从误区到案例到分析,如何从0到1搭建数据化运营体系

数据多并不意味着能驱动业务发展,因为存在很多因素导致数据并不能很好地应用于业务中。
一方面,很多公司在采集数据时,会采集到很多脏数据,比如模拟器刷量、羊毛党刷量。如果未做反作弊识别,很难将这部分数据过滤掉;

另外一方面,在采集数据时,没有做到标准化、规范化上报;那么在做数据挖掘分析时,就很难得到有效信息。而数据的准确性和稳定性是数据科学管理的基础,如果无法满足这两点,在业务决策上就会存在很多问题。 Continue reading 从误区到案例到分析,如何从0到1搭建数据化运营体系

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