投入互联网行业一年多以来，一直有个感觉，那就是互联网行业的挖掘实践应用相比传统的金融，电信行业的挖掘应用来说有个明显的特点“时间紧，进度快，周期短”，一个分析挖掘主题从需求提出到投入应用常常就是10天周期（甚至更短），跟我之前在别的行业的动辄以月为计数单位的分析进度不可同日而语；另外，相对已经业务稳定的金融和电信业来说，互联网行业的挖掘实践应用因为蹒跚起步而在当前处处都有潜在的挖掘需求和舞台，作为挖掘匠人来说此刻的确是个让人可以“目不暇接”的时代。
今天是周五，当我写下本周的工作周记时，上述的感想再次油然而生。以下是我的本周周记主要内容（基本上是由三个数据分析师完成）：
（20101129-1203）本周工作：
1. 响应**需求的数据分析应用：上周完成测试验证的“下单leads转付费预测判断模型”本周开始投放**的实际业务应用中，针对模型应用的具体问题梳理了一条简单可行的流程，方便服务团队每天的及时应用，及时跟踪评估模型效果。
2. 响应**需求的数据分析应用：与**运营团队初步沟通“运营活动主要因素对于产品销量的影响和预测”分析主题的分析思路，运营团队的这个分析需求是为今后**的运营活动提供一个前瞻性预测性的销售效果判断，可以为今后运营方案的具体运营政策制定以及大致的效果预测提供一个比较科学的参考和借鉴。
3. 响应**需求的数据分析应用：“**产品功能点路径分析，付费页面来源分析等跟路径分析有关的三个整合一起的分析”数据清理并前期分析准备中。
4. 2011年Q1前瞻计划：针对2011年的**运营Q1计划，围绕“自动化运营的机制和流程”与**运营团队展开前期讨论，“自动化运营的机制和流程”是明年数据分析团队支持**业务的一个重点课题，通过这个机制的搭建和完善，使得**的运营可以真正做到每次运营效果有自动化地评估和总结，不断积累有效的运营规则和方法，持续提升运营的效果；
5. 2011年Q1前瞻计划：针对运营团队明年Q1计划的“运营leads库的搭建管理一揽子方案”需求，开始前期的沟通和需求收集梳理。“运营leads库的搭建管理一揽子方案”是今后的长期的数据化运营需求，类似于目前的***打分评价体系和***目前刚刚开始使用的“下单leads转付费判断模型”，基本目的是按照运营的长期策略，有一个长期的稳定的可识别，有侧重的不同规模的可持续收割的不同优先级的客户运营资源管理以及应用的目的。
下周工作：
1. 响应**需求的数据分析应用：与**运营团队细化并最终确定明确的“运营活动主要因素对于产品销量的影响和预测”分析主题的分析思路和分析字段，开始提取数据，视数据准备情况适时展开分析；
2. 响应**需求的数据分析应用：“**产品功能点路径分析，付费页面来源分析等跟路径分析有关的三个整合一起的分析”继续进行，争取取得阶段性结论；
3. 适时展开“**UED的personas模型”的前期描述性分析。
4. 继续支持**的有关数据分析临时需求。
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