深入浅出数据分析读书笔记
发布时间：2019-11-11 来源：互联网
《精益数据分析》读书笔记。
1.确定数据指标
1.1什么是好的数据指标
（1）好的数据指标是比较性的
“本周的用户转化率比上周高”显然比转化率为2%更有意义
（2）好的数据指标简单易懂
（3）好的数据指标是一个比率
因为比率的可操作性强，有行动的向导，比率可以看出数据在整体中的情况。比率也是天生的比较性指标。
1.2虚荣指标与可付诸行动的指标
虚荣指标：如果有一个数据，却不知如何根据它采取行动，该数据就是一个虚荣指标。所以每当看到一个指标，就要问自己：依据这个指标，我将如何改变当前的商业行为？
比如，总活跃用户数，就是一个虚荣指标。而活跃用户占总用户数的百分比，就是一个可付诸行动的指标。这个指标揭示了产品的用户参与度。
1.3精益数据分析周期
《精益数据分析》读书笔记
精益数据分析周期
2.数据分析框架
2.1戴夫·麦克卢尔的海盗指标说
《精益数据分析》读书笔记
AARRR模型
2.2增长引擎说
（1）黏着式增长引擎
黏着式增长引擎的重点是用户留存率。流失率和使用频率也是很重要的指标。
（2）病毒式增长引擎
该引擎的关键指标是病毒式传播系数，即每个用户所带来的用户数。
（3）付费式增长引擎
指标需要看客户终生价值和客户获取成本
3.六大商业模式
3.1电商
电商模式有用户获取模式、混合模式、忠诚度模式。划分三种模式的是年度重复购买率，复购率不足40%，属于用户获取模式；复购率为40%-60%，属于混合模式；复购率达到60%及以上，属于忠诚度模式。
电商需要关注的指标：
转化率：访客中发生购买行为的比例
年均购买率：每位买家的年均购买次数
平均购物车大小：卖家下单时平均每单的钱数
弃买率：买家开始购买流程后放弃购买的比例
客户获取成本：获取一位客户所需的平均成本
平均每位客户营收：平均每位客户终其一生在该网店消费的总金额
病毒性：口碑，以及平均每个访问量带来的分享次数
3.2SaaS
大部分的SaaS提供商以月费或年费的形式获取收益。
SaaS需要关注的指标：
参与度：有多少访客注册成为了免费版或试用版的用户。衡量参与度的终极指标是日活
黏性：有多少客户真正在使用你的产品
转化率：有多少免费用户最终成为了付费用户，又有多少人升级到了更贵的服务级别
客户获取成本、平均每位客户营收，病毒性
流失率：单位时间内流失的用户和付费客户人数。一般90天内或者更短时间，没有登录过的用户就被视为非活跃用户。
3.3免费移动应用
需要关注的指标有：
下载量，日活和月活
应用运行率：有多少下载用户真正开启了该应用，并注册了账号
付费用户率：有多少用户曾支付过费用
首次付费时间：用户激活后多久才开始付费
病毒性：平均每位用户可以邀请多少新用户
客户获取成本，用户平均每月营收
3.4媒体网站
需关注的指标：
访客人数，流失率
广告库存：特定时间段内唯一身份综合浏览量
广告价格：以网页内容和来访人群为基础，计算网站通过广告展示次数而获得的收入
点击率：真正点击广告的访客比例
3.5用户生成内容
此商业模式要关注优质内容的生成，此内容不仅局限于帖子的发布与上传，还包括投票、评论、不良内容举报及其他有价值的活动。
需关注的指标：
活跃访客数，内容生成比例，参与度漏斗(距上次访问的平均时间)，生成的内容价值，内容分享与病毒性，消息提醒的有效性
对于ugc来说，访客参与度意味着一切
3.6双边市场
双边市场其实就是做平台，连接供应方和需求方。
需关注的指标：
买卖双方的人数增长，卖家的库存增长，搜索的有效性，转化漏斗等。
4.产品阶段
4.1移情
即要确定好解决的问题和对应的解决方案，验证问题是否存在，还有用户会不会为你的产品买单。
如何验证问题：
1.问题足以让人感到困扰
这里的第一关键指标是痛苦程度，可以给痛苦程度打分
2.有足够多的人感到困扰
这里有自上而下和自下而上两种方式
3.他们已在试图解决这一问题
问题得到验证后，接下来就要验证解决方案
如何验证解决方案
即设定最小可行性产品
4.2黏性
黏性的最终目标是留存率，具备一定的留存率，才能证明用户是能够持续用你的产品的
所以需要迭代最小可行性产品
开发功能前七问：
1.这个功能有什么帮助
2.你能衡量这一功能的效果吗
3.功能开发多久
4.这一功能是否会使产品变得太复杂
5.这一功能会带来多大的风险
6.这项功能有多创新
7.用户说他们想要什么
4.3病毒性
病毒性指用户与他人分享你的产品或服务，分三种类型：
1.原生病毒性：根植于产品内部，作为产品的使用功能存在
2.人工病毒性：一种迫于外力的存在，往往是一套奖励系统
3.口碑病毒性：源自于满意用户的交谈，与你的产品或服务无关
需要关注的指标：传播系数：每位现有用户能够成功转化的新用户数
传播系数一般大于1，就是效果比较好的。
4.4营收
营收阶段的核心指标是客户获取成本和客户终身价值。需要做到客户终身价值大于客户获取成本。
4.5规模化
营收阶段证明的是商业模式，规模化阶段证明的是市场的大小。
总结：模式+阶段决定你跟踪的指标
5.数据指标的底线
电商：刚开始转化率通常为2%～3%，如果达到10%就已经很不错了。
SaaS：客户销售收入增长为每年20%就不错了。
免费移动应用：下载大小需要在50MB以下。
媒体网站：广告点击率达到0.5%～2%是正常的，低于0.08%就有问题了。
用户生成内容：平均每日网站停留时间达到17分钟，说明用户黏性好。
没有基准的时候，可以参考以下的来：
流失率低于2.5%；媒体网站或用户生成内容模式，日均停留时间达到17分钟；少于2.5%的人参与内容互动；65%的用户会在安装90天内停止使用移动应用。作者：狐檬
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大数据时代读书笔记1000字
“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。
作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。
书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。
为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。
在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。
于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。
面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。
大数据时代读书笔记800字
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临；列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以UpS与汽车修理预测为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”；在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：U pS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前UpS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位，UpS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。
大数据时代读书笔记2000字
现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。
在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。他作为一个科学家，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。他是十余年潜心研究数据科学的技术权威。他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任。并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。他是备受众多世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；
＂大数据＂在百度上搜索到的解释是：称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到＂大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。＂这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。购买飞机票就是一个很好的例子。就像书中写到2003年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。
飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。
在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出＂大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。＂这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
数学分析读书笔记
经过一个半学期的《数学分析》的学习，我基本上对其;下面对我目前已学习的知识进行理解与分析：;一、实数集与函数;二、极限分为数列极限和函数极限;三、函数的连续性;四、导数与微分;五、积分分为两种：不定积分和定积分;整体内容连贯有序，学习者思路清晰，目的明确;数学分析是精彩有趣的，但有时会让人学的很累;(13)《数学分析》读书报告;经过一个半学期的《数学分析》的经过一个半学期的《数学分析》的学习，我基本上对其学习方法有了一定的掌握。了解到《数学分析》与高中的数学既有联系又有差别。一方面在许多思想与分析中运用了高中数学的基础知识;另一方面它将许多东西细微化，一步步探究深层次的东西。它使我们对许多东西有了进一步的了解而不是只停留在理解表面。
下面对我目前已学习的知识进行理解与分析：
一、 实数集与函数。实数分有理数和无理数，有理数可用既约分数的形式表示，而无理数则不能用一个确定式表示。人们先发现有理数，再运用Dedekind分割划分出一些不属于有理数的数。全部这些数的集合就是实数集。用同样的方法分割，却得不到非实数，这证明了实数具有完备性。关于实数完备性有一些基本定理，如：区间套定理、柯西收敛准则、聚点定理和有限覆盖定理。对于任何一个包含于实数集的集合，还有著名的确界原理。函数的定义是一个具有某种结构的集合到一个数集的对应关系。有基本函数和特殊的函数，如：符号函数、Heaviside函数、Riemann函数和Dirichelet函数。
二、 极限分为数列极限和函数极限。对于极限，重在理解它的定义。函数极限是数列极限的推广，所以理解了数列极限，函数极限问题就不大了。收敛的数列有许多特殊性质，如:有界性、唯一性、保号保序性和迫敛性，且满足线性组合运算。既然有这么多很好的性质，我们就想弄清哪些数列收敛或收敛数列需满足的条件。人们发现，单调有界数列和满足柯西收敛准则的数列一定有极限。
三、 函数的连续性。函数在某一点X。连续的定义是在X。的某邻域内有定义且满足当X趋于X。时，函数F(X)趋于F(X。).而在某区间上的连续可由在某点推广。对一闭区间上连续的函数有一些性质，如：有界性、最值、介值性和一致连续性。对于函数连续性，重在理解定义的内容。
四、 导数与微分。导数在中学已学过，而微分是一个新概念。微分的核心思想是对一件事物，当对整体无法解决或难以解决时，可以将它分成许多细小的部分来解决。当每一部分都解决了时，整体也就解决了。对于微分的应用有罗尔中值定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理以及泰勒公式。运用这些定理，还可以分析函数性质，如：函数是否有凸性和拐点，这些对作图是有帮助的。
五、 积分分为两种：不定积分和定积分。不定积分是微分的逆运算，它的核心思想是将许多无法解决或难以解决的事物积累成一个整体来解决。不定积分的运算有一些方法，如：换元法和分部积分法。与不定积分不同，定积分则是一个分割T的模趋于零的极限。对一个闭区间上的函数作划分，求出黎曼和，当分割的模趋于零时，黎曼和趋于一个常数，此时称这个常数为函数在闭区间上的定积分。定积分的运算可运用牛顿莱布尼茨公式。哪些函数是可积的，可积函数有哪些性质。人们发现了可积函数需满足的条件和它的一些性质，如：积分中值定理。
整体内容连贯有序，学习者思路清晰，目的明确。
数学分析是精彩有趣的，但有时会让人学的很累。当一个概念或思想没有理解时，在很大层度上阻碍了后面内容的学习理解，让人有雾里探花的感觉。所以应脚踏实地的学好每一步，扎稳基础，相信未来的道路是光明的。
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