二、根據(jù)渠道數(shù)據(jù)分析用戶來源對(duì)于電商賣家來說，分析訪問量最重要的是分析流量來源。一、用戶運(yùn)營(yíng)X數(shù)據(jù)分析作為一名在上市公司集團(tuán)用戶數(shù)據(jù)中心工作的數(shù)據(jù)分析師，我覺得主要問題是在問我的日常工作:用戶運(yùn)營(yíng)X數(shù)據(jù)分析，目前在一家互聯(lián)網(wǎng)公司做數(shù)據(jù)分析師，負(fù)責(zé)DAU流量的增長(zhǎng)策略和數(shù)據(jù)監(jiān)控。

投資亮點(diǎn)社融數(shù)據(jù)中有一個(gè)統(tǒng)計(jì)細(xì)節(jié)。兩期存量相減不代表本期增加，即δ存量≠增量。估算社會(huì)融資存量增速的常用方法是估算不同分項(xiàng)的新增社會(huì)融資，然后相加得到新增社會(huì)融資總量，再計(jì)算存量同比增速。這意味著直接用新量來估計(jì)存量增長(zhǎng)率會(huì)引入估計(jì)誤差。本文旨在討論這一錯(cuò)誤的細(xì)節(jié)。誤差有多大？歷史經(jīng)驗(yàn)表明，每年誤差在1%左右，誤差不容忽視。2018年社會(huì)整合月度δ存量和增量誤差為3%~25%。

對(duì)比兩種計(jì)算方法的結(jié)果，可以觀察到誤差的大小:方法一，當(dāng)期增量/上期庫(kù)存* 100%；方法二，(本期股票和上期股票)/上期股票*100%。方法1的計(jì)算結(jié)果概率高于方法2，相差約1%(年頻率)。方法2計(jì)算的是真實(shí)的存量增長(zhǎng)率，可見存量增長(zhǎng)率是直接用新增量估算的，年誤差在1%左右。為什么會(huì)有錯(cuò)誤？誤差主要來源于五個(gè)子項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)δ存量與增量的差異主要來源于五個(gè)子項(xiàng):外幣貸款、委托貸款、信托貸款、企業(yè)債券融資、其他。

12月8日，中國(guó)銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)主席郭樹清在2020新加坡金融科技節(jié)上就中國(guó)金融領(lǐng)域的現(xiàn)狀和未來監(jiān)管方向進(jìn)行了表態(tài)。這是自金融科技巨頭螞蟻暫停上市以來，監(jiān)管部門首次對(duì)金融科技行業(yè)的未來做出明確表態(tài)。除了螞蟻集團(tuán)、JD.com等巨頭，樂心、360、新翼科技等行業(yè)也是佼佼者。本文梳理了這三家公司近幾年的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，希望全行業(yè)能更清晰地了解金融科技的全貌:金融科技不僅僅是圈住用戶，放貸，更是憑借產(chǎn)品創(chuàng)新和真實(shí)的信貸需求，成為金融業(yè)改革中強(qiáng)大的正能量。

編輯導(dǎo)讀:用戶運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)分析是很多人的盲點(diǎn)。我不知道那是什么。本文作者對(duì)此進(jìn)行分析，與大家分享。問題(修改):我很幸運(yùn)的收到了用戶的面試通知來跑這個(gè)崗位，但是我沒有之前的工作經(jīng)驗(yàn)。我看到工作職責(zé)要求定期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所以我想知道數(shù)據(jù)分析指的是什么？一、用戶運(yùn)營(yíng)X數(shù)據(jù)分析作為一名在上市公司集團(tuán)用戶數(shù)據(jù)中心工作的數(shù)據(jù)分析師，我覺得主要問題是在問我的日常工作:用戶運(yùn)營(yíng)X數(shù)據(jù)分析。

Stock是指某一經(jīng)濟(jì)變量在某一點(diǎn)存在的價(jià)值，其大小沒有時(shí)間維度，而flow是指某一經(jīng)濟(jì)變量在某一時(shí)期發(fā)生的價(jià)值，其大小有時(shí)間維度；但這兩者也是有聯(lián)系的。流量來源于存量也屬于存量，存量是流量積累的。從財(cái)富和收入來說，財(cái)富是存量，收入是流量。如何理解2019年高頻考點(diǎn)的存量和流量概念？經(jīng)濟(jì)學(xué)中流量和存量的關(guān)系:流量來源于存量，又屬于存量，存量是流量積累的。