往东行

西方有真经,我往东行…

实战分享 | 大数据项目架构概述

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」。

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GrowingIO, 国内优秀的数据分析产品

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。

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监测产品数据采集的三种埋点方案

一个典型的数据监测产品的数据处理大概要经过五个步骤:数据采集、数据传输、数据存储、数据分析/挖掘、数据可视化。作为整个流程的第一步,数据采集尤为重要。一旦数据采集出了问题,那么后面四步将变的毫无意义。

监测产品数据采集的三种埋点方案

监测类产品的数据采集,也就是我们所说的埋点(也叫加码/打点)。相信有使用过数据监测产品的朋友来说,对埋点并不陌生。常见的埋点方案有三种:手工埋点、可视化埋点和无埋点。

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精益数据分析

若是竞争对手先看了这本书,他会把你远远地甩在身后

这句话是来自德国优秀营销自动化平台提供公司——HubSpot 的首席营销官迈克.沃尔佩,对《精益数据分析》这本书的赞誉。

可能是职业病的原因,访问别人网站时喜欢查看网站埋点情况。会发现一些网站在数据采集上做的并不那么「精益」,如果数据采集仅能得 60 分,那么很难在数据分析中得 100 分。如《精益数据分析》作者所说,「精益创业」的风靡,几乎所有创业者都知道「敏捷开发」,知道「MVP, 最小可行性产品」,知道「构建-衡量-学习」流程,唯独数据成了精益创业里最不精益的工作。

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精益创业

上一次读《精益创业》时,好多创业公司还没有成立;这周再读《精益创业》时,这些公司已经倒闭了。

相比传统行业,互联网行业的竞争更加激烈,「一步走错,满盘皆输」。一套科学、有效的「方法论」将成为在凶猛的竞争中立于不败之地的制胜宝典,《精益创业》这本书恰好就是把这套「方法论」告诉了我们。

实验

在精益创业模式中,实验不仅只是理论上的探寻,也是第一项产品。产品的出现不能「拍脑袋」,而是要先问 4 个问题:

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