数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析侧面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。本节会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决方案
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。 数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析层面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。 本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
如果你正好是一名BI数据分析师或者在准备当BI数据分析师的路上，当你看到这个标题时可能就会开始各种不满，淡定！先稍安勿躁，咱先聊聊为什么我会这么说，如果你有其他异议，欢迎在评论区提出！
前面的一系列文章，笔者顺着数据全链路的方向，介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识，还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
相信做数据分析的同行在职场中经常会遇到这种情况：被别人说业务思考高度不够，只会简单的工具和常规数据统计，缺乏创新性。我是做数据分析出身的，对此我特别有感触。抱着去市场试错的想法，2018年我在网易云课堂打造了一门课《数据分析思维案例实战》，市场反馈非常好。在我看来，这门课最大的优势就是内容的创新性。 2019年的时候，我想写一本数据分析领域的创新性书籍，于是联合行业内两位资深的数据分析从业者黄怡媛、马炯雄，把我们10余年的数据分析工作经历、能快速应用到工作中的方法总结成书，这本书就是《数据分析原理》。 历
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成，哪个业务收入占主要部分，哪个业务收入是最小占比，最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业获取竞争优势的关键因素之一。企业管理者需要善于利用数据分析，以更好地制定战略、优化运营和提高业务绩效。本文将探讨企业管理者如何利用数据分析创造价值。
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。大数据对公司的影响非常广泛，涉及市场营销、风险、运营等，高级管理层能够以不同的方式参与其中。
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？ 我这里提四个方面，如果你是一个新手，想从事数据分析师这个职业，那么，你可以看看，当然如果你是个分析老鸟，在苦恼如何更进一步，也可以看下，可能于你也有益哦，数据分析师学无止境，总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
数据中台是中国本土诞生的一个名词，很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼，如果用Gartner的炒作周期图来看，数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在，比如金融风控或者数字广告行业，这些业务是真正的数据驱动，因为数据上差一点点，效益就会差一大截。
随着数据科学行业的火热，大量跨专业、跨行业人才涌入，数据分析的门槛究竟将会提高还是降低？
作者 CDA 数据分析师 『写在前面』 “每个人都需要具备数据分析能力”当被问及对数据分析的理解时，王武佳老师这样说到。 『人物介绍』 云幕后创始人 王武佳 2005年毕业于上海财经大学统计学，从事
进入9月后，各种大促销在即，数据分析师们又到了一年最辛苦，最悲催的时间段。然而，有多少无意义的加班，是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理，业务部门看了不解决问题，就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好，背上一个：“分析没深度啊！”的坏名声。
Smart is the new sexy. 酷炫的图表，理性的分析阐述，出其不意又在情理之中的思考角度，总让人对这群“用数据讲故事的人”充满了向往。
这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数字经济时代，数据成为新时代的生产要素！数据已成为企业的重要生产力！ “生产力”是企业创造财富的能力，掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。 很多小伙伴已经看到了数据分析对企业经营的重要性，也看到掌握数据分析技能的员工自然能成为企业的中坚力量，是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。 所以，越来越多的人想要学习数据分析这一技能，来增强自己的职场竞争力，或为自己未来转岗、加薪铺路。 而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证，不少想要
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
过去三十年，许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期，对于多数公司而言，首席财务官还是个陌生的职位。然而，伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明，越来越多的公司有了首席财务官。随着品牌建设与客户管理对公司的重要性与日俱增，首席市场官就变得越来越重要，此外，还有不少公司设置了首席战略官，帮助公司应对来自市场的挑战。 现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。抓住数据发展带来的机遇，增加利润，提升生产力甚至打造全新的业务单元，成为了企业的新需求——这不仅需要信息基础设施领域的人
回溯统计的发展历程，从小数据到大数据的分析思路均源于验证性数据分析，因此，业务需求尤为重要，而需求从何而来是由数据分析师所处的行业而定的。
数据分析师并不像产品和开发那样的岗位，从公司初创就是不可缺少的。数据分析师是在公司发展到一定程度才会有需要的岗位。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
导读：数据分析里面最主要的不是EXCEL技巧、SPSS和R语言、SQL技术等数据处理技术以及分析的方法论，而是“分析思维”。技能可以学习，方法论是千篇一律，思维却是独特的，这才是最重要的。
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业。大部分企业管理者开始意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也逐渐被人们使用。与此同时，数据分析人员供不应求，据麦肯锡咨询公司一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准，大部分大学里都没有开设专门的数据分析专业，从事数据分析工作人员大都为统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰体系的认识，有的甚至连数据
数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视
因为个人从开始进入数据分析职业到现在，已经小三年了，故希望能总结下个人对「数据分析师」的理解，一来梳理自己的专业认知，二来可以进一步思考接下来的职业规划。 本文主要聊一下三个内容：
Froc寄语：数据分析师（或者时髦一些的说法是数据科学家），是公司不可或缺的重要组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题：
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
许多刚刚接触数据分析的人或者转行想从事业务类数据分析的人来说如何学习才能学以致用，是一个尤为重要的问题，结合我的亲身经历讲一讲我的一些总结及看法： 对于想从事业务类的数据分析的同学，不管是刚接触数据分析的非数学及统计专业的应届毕业生还是转行的同学，这之前，首先你要把自己打造成一个专业的数据分析人员的形象，因为相比于纯业务人员，你的数据分析能力是他们所欠缺的，但是他们的业务经验也是你不足的地方；这就需要你有专业的统计学知识，熟悉 SQL 语句，懂得几款数据分析软件；学统计基础推荐《商务与经济统计（原书第
“数据分析师”这一职业，哪怕你对他的具体职责不够了解，但随着大数据这一行业日渐的与我们现实生活息息相关，你也一定在某篇文章或新闻上有听说过它。
本文作者为数据海洋，海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人，这中间总结了不少经验，也踩了不少坑，现在他把这些分享出来，希望可以帮助到大家。总共有三篇，本篇为第一篇，主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识，逻辑，工作方法。
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是数据分析师最重要的技能？应该是比任何人都懂业务。 这句话在职场中已经被说了很多遍，包括一些数据科学家也经常在公开场合说要做到高于业务视角，因为管理层确实都是通过公司的数据来进行决策判断的。 数据分析师日常提供的月报是公司管理层决策的重要依据，提供什么数据、从什么角度来阐述都非常关键，要根据客观事实进行专业性指导。 业务方不能做数据分析工作，因为业务方在分析数据的时候可以从某个对自己有利的视角进行阐述，可能会有失偏颇。 关于什么叫高于业务视角，有人认
不少中国企业通常把「数据和分析」作为一个 IT 名词。而 Gartner 的研究发现，「数据分析」这个话题已经变成越来越多的业务层面的讨论。去年，Gartner 提出：数据分析能力实际上是一项业务能力。
很多人掌握了大量的数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。 面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑，单单会工具和技能是不够的，还必须拥有数据分析思维。 数据思维决定了你如何思考问题，如何搭配这些分析方法，如何得出结论，如何确定问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
