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互联网用户增长速度放缓导致人口红利衰减、流量红利萎缩，企业也从粗犷的运营方式改变为精细化运营。而数据，则是驱动精细化运营的关键。正像彼得德鲁克多所说：如果你不能衡量，就无法增长(If you can't measure it, you can't improve it)。
如何做到数据驱动运营、数据驱动增长，《首席增长官》这本书给了一套系统化指南。书的作者张溪梦(Simon)，GrowingIO 创始人，有着丰富的数据分析经验，亲手建立 LinkedIn 将近百人商业分析和数据科学团队，支撑了 LinkedIn 公司所有与营收相关业务的高速增长。
数据相关的职位，不论是数据分析师还是数据产品经理，都离不开和数据报表打交道。小到一份数据报告，大到一个 BI (Business Intelligence 商业智能)产品，都和数据可视化息息相关。今天和大家分享一个优秀的数据可视化产品 —— BDP.
BDP 是北京海致公司出品的商业智能产品，与国外的 Tableau、Qlik，国内的永宏 BI 类似。BDP 去年我就有在使用，此次介绍主要从支持的「支持的数据类型」、「数据处理能力」、「视觉、交互、操作」三方面介绍。
在阅读文献或者英文原著时，会遇到一些不认识的单词，除了一个一个查询外也可以统一整理出一份 list, 然后批量查询。批量查询的好处是统一处理，统一整理、统一添加到其他软件中(比如，有人喜欢用 Excel 结合艾宾浩斯记忆曲线背单词)等，相对会更节省时间。
目前了解到的单词查询软件都不支持批量查询，不过有热心的网友自己动手写了实现有道单词批量查询的程序：Querymorewords. 这个程序是用 Python 写的，使用方面很简单，如下：
此文是张滨同学所写，我稍加修改。张滨同学是负责我们产品的唯一数据开发工程师，负责产品的数据架构及开发工作；Linux 死忠，自己的笔记本和公司的电脑都被他换成 Linux 系统了。他的输入法在中文输入下也是半角，担心影响用户体验，所以我将文章中的所有半角转换成了全角。
不论是产品经理，还是数据产品经理，一些技术还是需要了解的。张滨同学之前是搞算法，本着让大多数人能看懂的原则，文章中并未出现算法和大段技术性内容。一起围观吧~~
其实，本文更应该写成一篇 2016 年工作总结的，无奈，精神拖延，身体懒惰，迟迟未能着手。恰逢周末，遂总结下自己工作以来的一些经验和看法，因为这几年一直做大数据系统的开发，就勉强起名为「大数据项目架构概述」。
2015 年中，GrowingIO 创始人 Simon(张溪梦) 受邀来公司分享他在 LinkedIn 带领数据分析团队的经验。当时的两点体会就是「国外的公司更加重视数据」和「GrowingIO 应该会是一个不错的产品」。转眼一年多过去了，GrowingIO 又一次升级了，我的「介绍数据产品系列」也该更新了。
和之前介绍过的 Google Analytics 和 Omniture 一样，GrowingIO 也是一款数据分析产品。在 GrowingIO 最早的版本里，有一些 MixPanel 和 Heap 的「影子」，但随着版本的不断升级，GrowingIO 有些功能已经超过这些产品，变得更加优秀。