日报提炼出产品(App、PC网站、小程序等)、用户、用户行为、文章、编辑等对象,并描述了对象之间的关系以及表述对象的核心属性。

  下图是使用一款在线工具ProcessOn画的部分逻辑模型,还可以使用更专业的建模工具ERWin和PowerDesigner。

  是把上述逻辑模型的内容,在具体的物理介质上实现出来,确定字段类型、取值范围、采用MySQL、Oracle等建立数据库表,这里就不详细展开介绍。

  最后对业务涉及的维度和度量进行梳理,维度越丰富,粒度越细,做数据分析时就可以挖地越深入。

  正如数据仓库权威专家Kimball所说:数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。比如时间维度可以分为季度、月、周、日四个层次,但周和日还可以还可以细化出周天、日时段两个子维度,汇总一段时间内的周一到周日的启动次数(日然运营,排除推广干扰),可以看出用户从周一到周日的使用规律,同时还可以组合地域,看某一地方用户周一到周日的使用规律,日时间段同理。当然粒度越细,对数据收集和处理的要求越高。

  下面是根据业务梳理的维度和度量指标,大家可以尝试组合下,是否能够满足日常运营的需要,如果觉得不够可以考虑下怎么扩展。

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