上一篇【如何做出优秀的数据分析项目（现场测试版）】，经过同学们努力成功攒够在看，召唤出本篇：如何做出优秀数据分析项目（实操版）。今天我们拿一个具体场景来解析下，怎么做才能让项目出彩。
导读：我们坚信，未来是大数据的时代，而数据分析师，就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面，善于利用工具，朝向正确的方向努力，一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者：陈明，GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我
除了家人朋友，很多时候，同公司内部的人也会比较困惑，数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程，通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析，可以通过假设法来破局。
<数据猿导读> 实现数据驱动有两个关键环节：一是数据采集，二是数据分析。对于传统企业来说，往往是这两点都不太具备条件。本文将给大家分享传统企业在数据采集和数据分析上的痛点以及如何解决 来源：数据猿 作
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我：“还...还不到级别。” 家人：“那是商务人员？做市场或销售。” 我：“...也不是，不过我们辅助他们作决策。” 家人：“决策不
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者
“大数据时代，人人都有机会，大数据让市场变得更加聪明”——阿里爸爸马云 “大数据对制造业的冲击，远远超过电子商务对零售业的冲击” ——阿里爸爸马云 通过两个真是的故事告诉你：数据分析很重要，数据分析没那么难。遇到过两位想转型做数据分析的咨询者：机械哥和信用卡姐，他们通过数据发生改变的故事，很精彩。 一、数据缩短了成长的时间成本。 机械哥在三线城市做陆机机械设计，，研究竞品的产品信息和市场评价是必不可少的，机械哥都要花非常多的时间从对手官方网站上、阿里巴巴上手动收集、更新相关的竞品信息，还要从机械垂直网站中一
临近年底，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目，主要靠的是：树立正确的观念。这里有5道测试题，一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
很多同学抱怨，销售分析很难做。能用的数据很少，领导们的期望却很高，总指望通过数据能直接提升业绩，咋办！今天我们系统解答一下。销售形式有很多种，不带入具体场景是很难讨论的。因此我们来个具体场景：
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题：业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？来举个例子：
人效的数据分析是所有模块数据分析里最有价值也是最难的一部分，在年底的时候很多同学开始做人效的数据分析，但是不知道如何做分析，今天我们就通过一个案例给大家梳理下人效数据分析的思路。
Yonghong Desktop是永洪科技推出的国内首款自主研发的桌面智能分析工具。它既可以帮助企业员工进行数据探索分析，让商业决策更加可靠，又能充分发挥桌面电脑的计算性能，让企业员工的分析判断更加简单高效。
时间：2014年6月6日上午 地点：北京国际会议中心 会议：中美创新链接·大数据专题研讨会 主办：中美创新协会，北京市科协 演讲人： 张溪梦，LinkedIn商务分析高级总监 演讲题目：庙算者多胜－大数据发展战略 以下为演讲全文： 感谢大家听我做汇报，我希望把我的演讲尽量变的更简短一些。我名字叫张溪梦，在美国大约做工作做了不到十年。主要目的就是做大数据分析，我以前是脑外科医生，做分析和做医生没有本质性区别，就是通过不同的症状来诊断事物本身的基本的比如说疾病。然后采用不同的方法治愈病人，让病人身体更健康。
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？ 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮企业盈利的核心就是菜品和顾客，也就是餐厅提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客，究竟顾客各自的喜好是什么，在不同的时间段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材料应该采购多少，哪种方式的促销能够带来
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。
昨天，我们为你打开了数据分析的大门，相信大家已经了解了数据分析的定义和一些工作、生活中的应用场景。 老师您一直在说数据分析有多强大，它到底能干什么事呢？能不能立马就解决我的问题？
“你做的分析，业务早知道了，怎么办？”是一个非常困扰数据分析师的问题。面试的时候遇到，会越觉得非常难回答。工作中遇到，气的想拍桌子骂娘。今天我们系统的来讲解一下，如何应对这个问题。
通常来讲，有四种方法，可以从数据中推导出高质量、可落地、可见效的分析结论。但是，并没有一种方法是包治百病的仙丹。每种方法都有特定的使用场景和难点，今天和同学们系统的分享一下，以供参考。
这周刚结束一家公司的 3 轮面试，拿到了数据分析岗的 offer。虽然岗位没变，但是在有一年gap year 和跨行求职的前提下拿到的 offer 。
小SUN目前就职于一家葡萄酒分销公司，其主要职责就是为业务部门提供数据分析报告，其中一份报告是追踪销售团队的KPI并与去年同期进行对比。
一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
以大数据、人工智能为代表的新技术正在快速推动汽车行业的发展，从智能制造到精准营销，信息化对于车企的“提升”和“改造”愈发直接和明显，而这其中，数据分析技术在其中扮演着关键的角色。
先听我这个职场老油条给大家讲个故事吧：从传统行业业务员转成大数据分析师，你知道我这些年怎么过的吗？
小伙们经常听到这样一句话：“数据分析要懂业务！”那到底啥玩意才是业务？懂多少才算懂业务？今天跟大家分享一下。
分享老师：江晓东 世界500强企业咨询师、曾担任奥巴马政府经济刺激计划MAMP项目顾问
很多同学在工作和面试时都遇到一个要求：数据的分析要给出“可执行”的建议。“可执行”这仨字难倒了好多人。怎么才算可执行？我要给销售一个可执行的建议，所以我要自己去卖几百万的货？我要给内容运营一个可执行的建议，所以我要建议她在标题里“震惊！”“沸腾！”一下？我平时就会写：“活跃率低了，要搞高”，该咋办呀！以上种种问题，今天系统解答一下。
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析，全部过程大约耗时30分钟。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。 据统计，在今天
作为一名 B 端产品经理，一直致力于研究企业内部效率工具的实施与搭建，热衷于使用以数据指标为引擎的各类增长方法。应该说，平时我的工作方法与数据产品经理非常接近，今天看到这道题，忍不住顺手答一下，很多想法不太成熟，还请数据大佬们轻拍。
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
本文作者：adelitayang，腾讯TEG产品运营 一、B端与C端运营的区别 每次说到B端，大家都会不自觉地想要问，B端和C端究竟有什么不一样的地方呢？B端能不能直接复制C端的经验呢？刚好毕业之后先是在老牌企业服务公司从事B端的运营，再做了快2年的全栈C端运营，最后又回到B端运营的怀抱。 在我看来，无论是C端运营还是B端运营，在数据运营上，共通之处都是通过已有的数据去发现问题、分析原因以及预测趋势，都是为了驱动业务的增长，如用户增长、营收增长等。 不同的是，在业务层面上，B端业务比C端更为复杂，C端往往
最近数据挖掘与分析讨论比较热的话题是“数据变现”，也就是所谓的数据挖掘在业务中进行了应用，并确实给业务带来更大的业务绩效收益。很多朋友都知道，有技术、熟悉业务是前提，但有了前提，也常常困惑于各种迷惑，数据到底被业务用了么，业务用了效果不好的话，问题出在哪里？ 本文打算通过一些经验之谈，阐述“数据变现”基本准则（个人推荐），希望抛砖引玉，能引起更多人思考、讨论。 数据变现前提准备 数据变现首先得有清洗、整理、及时、准确的数据，以及科学的数据分析方法和手段；然后得有业务的熟悉程度，包括业务流程、业务运作方法和运
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
随着人工智能、数据分析等相关技术逐步渗透到各行业中，更多的传统企业面临数字化转型的需求，以求获得良好的、可持续的发展。而绝大多数企业的数字化转型，都离不开数据分析等技术及组织文化的升级。
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