閑魚納米鏡--人人都是數(shù)據(jù)分析師

案例背景:
大數(shù)據(jù)時代，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營和業(yè)務分析已經(jīng)非常普遍。然而，傳統(tǒng)的運營分析缺乏對海量數(shù)據(jù)的挖掘能力，現(xiàn)有對數(shù)據(jù)的需求已經(jīng)不單單停留在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報表的層面。之前，閑魚在實際運營過程中同樣也缺乏深入的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析能力。我們希望通過引入納米鏡來提供更加全面的數(shù)據(jù)分析能力，為運營解決業(yè)務痛點問題。運營分析存在以下痛點：
1）對于歷史數(shù)據(jù)缺乏積累，運營A離職，運營B重復做相似實驗，運營B離職，運營C重復做實驗的死循環(huán)。
2）缺少對現(xiàn)有活動細致分析的能力，例如實驗A整體指標效果不明顯，但是對于子切面A1和B2的組合下效果很好，高于整體水平。

解決思路:
針對這些痛點，我們從閑魚的業(yè)務場景出發(fā)，推出了納米鏡數(shù)據(jù)分析平臺，輔助運營更好地做出決策分析。本期主要分享其中主要的算法策略，其中功能包括：切面分析，策略仿真和多維下鉆等。
此外，我們的分析服務可以做到小時甚至分鐘級別，運營可以很快更全面地分析現(xiàn)有活動的相關情況，支撐運營更快更準確地做出決策。

提綱:
1. 數(shù)據(jù)分析背景
2. 數(shù)據(jù)分析功能實現(xiàn)
2.1 切面分析
2.2 策略仿真
2.3 多維下鉆
3. 未來展望

成果:
成果：
1. 閑魚運營活動結(jié)果洞察
2. 閑魚商品洞察，人貨場更好地匹配，進一步提高商品動銷率等指標