数据可以驱动决策和产品智能，，需要建立一个从数据采集、、建模、、、分析到反馈的完整数据闭环。。。。数据采集包括客户端数据、、、业务端数据、、第三方数据以及线下数据，，要把 “大、、全、、细、、时” 的原则落实到用户行为、、、、用户数据、、、、业务运行数据、、内容数据等数据类型上，，，数据采集是一切数据应用的根基；建模中最重要的是数据模型的选择，，，以及储存和处理；而分析与反馈无法分割，，用实际场景解释如何做数据分析、、如何根据分析结果直接反馈以及反馈时的核心内容。。。
首先，，，，营销环境发生巨大变化，，，变化使数据环境更加成熟、、、可以获取的数据维度更加繁多，，，要从多视角深究这种变化。。第二，，用实际案例向大家展示如何用数据化思维方式，，帮助品牌解决具体问题。。
马力老师：ASO 的 5 种打法：第一，，把用户研究与基础优化紧密结合，，，寻找有效关键词。。。。第二，，品牌大促，，，做好最后一公里的争夺。。。。第三，，，关注竞争对手，，，，灵活调整投放策略。。。。第四，，，，推广关键节点，，，，做好应急预案。。。。第五，，深入研究作弊行为，，做好安全防范。。
法威电器数据分析师朱静芸《消费者全渠道精细化运营方案》中介绍精细化运营的重要概念 “闭环” ，，详解从用户分层-活动策划-内部承接-技术和产品-数据分析-策略积累的闭环全流程。。。。
法威电器数据分析师薛创宇在《数据分析与场景实践之坑位运营》的分享围绕坑位运营起源、、、数据分析与坑位运营、、、如何进行坑位运营、、、实践案例四个方面。。。他指出坑位运营的目的是流量价值最大化，，，，详解坑位运营中的难点以及如何正确坑位归因，，，，并围绕内容优化、、、坑位优化两方面来进行坑位运营提供方法论，，， 同时辅以大量实践案例。。。
法威电器数据架构师房东雨 《数据分析与场景实践之“个性化推荐”》 介绍了推荐的主要场景、、推荐的流程和方法等干货，，，，强调推荐不只是算法，，，更是一个系统工程。。
法威电器数据业务咨询专家徐美玲《数据分析之产品应用实践》介绍数据分析方法、、、、数据分析融入业务流程的两大版块。。。。第一板块中介绍了常用数据指标、、、、分析类型和思路、、、、数据指征及维度梳理等；在第二版块中介绍数据分析与业务流程的融合策略，，，，包含需求阶段、、产品设计、、、、效果验证、、项目复盘、、、、项目迭代等全流程。。。
