做推荐算法肯定绕不开多目标，点击率模型、时长模型和完播率模型是大部分信息流产品推荐算法团队都会尝试去做的模型。单独优化点击率模型容易推出来标题党，单独优化时长模型可能推出来的都是长视频或长文章，单独优化完播率模型可能短视频短图文就容易被推出来，所以多目标就应运而生。

本文通过 Python 分析瑞幸和星巴克之间的数据，通过地理分布、价格、评分、评价等维度，结合两者的产品，分析一下基本现状：瑞幸在大众眼中的口碑是怎么样的？星巴克是否有可能会被颠覆？

拉新活动的终极目标是转化，并非拉新人数的美丽数值。每一家追求数据驱动的企业，一味沉浸在单调的突增指标并非依靠数据驱动决策，而是在数据的泥沙中挣扎。

一个非常有趣的现象，当你尝试从百度指数搜索「数据分析师」，可以得到结果。但如果尝试搜索「数据产品经理」或「数据产品」，无法得到任何结果。 「数据产品经理」不配拥有姓名吗？它与「数据分析师」的职位相比，差异在哪？技能要求都是什么？薪资如何？本文将通过数据进行全方位解读。

未来的公司是否有竞争力，数据智能是一个很好的判断标准。所以我们智能运营平台的最终目的就是企业的数据智能，减少人工的决策，让机器智能帮助企业降低成本，提高效率，增加收入。

AB测试是数据分析比较能体现自己工作价值的事情，也是体现分析师综合能力的事情。多做AB测试项目，为公司为业务带来实际的价值才能让你的岗位产生真正的价值。

由于初期指标体系没有搭建起来，造成后续大量的临时数据需求，既浪费了了人力，又耽误的了整个平台的发展。需求管控以后有机会再聊，今天先聊一下指标体系。