数据。数据科学和数据挖掘类似，是一门综合了科学方法，过程，算法以及系统的跨学科领域，目的是从结构化或者非结构化数据中获取知识和远见。数据科学也被称为由数据驱动的科学，是由数据驱动的。数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证、数学等。
数据驱动运营是老生常谈了，但是有好多新手并不懂如何去做数据运营，本文则系统的介绍了如何分6步来实现数据运营。
1目的
通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。
2核心
分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。
那么怎么 拆分工作项 呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有 普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等 。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。
拆分的维度 可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。
细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。 这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。
举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。
此外，提取出来的数据要经过一系列的处理后方可进入分析阶段。
（1）数据分析方法
常见的数据分析方法有对比分析法、结构分析法、平均分析法、权重分析法、杜邦分析法等等。
1）对比分析法
指按照不同的维度进行对比，以探寻数据的变化，发现其中蕴含的规律或启示。
对比的维度包含了 ：与预期目标对比、不同时间段的对比、与同行对比、与运营前的效果对比、不同用户间的对比、不同操作间的对比，等等。
接下来用一个 例子讲解如何通过对不同时间段数据的对比来进行用户画像并根据用户画像做出运营策略的调整。
上边这张折线图反应的是某产品的日活跃用户数变化规律。2016年4月初到7月初其基本是成周期变化，且周期为一个星期，数据较大的点主要是在周末，因此我们可以推测这个产品的主要用户是学生。而且在6月的时候日活跃数据略有所下降，7月中旬以后数据上升且变化这与学生期末考试和放假的时间也基本吻合，进一步佐证了用户画像。
2）结构分析法
被分析总体内的各部分与总体之间的对比分析，常用结构相对指标（=(部分/总体)100%）来表示，这个数值越大表明该部分在整体中所占权重越大，其重要性越大，对整体的影响也就越大。
3）平均分析法
反映的是一定条件下，某个指标的一般水平，多用于衡量业务的健康度。
比方说某个商品有A、B、C三个销售渠道，假如想了解这三个销售渠道谁对营收贡献最大，可以统计这三个渠道的平均销售额。这个时候要注意，平均分析法的“平均”是有前提的，它必须建立在用来计算平均值的数据是否都是有效的。比方说现在A渠道有一天的销售数据突然骤减为0，这是很反常的，这个时候要去查问题到底出在哪，如果是因为比方说那天A渠道出现了某些突发故障，那么应该剔除这个数据再计算平均值。
那是不是平均值越高说明业务越健康呢？
不一定。比方说A卖的是羽绒服 ，B卖的是短裙，夏季的时候A的销售均值比B低，这并不能说明A的业务就比B的差。
平均分析法适用于双方的业务和所处的情况比较接近也即我们常说的，具有可比性时，才有意义。
4）权重分析法
将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，具体的做法是确定各个指标的权重，然后对处理后的指标进行汇总后计算出综合评价指数。常用以对处于并列关系的子类进行分析。
如图所示，某产品有三个推广渠道——A、B和C。这三个渠道又细分为通过购买母婴类产品的推荐转化、参加相关线下活动的转化 以及来自公众平台的转化。若要衡量A、B、C三个渠道的质量如何，可以给各个细分渠道设置某个权重，定义“渠道质量”这个指标对应的公式（如：渠道质量=购买了母婴类产品后的推荐转化人数60%+线下活动转化人数30%+公众号转化人数10%），通过加权求和后比较这三个渠道的质量高低。
那权重的设置依据是什么呢？一个是要根据各个细分指标的重要性，另一个来自于以往的运营结果。还是以刚刚那个产品为例，假设产品是跟母婴类相关的，那么根据以往的运营经验，通过购买了母婴类商品后的推荐引流来的用户，后续转化为活跃用户的概率更高，那么这个渠道的权重就可以相应的设高点，而通过公众号导流来的用户流失率极高，其权重就可以比较低。
5）杜邦分析法
杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并 最先采用的一种综合分析方法。利用各个指标间的内在联系，可以对自己的运营状况及效益进行综合分析评价。
如图所示，假设产品更新后最近的收入降低了，老板让分析下原因出在什么地方、可以做出哪些调整，那么我们可以 将收入拆分 ——收入=付费人数ARPU（每用户平均收入）。接下来对付费人数进行拆分，付费人数=活跃人数付费渗透率。据观察，付费渗透率几乎没有变化，而活跃人数下降了，进一步细分活跃人数。活跃人数=新用户中的活跃用户+老用户中的活跃用户，倘若老用户中的活跃人数上升了，而新用户的活跃人数下降了，可以进一步将其拆分。然后分析，新用户=推广覆盖人数转化率，在转化率基本不变的情况下，将推广渠道细分，根据数据，渠道一下降了而渠道二上升了 ， 不断进一步拆分，直到指标不能再细分 后，针对细分后的指标分析其中哪些对最终的收入影响较大，产生变化的原因是什么，是否可以通过人为的调整方案后进行改善，等等。
（2）造成数据波动的原因
常见造成数据变化的原因：时间、推广与触达、运营活动、关联特性、用户属性和构成、故障、业界趋势。
前三个就不详细展开了，这里讲下后边几个要素。所谓关联特性其实就是刚刚通过杜邦分析法拆分出来的要素，而用户属性和构成要素是指针对不同的用户，同个产品或活动的日活、付费等数据是会发生变化的。业界趋势对运营数据的影响：举个去年很火的例子——O2O，去年O2O这个概念炒的特别火的时候，大量资本砸钱进入这个市场，在各种补贴的刺激下，用户激增，现在市场较为成熟后，用户数增长就比较平缓了。
仔细观察可以发现，以上数据分析流程实际上形成了一个闭环。总结汇报完毕，我们需要将得出的结论运用到实践中，继续观察数据的变化并不断优化我们的运营策略。
为了能够更好地帮助刚开始建立运营体系的企业解决一些日常工作中的痛点，推荐你上一门由作者总策划的课《互联网人的数据运营实践训练营》，由长年工作在大型互联网企业内部，踩过过无数的“数据坑”，平均经验都在十年以上，都符合格拉德威尔在“一万小时定律”中的描述的四位老师： 安琦、黄捷、黄一能、王晔传授 ！时间：2016年12月17日-18日 8:30-17:30，一定能有效地帮助你。
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互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。
大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。
1、大数据时代，数据如何驱动运营
在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。
当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……
经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。
2、大数据识别有价值信息，辅助决策
对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。
目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。
大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。
3、大数据连接、赋能、跨行业数字化
通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。
4、如何解读数据成了非常重要的技能
互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。
5、企业如何利用大数据分析精准运营
无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。
数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。
那么，数据从何而来呢？
构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。
数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。
在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。
01、用户分群，寻找更多的核心用户
用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。
02、营销转化漏斗分析
互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。
03、客户浏览来源分析
互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。
互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。
中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营
中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。
帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。
帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。
要实现Excel数据驱动生成多个测试用例代码，可以采用以下步骤：
1 打开Excel表，选中需要用于生成测试用例的数据。
2 编写对应的代码框架，包含测试用例所需的变量、输入输出以及预期结果等信息。
3 将数据导出为CSV文件，确保文件格式与代码相对应，否则需要进行转换。
4 编写脚本程序，按照Excel中的数据模版逐行读取CSV文件，自动化地生成测试用例代码，并将代码保存到指定位置。
5 对生成的代码进行检查和测试，确保其覆盖了Excel表中所有的测试用例，并符合预期的结果。
通过上述步骤，即可实现Excel数据驱动生成多个测试用例代码。需要注意的是，在实际操作中，需要根据具体场景灵活调整，尤其是代码框架的设计和脚本程序的编写，要充分考虑到数据规模、复杂性以及代码的可维护性等方面。
医学信息学：简单来说就是医学和计算机科学的一门交叉学科。学究一点，它是研究医学数据、信息、知识的生成、储存、传递、分析、利用的一门学科，既重视基础研究，又重视实际应用，研究和应用并重。学科领域主要有生物分子信息学（分子水平）、图像信息学（器官水平）、临床信息学（个体水平）、公共卫生信息学（群体水平）。
数据驱动：是通过移动互联网或者其他的相关软件为手段采集海量的医学数据，将这些数据进行组织形成信息，之后对相关的信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。简单来说，就是以医学数据为中心依据进行决策和行动。
理论驱动：指通过采访活动事先制定好医学方面的写作意图、计划的思维策略。
假设驱动：指按照预先设定对某种现象进行的解释，即根据已知的科学事实和科学原理，对所研究的自然现象及其规律性提出的推测和说明。
ddt是python的第三方库，安装非常简单：
pip install ddt
ddt官方文档地址： >
哈 “2023年智驾产品进入全线爆发期,大模型开启在车端的落地应用,车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末领先的技术布局、数据驱动闭环体系、工程效率等,都将确保毫末始终跑在行业前列。可以说,毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的,在Tier1中最懂怎么做自动驾驶的,在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”4月11日,第八届HAOMO AI DAY再度开启,毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为题,分享了对于2023年自动驾驶发展宏观趋势的判断,并带来毫末2023四大战役进展、新主机厂合作成果和对智能驾驶产品能力迭代的新思考。
(毫末智行董事长张凯以《HAOMO SPEED,AI SPEED》为主题发表演讲)
2023智能驾驶冲刺、大考之年,智驾产品进入全线爆发期
张凯对2023年自动驾驶发展最新趋势进行了分析。对于2023年的智能驾驶市场,毫末的判断是,今年是冲刺之年、大考之年。2022年度中国市场,乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至2940%,前装标配交付58599万辆。而毫末在去年预估,到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%。张凯认为,这意味着智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期,2023年是非常关键的一年。
首先,城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力,主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次,行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域,搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮;在末端物流自动配送领域,商超、快递等场景迎来爆发,2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。
张凯表示,“趋势变化背后是AI大模型推动下的产业生态的进化升级”。在数据生态上,随着用户更高频地开启辅助驾驶功能,智驾行驶里程渗透率呈现指数级提升,可以更好驱动自动驾驶技术的快速迭代升级;在AI技术生态上,生成式大模型成为自动驾驶系统进化的关键;在算力生态上,基于自动驾驶数据的大规模增长,以及大模型的深入应用,智算中心已经成为自动驾驶行业的“新基建”。“这些趋势背后的推动力,毫末也正全力准备,深度投入。”
(张凯判断2023年是智能驾驶冲刺之年、大考之年)
在演讲中,张凯再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。他表示,技术领先是生存根本,毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。截至目前,毫末已获得专利证书164件,国际顶级学术会议论文收录6篇,最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源,与行业共享。
打响2023年第一枪,毫末四大战役全面突围
当前,行业全面发力、更多的自动驾驶产品已在加速落地,而毫末在今年初公布的2023年四大战役也已经取得了阶段性成果。张凯在会上介绍了毫末四大战役的最新成果。
首先是“智能驾驶装机量王者之战”,首款搭载HPilot30的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市,第二款搭载毫末HPilot30的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里,HPilot20辅助驾驶日均里程使用率126%。海外布局方面,搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家,陆续交付到用户手中,同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本,接下来也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放。
3月,高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行了综合评估,通过毫末前装近20款车辆等数据研究,为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。毫末持续引领中国自动驾驶第一名。
(毫末持续引领中国量产自动驾驶第一名)
其次是“MANA大模型巅峰之战”,中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。截止2023年4月,MANA学习时长超过56万小时,相当于人类司机68万年。毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,已经完成基于4000万公里量产车驾驶数据训练,预训练模型参数规模达1200亿。“我们相信,DriveGPT雪湖·海若将重塑汽车智能化技术路线。”
(毫末行业首发自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若)
第三是“城市NOH百城大战”,中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH,已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试。搭载毫末HPilot30并开通城市NOH功能的新摩卡即将重磅上市。到2024年有序落地100城。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则,加速赢得城市NOH百城大战。
最后是“末端物流自动配送商业之战”,毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、快递接驳、校园配送、机场巡逻、餐饮零售、智慧社区、智慧园区、高校教育以及大气环评九大场景开启运营,加速商业化闭环。2023年3月,小魔驼20获北京亦庄无人配送车车辆编码,开启亦庄运营。毫末也成为《无人配送测试规范》升级后,首家准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路,进行无人配送车测试的公司。
(小魔驼已覆盖九大场景,开启多元化运营)
拿下三大主机厂定点合同,实现商业化重要一跃
“毫末始终认为,自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”现场,张凯首次向外界公布了毫末6P开放合作的重要进展:目前毫末已与3家主机厂签署定点合同,相关项目正在交付中。
(毫末已获得3家主机厂定点合同)
毫末智行在6P合作生态上的重大突破,来源于客户对毫末HPilot产品快速迭代能力的认可。毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展,不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍,三个月时间,毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展:
一、在用户需求闭环方面,毫末对驾驶相关场景数据持续分析,进一步完善产品策略,在道路曲率限速、换道时机、换道平顺性、跟车控制平顺性等产品性能上持续优化,并进行新功能的体验反馈。
二、在研发效能闭环方面,毫末将数据驱动理念深入到包括产品需求定义、感知与认知算法开发、系统验证环节等产品开发流程的各个环节,使得整体开发效率较去年提升30%。
三、在数据积累闭环方面,毫末在车端部署诊断服务的相关数据场景标签覆盖92%的驾驶场景,在离线评测升级上,实现场景数据库到仿真测试用例的自动化转化,覆盖97%的用户高频使用场景,同时在大规模纯视觉3D标注和场景编辑的能力和效率上均达到行业顶尖水平。
四、在数据价值闭环方面,毫末大模型,正在持续挖掘自动驾驶数据价值并解决自动驾驶的关键问题。
五、产品自完善闭环,毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升,实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效提升产品提升点,问题闭环率达76%,并且实现8轮HWA性能提升和5轮NOH软件迭代,帮助客户成功实现8次OTA产品在线升级。
六、在业务工程化闭环方面,毫末进一步完善了从采集回流环节、标注训练环节、系统标定环节、仿真验证环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。毫末不断进步的数据驱动六大闭环能力,进一步加速毫末冲刺进入自动驾驶30时代的步伐,并形成相应的护城河。
(毫末数据驱动六大闭环体系实现多重进展)
在演讲最后,张凯表示,“上一届AIDAY时,我们判断自动驾驶正在穿越寒冬,伴随AI技术在自动驾驶深入应用迈入新阶段。如今来看,AI不负众望,毫末也更加笃定前行。我们始终相信,春暖花开,AI照亮未来。”
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第四科学研究范式为数据驱动是正确的。根据查询相关资料信息：第四科学研究范式为数据驱动。对自动驾驶、智能驾驶，还有移动机器人这些无人系统的关键技术是相同的即在实验观测、理论推演、计算仿真之后数据驱动的科学研。
以上就是关于数据科学是由什么驱动全部的内容，包括:数据科学是由什么驱动、六步实现数据驱动运营、大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
