你曾经处理过的最大量级数据是多少？处理目的是？你是如何处理的

[问答题]

请说一下，你曾经处理过的最大量级数据是多少？处理目的是？你是如何处理的？处理结果如何？

产品张胖子

6万的平台赔付数据。数据敏感性不便说的很详细。

处理的目的：

一是环比每周对应数据指标的变化情况，是否存在异常数据情况，确保业务属于正常平稳的运营状态。

二是在产品、业务需求的角度出发，分析相关数据指标见的关系，以及如何通过数据分析来辅助运营决策。为产品策略优化迭代提供数据支撑。

三是在某些业务需求上，不能仅通过拍脑袋，而需要依据现如今的数据来计算预测某规则上线后会带来什么样的影响、收益。即预测。

处理方式：excel数据透视表，还有相应的业务规则计算公式。

结果如何：能够为决策提供数据支撑，想法能够落地。

发表于 2019-07-26 15:43:40 回复(0)

なつあき

曾处理过的数量级最大的为5万商家数据，处理目的是为了收集某类目信息，以便做调研更精准改进功能。

实际处理过程为：

1.简单趋势
通过实时访问趋势了解各商家各类目下商品情况。

2.***分解
根据分析需要，从***度对指标进行分解。

3.转化漏斗
按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。

4.用户分群
在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的商家群组进行分析和比对；数据分析需要将***度和多指标作为分群条件，有针对性地优化类目。

5.细查路径
数据分析可以观察商家的行为轨迹，进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6.留存分析
留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。通过分析不同商家之间的留存差异、使用过不同功能商家的留存差异来找到类目的优化点。

7.A/B 测试
A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

最终处理结果为商家类目下面商品排列方式及显示方法得到优化。

编辑于 2019-06-16 20:38:14 回复(0)

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上传者：小小

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