facebook数据挖掘（facebook 数据能做什么）

产品运营如何做好数据挖掘与分析

现在新兴的「GrowthHacker」(增长黑客)概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节)入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。 「器」则是指数据分析工具。

第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。

正确性：确认数据是否上发，并检查上方数据内容格式是否与需求文档一致；顺序性：数据上报的顺序正确，间接性验证埋点代码的正确性；完整性：针对各场景均需要测试，确保不同来源、不同场景下均有数据上报。

其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。总之，互联网数据分析关键点在增长 没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。比如新增用户，活跃用户，设备，地域，联网方式等。

简述什么是大数据时代

（1）大数据时代的提出 最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。

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链接：提取码： dbyc 书名：R语言数据分析与挖掘实战 豆瓣评分：5 作者：张良均/云伟标/王路 出版社： 机械工业出版社 出版年： 2015-10 页数： 326 内容简介：本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。

第二部分对Redis命令进行了更详细的介绍，并展示了如何使用Redis去构建更为复杂的辅助工具和应用程序，并在最后展示了如何使用Redis去构建一个简单的社交网站。

本书既关注有关人际沟通的理论介绍，也加入了丰富实用的阅读材料。8大专栏、超过100篇文章，让你可以轻松学习和应用书中的沟通技巧。

孟晓楠　一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。

都说现在是大数据时代,是什么意思?

大数据(big data，mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。

大数据时代的意思是利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储，从海量的数据中发现价值，服务于生活与生产。

大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

（1）大数据时代的提出 最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

大数据挖掘工程师应具备哪些技能?

需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。

基本统计知识 统计的基本知识对于数据挖掘者至关重要，它可以帮助您识别问题，获得更准确的结论，区分因果关系和相关性以及量化发现结果的确定性。

数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。