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2022年卡塔尔世界杯的第一轮小组赛，已经在众多惊诧、悲伤、惊喜的情绪中结束，而仅仅是第一轮的小组比赛，不断爆出的冷门就足以使人大跌眼镜了：连续34场世界大赛不败的潘帕斯——阿根廷，1-2负于世界排名51的沙特；四届世界杯冠军得主的德意志战车——德国队，1-2负于从未进过8强的日本；让无数强队忌惮的南美洲天蓝军团——乌拉圭，0-0被称为世界杯鱼腩的韩国队逼平；自从揭幕战上卡塔尔打破了“世界杯揭幕战

工作业务相关，这几年接触BI较多，借此浅聊下我对BI工具以及市场的看法，原创禁止转载。1、BI并不玄乎，本质就是实现简单数据分析和可视化的工具很多人觉得BI玄乎，其实很大程度是因为BI厂家给造的名词太多了，敏捷BI、智能BI、自助式BI等...同时，BI翻译过来的商业智能，看起来每个字都懂，但其实真问你是啥，没几个人说的清楚。加上BI又常跟大数据、数据中台、数据分析组合在一起聊，让人更难理解、分清

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在用户全生命周期的流程中，无论是产品还是运营，都希望了解用户在不同产品阶段的产品使用特点，然后根据不同的特点来设计运营动作以此来提升用户的转化及留存。在本次内容中我将从运营的视角，结合之前参与的一个从0开始搭建的社群类教育付费产品项目来进行描述，如何通过营销转化的形式逐步完成初期用户分层以及用户全生命周期的搭建。一、用户全生命周期搭建底层逻辑1、为什么要做用户生命周期搭建？首先还是先来进行一些概念

一个没有丰富阅历的人，很难去判断一个行业有没有前途，当你阅历丰富的时候，你已经错过了入行最佳黄金期，现实就是这么残酷。当然，如果你有高人指点，情况就大不一样了，人生最重要的就是遇到贵人。大多数人的判断一个行业有没有前途，标准就是看这个行业的工资高不高，我当初就是这样入的坑。最开始我是看纯软件工资高，然后自学了一个月的java，学完java se发现还是啥也做不出来，后面研究发现纯软件对我来说难度太

在职场论坛里，常常能看到数分人发帖吐槽怀疑岗位的价值：钱少也就算了，天天当取数工具人，忙碌劳累，但产出的价值难以量化，感觉自己在公司没啥存在感。更让人不理解的是，现在的产品、运营、业务也开始做数据分析了，很多人看了几篇文章，就觉得自己懂分析了，在他们心里就差我们去跑数了，跟他们提意见吧又会被觉得作，久而久之很多人也会轻视自己。其实大可不必这么想，数据分析师也可以有很大能量，从小透明到被看见，我们除

老李有很多银行做信息化和数字化的朋友，对这个领域也了解不少。如果去银行，不要去软件开发，别的岗可以考虑。我不是想劝退你，但是你真的确定要去银行吗？或者你进去了再来看这个问题会有答案。1、银行的岗位和收入银行科技岗有很多种类，总得来说内部鄙视链就是：信息科技岗＞数据中心＞软件开发=门卫不要笑，软件开发就是子公司做的事情，在人家别的部门眼里，你软件开发工程师不就是地位最低的吗？可以去做信息科技岗，或者

开发、运维和测试都是属于互联网IT行业的职业，咱们不能说哪个职业一定比另外一个职业更有前途，职业永远都是适合自己的才是最好的，不适合自己的职业再有前途也无用；所以你在选择从事哪个职业之前，首先要了解这些职业的特点以及自己的个性，适合自己的才是最好的。在选择做测试、运维还是开发之前，应该首先全面的了解IT互联网行业，了解测试、运维和开发分别是做哪些事情，以及他们的区别；另外您还需要根据自己的个性特点

“你分析的这些，我们早知道了！”“能不能说点有前瞻性的？”很多数据分析新手都会遇到这样的抱怨，这是因为他们只会跑数，不会分析。太肤浅的分析，其实业务人员在前线就能够感受到，如果咱们不能提出让人眼前一亮的结论，那分析很可能沦为一次无价值的自嗨。相信很多数据分析师都有过对自己的灵魂三问：我的分析怎样才能被人重视呢？怎样才能得到真正的认可呢？怎样才能真正的落地呢？本文提供5个方法，和大家聊聊如何让我们的

常常有读者跟我抱怨，在他们公司里，顶着“数据分析师”的title，干着人肉取数机器的活，接需求时要当好业务的乙方，出报告时还经常被领导嫌弃，工作成果也不容易被衡量和认可。工作了几年发现，事情做了不少，但就是没啥成就感。其实，数据分析并不是一个纯技术的活儿，如果不想当一个“人微言轻”的工具人，想高效完成工作，光靠技术和理论是不够的，沟通能力也是一项关键的技能。数据分析师需要沟通的环节主要就是对接需求

今天是2021高考的第一天，千万的莘莘学子在高考战场上结束了第一天的征程，而语文作文题目毫无疑问地成为了大家关注的焦点。提起每年高考里的那些“奇葩”作文题目，想必经历过高考的同学一定深有体会，比如当年十多年没考过的“书信体”、被无数网友恶搞的“100份与60分”漫画：今年全国各地的高考作文是不是又会有奇葩题目呢？老李在网上搜索了近几年全国各地的高考作文题目，从2017年开始全国各个省份基本上都用了

作为曾经在百度和腾讯工作多年的老产品经理，试着说一下我的看法，仅供参考。题主的这个问题我觉得应用到面试场景非常适合，作为从业十几年的老产品经理，这么多年至少面试过上千人，纯产品经理面试也至少有几百人了，从我过去面试和用人的经验以及教训来看，一个产品经理功力考量得有这么几个方面：是否基于用户需求做产品？是否通过用户观察了解需求？是否具有设计的审美感？是否有很好的落地执行力？是否具备强烈的好奇心？是否

究竟是用一套ERP系统好，还是要求各个下属单位统一使用同一品牌的ERP软件，由集团总部来制定统一的使用标准，各单位按照要求去各搞各的ERP系统？我跟他分析了下图两种模式具体做法的异同，并认为，集团信息化的终极模式还是左边一种，即global single instance；当然，能不能实现左边这种模式，并不是一个技术问题，而是纯粹的集团化管理的业务问题。由于企业历史发展原因以及历史上的IT建设进程

这个问题总能见到一些朋友问。新人问，因为数据分析这个事儿听起来挺抽象又很高大上，具体需要做哪些，大家不知道。有些已经在做数据分析的老人也会问，因为自己当前做的工作和入行之前理解的似乎不太一样。今天就系统来说一说这个问题：数据分析师们，每天到底在干些什么？如果对数据分析行业不太了解，教大家一个最简单的方法，就是去招聘网站上看数据分析岗位的招聘要求（这个方法适用于各个行业），通常来说职位描述中提到的内

大数据背景下的驱动，让越来越多的行业和企业关注数据挖掘分析，其实，商业数据用于营销早在数十年前就展开了。传统的数据分析利用主要集中在零售等行业，现代的商业智能营销在企业应用更具有广泛性，相比之前也有了更加丰富的指导意义。