大数据现已改变了咱们考虑和决议计划的办法，并将在未来发挥更大的效果。当下，简直每个人都需求具有数据剖析的才能——从数据工程师、数据科学家 ，到开发人员、事务剖析师，乃至是商业专业人士和事务首领。

  要学的东西太多了，从计算学到 SQL，从 Python 到 R 言语，听着就累；

  的确，数据发掘和数据剖析有一些门槛，可是和学习任何新东西相同，它也需求愈加高效的办法。事实上，你只需求了解数据从收集、清洗到集成的预备进程，把握最中心数据发掘算法，注重对东西的娴熟运用，从一个个小项目做起，快速堆集经历，你就能具有数据剖析这项新技能，有才能真实把数据转化成财富，发明价值。

  在整个数据剖析结构中，用户是数据的来历，也是数据剖析终究要服务的目标。整个剖析结构能够分为四大层次，依次是：数据规划、数据收集、数据剖析和数据决议计划。

  从用户、事务体系，到数据收集渠道、ETL、数据仓库， 再到剖析、BI、DM、AI、洞悉，再到决议计划、行为、价值，终究回到用户。

  上面整个剖析结构中，越底层的占用的时刻和精力越多，而顶层的耗时较少。从发生的价值来看，越底层的发生的价值越低，越顶层的发生的价值越高。咱们想一下就会了解，做数据剖析的进程大多时刻是消耗在数据收集、整理、转化等脏活累活上面，最有价值的剖析和决议计划部分往往耗时很少。

  因而，咱们做数据剖析应该把重心放在最有价值的剖析和决议计划两个层面上，而且尽可能运用东西完成底层的自动化操作。

  数据剖析应该协助咱们不断优化营销、运营、产品、工程，驱动企业和用户的增加，而不是为了剖析而剖析。在这里我给咱们介绍两个办法论，一个是事务上的AARRR 模型，另一个是剖析上的学习引擎。

  AARRR 是闻名的 Growth Hacker （增加黑客）海盗规律，依序分别是 Acquisition（获取用户）、Activation（激起活泼）、Retention（进步留存）、Revenue（增加收入）和 Referral（引荐传达）的首字母简称，掩盖用户整个生命周期。咱们在进行数据剖析的时分，应该考虑用户正处于 AARRR 模型的哪个部分、要害数据目标是什么、对应的剖析办法又是什么。

  “ 学习引擎 ” 是《精益创业》一书中发起的精益化运营办法，在硅谷被巨细企业广泛选用。当咱们有一个主意的时分，能够选用最简可行化产品（MVP）的办法将其构建（Build）出来。产品上线后，咱们需求衡量（Measure）用户和商场的反响。经过剖析收集到的数据，咱们能够验证或许推翻咱们之前的主意，然后不断学习（Learn）和优化。

  电子书《数据剖析之道》收录了快手、美团、网易、阿里等公司的数据科学家、数据剖析专家、数据技能专家们在作业进程中堆集的实战经历，协助咱们打通数据剖析的思路，高效率地使用数据并改善事务决议计划。

  人人都在巴望“快速成为数据剖析师“时，另一方面数据剖析在企业商业决议计划、事务立异等环节中，也发挥着越来越重要的效果。

  所以大数据剖析渠道/大数据剖析引擎在各大公司灵敏兴起。如何为企业个性化打造高效、精确、灵敏的大数据实时剖析渠道成为了技能团队的应战。

  电子书《大数据剖析渠道》收录了趣头条、网易、蚂蚁集团、爱奇艺、腾讯游戏、37手游等各大企业大数据剖析渠道的规划思路、技能架构演进以及事务使用实践。