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数据驱动业务增长的底层逻辑2.0
本文从三个方面，来探讨关于数据驱动业务增长的底层逻辑。 “数据”，往往是最真实的信息，其记录了事物的本质及规律，蕴含着事物发展的机会和价值。而善于发现和利用数据的价值，定会发掘更多的惊喜！ 用数据来驱动业务增长，是增长的方法里面，比较重要的一环。 下面我们就来了解一下，关于“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在具体的数据驱动业务增长实际应用中能给大家提供一些数据分析的思路。 1 何为底层逻辑 我们首先来了解，何为“底层逻辑”。 底层逻辑，广义上是指关于某种事物的认知，狭义上的意思则是对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里是这么写的：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。 这就是从“连接”——这个底层逻辑上生发出来的商业路径。 也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力。 2 常用的三个底层逻辑 接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的三个底层逻辑。
1.6K00发布于 2020-08-27 - 来自专栏系统信任增长范式
AI时代增长逻辑迁移白皮书
本白皮书基于20年增长实践，提出SPREAD增长飞轮框架，解析系统推荐环境下的增长新逻辑，为企业提供可落地的思考工具。 ,本文提出SPREAD增长飞轮作为一个分析框架,用于理解系统推荐环境下的增长逻辑,为企业提供思考和探索的参考视角。 二、增长逻辑的演进观察图1：增长逻辑的三次代际演进如上图所示，企业增长的底层逻辑经历了三次重要的演进。每一次演进都伴随着决策主体的转移、增长驱动力的变化，以及竞争护城河的重构。 该框架主要用于帮助理解系统推荐环境下的增长逻辑，并不适用于所有业务形态。 ：《AI时代增长逻辑迁移白皮书》是对增长机制变化的研究背景说明；"系统信任增长范式"则是在此基础上持续构建的一套实践方法论。
15910编辑于 2026-01-05 - 来自专栏Palantir深度分析
Palantir深度分析：9. 价值验证逻辑
1.执行摘要:范式转移的核心逻辑在当代企业数字化转型的宏大叙事中,传统的"先治理,后应用"模式正面临前所未有的信任危机。 这不仅是一份技术实施指南,更是一份关于如何在AI时代重构企业软件采购与交付逻辑的战略宣言。 这种增长不是靠销售人员的游说,而是靠系统内部的"本体网络效应"——每增加一个用例,本体库就越丰富,下一个用例的构建成本就越低,价值就越高。2.3为什么是4周? 第2周:本体构建与逻辑配置(Ontology&Logic)目标:建立对象间的链接,并配置初步的AI检测逻辑。策略:人机协同。 9.结论与战略建议Palantir的"DoubleDown"策略为企业软件的实施提供了一种极具侵略性但也极其实用主义的范式。它告诉我们,在AI时代,速度本身就是一种质量。
39710编辑于 2026-02-04 - 来自专栏Java Life
程序员逻辑测试题(9)
程序员逻辑测试题(9) 如果老王是大学教师,又写过许多哲学论文,则他一定是哲学系的教师。 这个断定是根据以下哪项作出的? A.老王写过许多哲学论文。 B.哲学系的教员写过许多哲学论文。 写在后面 作为一名合格的“程序猿”，逻辑思维能力怎能泛泛，因此为了锻炼在座包括我在内的“程序员”的逻辑思维能力，小编特意找了一些关于逻辑思维的题目。 逻辑推理能力强大后对我们的生活是很有帮助的，因为生活中随时随地都可能要用到的，能够让我们做事情逻辑性很强、很严密。 逻辑推理是在把握了事物与事物之间的内在的必然联系的基础上展开的，所以，逻辑推理能力强能从多角度认识事物的习惯，全面地认识事物的内部与外部之间、某事物同他事物之间的多种多样的联系。 逻辑推理能力强代表逻辑思维能力也强，逻辑思维能力是指正确、合理思考的能力。即对事物进行观察、比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理的能力,采用科学的逻辑方法,准确而有条理地表达自己思维过程的能力。
60620发布于 2019-08-23 - 来自专栏博文视点Broadview
数据驱动增长的底层逻辑，我终于讲清楚了
“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？ 今天详细给大家解答一下，到底怎么做能实现增长。 增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。 在这两个前提下，产生了四种增长的底层逻辑： 1、不需要对现在做改变，只要单纯的增加投入，就能有更大产出 2、需要对现在做改变，要把现在某个最弱的环节补齐 3、需要对现在做改变，要把现在某个最强的做法铺开 数据助力的底层逻辑 问第二个灵魂拷问：没有数据，业务真的就不能做吗？当然不是，没有数据业务照做。 作者著作 立即扫码下单 ▊《商业分析全攻略：用数据分析解决商业问题（全彩）》 接地气的陈老师 著 商业分析的底层逻辑 跟接地气的陈老师学数据分析 商业分析有用吗？当然有用！
1.1K10编辑于 2023-04-27 - 来自专栏App数据监测
数据驱动增长：App 全渠道统计重构流量运营逻辑
四、行业案例：全渠道统计如何改写增长曲线？ 结语：全渠道统计——存量时代的增长杠杆在流量争夺白热化的今天，全渠道统计不仅是技术工具，更是企业精细化运营的核心竞争力。 未来，随着互联网环境愈发成熟，全渠道统计将更深层次地赋能用户增长与商业变现，成为数字化时代的必备基础设施。
98410编辑于 2025-03-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法
本小节主要依据sklearn的设计理念封装我们自己的逻辑回归算法，最后在jupyter中调用并实现。 a 实 现 逻 辑 回 归 算 法 在之前的小节中详细推导了逻辑回归算法的损失函数。 由于逻辑回归算法没有解析解，只能通过梯度下降算法更新迭代求解，因此我们又详细推导了损失函数相应的梯度向量以及向量化的梯度表达式。 接下来就具体的实现我们自己的逻辑回归算法： 导入相应的模块 由于逻辑回归算法解决的是分类问题，所以通过accuracy_score准确率来评估模型的好坏。 在这里我们仿照sklearn中的设计模式，将LogisticRegression封装成类，通过在类中定义方法实现相应的算法逻辑。 初始化类的方法 实现批量梯度下降法 逻辑回归没有数学解析解，所以只能通过梯度下降算法来求解。在本小节先不实现随机梯度下降法，只实现批量梯度下降法。
82920发布于 2020-02-26 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-1 什么是逻辑回归
本小节主要介绍什么是逻辑回归算法以及将实数域范围映射到[0, 1]区间概率值的Sigmoid函数。 a 什 么 是 逻 辑 回 归 这一章介绍一个全新的机器学习算法~逻辑回归算法。 ? 在这个统计中逻辑回归算法在各个领域使用非常普遍（除了军事和安全领域），比第二名的决策树算法高出了20个百分点。可见逻辑回归算法本身虽然并不难，但是却非常的有用，以后要对逻辑回归算法多多的关注。 那什么是逻辑回归算法呢？ ? ▲逻辑回归解决分类问题 逻辑回归听名字好像是一个回归算法，但是实际上逻辑回归算法解决的是分类问题。刚接触的时候肯定会很奇怪，回归算法是怎样解决分类问题的？ 通常情况下，使用逻辑回归算法解决分类问题，通过上面介绍的分类例子也可以看出，逻辑回归算法本身只能解决二分类问题。 为了在整体上理解逻辑回归算法。
78810发布于 2020-02-17 - 来自专栏数据社
【数据说第十三期】数据驱动业务增长的底层逻辑
那么，作为本季最后一期，来梳理交流一下以数据驱动业务增长的底层逻辑。来这片自留地，一起探索交流运营与数据的魅力所在。 数据驱动业务增长的底层逻辑 所谓的“数据驱动业务增长”是以企业产品业务线海量数据的收集、存储、可视化、分析、挖掘作为核心支撑的，全体业务线人员参与的，以精准、细分和精细化为特点的运营战略。 下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。 01 那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢。 而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。 （在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念） 02 接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。
1.6K30发布于 2020-06-24 - 来自专栏数据观有话说
8项技能9种武器 打造企业增长黑客(上)
本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。 来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/? from=qcloud 关于“增长黑客”的著作已经不少了。第一位创造出“Growth Hacker”一词的人——硅谷著名增长专家Sean Ellis认为，“增长黑客是将增长作为唯一目标的人。 他做的所有事情都是围绕如何增长而开展”。 增长听起来是“市场营销”的一个模块。但并非如此。事实上，“增长”比“市场营销”的聚焦范围更广、触角更多。 不够，这些都不够成为一个真正的增长黑客。Growing IO创始人张溪梦在一个增长黑客主题演讲中曾经概括：“增长黑客是市场营销、产品研发、数据分析三个角色的聚合。” 欲知“增长黑客”需要哪9种武器，敬请关注《8项技能9种武器 打造企业增长黑客（下）》
72620发布于 2018-06-27 - 来自专栏数据观有话说
8项技能9种武器打造企业增长黑客(上)
本文上篇将从数据分析角度，阐述打造“增长黑客”中的关键技法，并于下篇提供“增长黑客”的9种武器，敬请持续关注。 来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/? from=qcloud 关于“增长黑客”的著作已经不少了。第一位创造出“Growth Hacker”一词的人——硅谷著名增长专家Sean Ellis认为，“增长黑客是将增长作为唯一目标的人。 他做的所有事情都是围绕如何增长而开展”。 增长听起来是“市场营销”的一个模块。但并非如此。事实上，“增长”比“市场营销”的聚焦范围更广、触角更多。 不够，这些都不够成为一个真正的增长黑客。Growing IO创始人张溪梦在一个增长黑客主题演讲中曾经概括：“增长黑客是市场营销、产品研发、数据分析三个角色的聚合。” 欲知“增长黑客”需要哪9种武器，敬请关注《8项技能9种武器 打造企业增长黑客（下）》
48330发布于 2018-07-05 - 来自专栏数据观有话说
8项技能9种武器 打造企业增长黑客（下）
from=qcloud 在《8项技能9种武器 打造企业增长黑客（上）》中，我们分享了什么是增长黑客，以及成为增长黑客必备的8种技能。 工欲善其事，必先利其器，因此在本篇，我们将推荐9种武器，让你在“增长黑客”之路上既有屠龙术又有屠龙刀。 1、数据观 一站式商业分析平台。 丰富的图标类型、过滤、下钻等数据交互，满足您在“增长”过程中所需的一切描述型分析到诊断型分析。最后还支持移动端，掏出手机随时看。 9、墨刀 光懂市场运营和数据分析还不行，“增长黑客“很多时候的增长点来自于产品内部的改变。墨刀是一款“美图秀秀”式的原型设计工具，可以用简单的方法制作出接近真实APP交互场景的高保真线框图原型。 适合单一型人才（比如运营岗）向“增长黑客“转型时学习使用。
80740发布于 2018-06-28 - 来自专栏芯智讯
英飞凌预计2024财年营收将增长4%，股价大涨逾9%
11月16日消息，德国芯片大厂英飞凌（Infineon）于当地时间15日公布了2023会计年度第四财季（截至2023年9月的三季度）财报，受益于车用芯片需求旺盛，该季度营收优于市场预期，同时英飞凌给出了不错的 2024年度财测目标，带动其股价大涨超9%。 财报显示，英飞凌2023会计年度第四财季营收为41.5亿欧元，相比去年同期的41.4亿欧元略微增长，高于财测预估的40亿欧元、FactSet调查所预期的40.4亿欧元。 净利润方面，英飞凌第四财季净利润同比增长2%至7.53亿欧元，优于FactSet共识预期的6.748亿欧元；英飞凌自行定义的部门成果（Segment Result，类似于调整后获利）从10.6亿欧元降至 展望2024会计年度，英飞凌预计营收将达170亿欧元，相当于同比增长4%。（2023会计年度营收年为163.1亿欧元，同比增长增15%）；调整后毛利率约45%。
32530编辑于 2023-11-17 - 来自专栏PPV课数据科学社区
引人深思的9张数据逻辑图
1、生活总是在不经意之间错过了哪些最美好的东西；当数据分析饼图遇到逻辑关系时要这样去理解。 ? 2、当下是通向未来的台阶，明天总比今天更重要；数据分析中精确预测比较难，生活也是一样。 ? 9、先做明智的选择，然后坚持，坚持到底；人，有时候需要一点倔强和固执。 ?
75850发布于 2018-04-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数
在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。 其实对于逻辑回归来说整体的建模方向和线性回归是一致的，只不过此时不能像线性回归模型那样直接将输出结果作为估计值，所以定义逻辑回归的损失函数相对于线性回归来说比较困难。 线性回归和逻辑回归最大的区别在于处理的任务不同，线性回归模型处理的是回归任务，而逻辑回归模型处理的是分类任务，所以对于逻辑回归来说样本xb对应的真实值y不再属于实数域，而是"类别1"和"类别0"的类别标签 ，通过逻辑回归输出的概率估计值p_hat能够决定类别估计值y_hat是"类别1"还是"类别0"。 ▲逻辑回归 由于只有两个类别，相应的损失函数也分成两个类别。
1.3K10发布于 2020-02-26 - 来自专栏老马说编程
计算机程序的思维逻辑 (9) - 强大的循环
使用基本数据类型、数组、基本运算、加上条件和循环，其实已经可以写很多程序了，但使用基本类型和将代码都放在一起，程序难以理解，尤其是程序逻辑比较复杂的时候。
1.7K80发布于 2018-01-31 - 来自专栏人称T客
「增长黑客」理论在 SaaS 领域的 9 个实际案例｜编译
编者：杨丽 张苏月 关键词：增长黑客，SaaS 增长黑客是一种不需要传统广告和市场推广便能快速扩张产品和公司的技术。其核心是以最快的方法、最低的成本、最高效的手段，利用数据驱动获取大量的增长。 图注：增长黑客的 ARRR 的模式 除非手中握有大量资金，否则，传统的市场策略基本不管用，增长黑客因此而出名。 欢迎页 9. 登录页 10. 内容性 2.Dropbox：推荐分享（Referral） 如果你之前使用过 Dropbox，那么你很可能会推荐好友？为什么？ 9、Help Scout：给客户一个极致的体验 关于 Help Scout 的一件很酷的事情是，他们专注于客户体验。这是他们的全部交易内容。 「不要让增长黑客毁了客户体验」总结了这一政策的亮点。 增长黑客除了增长还有很多。
1.6K20发布于 2018-03-22 - 来自专栏小程序知识库
9个案例实践：疫情下用企业微信做增长
在这里，我们带来了春秋航空、招联金融、源食生活、富氏邦、新希望乳业、233网校、壹号食品、爱碧生、时萃咖啡等企业的经验，从客户增长、活跃增长、转化增长三个角度，总结这九家不同行业、不同规模、不同运营模式的企业在疫情下的增长实践 在资本上，微盛更获得了腾讯、红杉、IDG、众为资本等众多机构的多轮投资…… 我们自身也在思考疫情之下微盛的增长逻辑。总结起来，共有两点： 第一，微盛的增长，是使用企业微信和自身产品增长的最佳实践。 第二，微盛的增长，是同各行业头部企业共创增长的实践。 这一增长逻辑，适用于微盛，也在微盛服务过的各行各业的企业身上得到了验证，并得到了中国邮政、三花制冷、求精集团、京客隆、水滴筹、平安银行、长江证券、完达山、方正证券、复星集团、南方航空、立白集团、珠江啤酒 疫情之下，企业依然有收获增长的机会。借助企业微信和企微管家，以上九家企业和微盛一样，持续提升对内管理和对外连接的效率，成功实现了用户增长、活跃增长和转化增长，取得了企业效益的提升。
2.6K10编辑于 2022-05-26 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-3 逻辑回归损失函数的梯度
本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。 a 推 导 损 失 函 数 的 梯 度 在上一小节中，我们详细推导出了逻辑回归的损失函数，在最后提到了逻辑回归的损失函数并没有数学解析解（不能通过公式代入样本和标签直接求出最终的θ），只能使用诸如梯度下降法这种迭代求解的方式来找到使得损失函数 ▲逻辑回归与线性回归梯度比较 对于线性回归来说预测值是(Xb(i) * θ)，而对于逻辑回归来说是Sigmoid(Xb(i) * θ)。 ▲逻辑回归梯度的向量化表示 有了逻辑回归损失函数的梯度，在梯度下降法的框架下可以非常容易的迭代搜索出使得损失函数J(θ)最小的θ解。 虽然逻辑回归的损失函数J(θ)看起来很吓人，但是每一步的求导操作都是基本的求导运算，整体下来并不复杂。有了损失函数的梯度，在下一小节就来具体的实现逻辑回归算法。 ?
2.3K21发布于 2020-02-26 - 来自专栏非典型性程序员
挑战30天学完Python：Day9逻辑语句-条件
如果有逻辑处理需要，可以通过以下两种方式改变执行的顺序： 条件执行：如果某个表达式为真，则执行这个语句块； 重复执行：只要某个表式一直为真，则会重复执行一个语句或块。 因此前几节掌握的比较运算符和逻辑运算符在这里就会变得很有用。 if 在python和其他程序语言中，关键词 if用于检查条件是否真，并依此结果决定是否执行代码块。记住冒号后换行代码要缩进。 if 条件 and 逻辑运算符 # 语法形式 if condition and condition: code 将上边嵌套代码改写举例： a = 0 if a > 0 and a % 2 == 你刚刚完成了第9天的挑战，你在通往伟大的道路上前进了9步。现在为你的大脑和肌肉做一些锻炼。 第9天练习 练习1级 使用input("输入你的年龄：")获取用户输入。 输入第一个数字: 4 输入第二个数字: 3 比较结果：4 大于 3 练习2级 写一个段逻辑代码，并根据分数范围给出他们对应的等级。
43640编辑于 2023-10-21
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