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这篇文章是以餐饮为例展开分析,无论是监测留存率,还是REM模型分析,还是波士顿矩阵分析等等,都是为了实现精细化运营。文章很长,但确实是干货,真想好好学习的话,耐心阅读哦~ 前言 各位亲们好,今天这条推送,是一篇关于餐饮行业数据分析的重磅干货,能切实帮助餐饮领域的运营童鞋解决:如何砍菜单、如何管理用户、甚至如何降低发短信广告成本等常见问题。但就算你不做餐饮行业的运营,这篇文章也能手把手的教你通过数据分析的方法,科学合理的做用户分群、监测留存率、以实现精细化运营。 本文作者 Kener-林峰,数据可视化领域专家,北邮计算机、国家重点实验室交换与智能控制研究中心、前百度资深研发工程师,百度数据可视化方向奠基人之一,凤巢业务系统前端技术leader,Echarts 作者(ECharts,商业级数据图表,一个纯Java的开源图标库,国内目前应用最广泛,也是唯一一个入选全球开源项目榜中数据可视化板块的开源项目,该榜单中其关注度排名位列全球第四)。Kener-林峰 2015年3月离开百度,以联合创始人兼技术总监的身份开启了一段餐饮方向的创业旅程。全文共8147字,整体阅读时间40-50分钟,本次推

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