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
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
这个层面追求数据的准确性，一般以静态的数据为主，主要操作是数据的录入和记录，是HR每天的基础的数据工作，比如 员工花名册，公司人员结构，每天招聘人员数据的记录，这些都是属于操作层面，对于这个层面的要求就是要准确，当老板问你公司有多少人，每个月入职多少人，离职多少人等这些静态数据的时候，你都可以准确的回答。
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
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
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
资深数据分析师，戴文波特在《哈佛商业评论》上的撰文《数据分析师的崛起》中提到，大数据时代的到来意味着处理庞大的数据将会在每个人的工作中，占有越来越大的比重。因此，对经理人和员工来说，数据分析和数据认知能力将变得无比重要。 此外，《埃维诺调查》中的一次报告结果显示，超过百分之六十的管理者认为他们的员工需要提高分析能力去将数据转化为洞察力和商业价值。许多行业的高管都已注意到了数据分析的重要性，并认为数据分析能力及数据分析人才是企业发展的必需品。而在真正通过数据为企业做出贡献这个问题上，分析，很多
数据挖掘挖什么？ 前一篇我总结了一些软件的区别和选择。在数据分析的学习道路上，放正了心态（心术篇），扎实了基础（理论篇），熟练了工具（软件篇）后，无论是学术研究还是业务应用，基本可以独立地进行数据分析的工作了，而更多技能的提升需要在数据分析这个平台里不断的进行实战研究，不断提升对业务的敏锐分析，不断的精通对软件的创新演练。 然而，有了这些还不够，数据分析只是在已定的假设，先验约束上处理原有计算方法，统计方法，将数据分析转化为信息，而这些信息需要进一步的获得认知，转化为有效的
数据分析（DataAnalysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲，我对“数据分析”的概念知之甚少，仅有的那点理解：统计数据，分析数据，大数据（BigData）。 正文 如何对产品进行数据分析呢？或者说对我这样的一个数据分析小白来讲，该从何入手数据分析呢？思维方式决定行动结果。 第一要点：什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形
数据分析( Data Analysis )——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊!甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲
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
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。
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
数据人才目前处于一个供小于需的状态，在主流招聘平台上可以看到各行各业都在不断地招募数据人才。为什么数据人才会这么稀缺呢？培养一个数据人才需要多久呢？ 本文作者张明明，现任美菜网决策支持部负责人，数据运营高级总监。著有《数据运营之路：掘金数据化时代》。 希望看到本文的企业领导，更加珍惜企业的数据分析师，他们是整个社会花巨大成本培养出来的，希望可以给他们更多机会，以发挥更大的价值。看到本文的数据分析师，请转给你的领导。 ▊ 为什么数据人才会这么稀缺呢？ 数据人才需要横跨三个专业：数学、商科、计算机，同时需要结
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。
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
导读：只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，本文为你一一道来数据分析岗的功能目的，以及组建方式，干货满满，诚意推荐！ 数据分析行业现在大热，只要是在科技创新领域的公司，纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解，还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队，在什么时机组建？又以何种方式组建？本文为你一一道来。干货满满，诚意推荐！ 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly 以
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾；一方面最近几年大数据是越来越火了，也希望自己的经验能帮到那些对数据有热情、希望从事数据行业的新人们；还有一方面，也非常重要，是希望借助知乎这个平台跟广大同行们做一个交流，互相帮助，共同成长。
如果数据分析脱离业务，那么数据分析无任何意义，数据分析师或者数据分析部门于企业而言没有任何存在的价值。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
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。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
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。
相信很多数据分析师的脑海中都无数次冒出过这个念头：出去开一个数据分析公司吧，喏，就像他们： 房地产数据分析师 · 张先生：我要创业！开一家数据分析的公司，什么万科、万达、万通、万维网....都是我的客户！喂，什么？哦不好意思我不买房，等一下，那个...请问您需要数据分析吗？我们专注房地产数据分析，聚类分析、回归分析、决策...喂？喂？ 零售业数据分析师 · 小王：老子不干了！老子要自己接活做，给楼下小卖部做数据分析！ 互联网数据分析师 · 强强：我辞职了，开了一家公司，我们公司做流量分析、推荐系统，构建
数据分析这词汇时髦的不得了，然而就像这些年所炒的各种概念一样，当冷静下来，请很多人解释数据分析到底是什么时，恐怕要有一个不错的答案很难。 比较常见的答案是：数据分析就是分析数据。那么怎么分析，分析什么呢？显然这个答案没有回答实际的问题。然而，正是这种含糊其词的状况，笼罩在业内，尤其是互联网行业的数据分析领域。似乎数据分析的诉求不断的提升，但究竟分析什么，用什么分析，分析的结果如何应用，不要说想清楚，恐怕连想都没想过。 在我看来，数据分析不是一项工作，尤其不是从后台取个数据，做个图表的工作
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用，其关键在于挖掘数据潜在的价值，解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系，进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查
网易 网易商业数据分析特训营 —— 0基础 0费用 3大免费福利—— 日常工作中你一定遇到过这样的情况： 工作汇报需要展示数据，做了十几页PPT却总是看不到重点，领导看了直摇头！不会数据可视化怎么办？ 来网易3天学会制作炫酷可视化报表！ 用超强数据分析能力征服领导就现在！ 原价值￥599 网易数据分析特训营 扫码0元报名 | 限额50人 领取3大福利 | 先到先得 0元报课，还能领免费福利！ 01 福利1：100套万能可视化模板 完成3天免费体验课程即可0元领取 福利2：100套职场汇报
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
在现代社会，数据分析日益成为重要的一环。不同领域需要处理不同的数据类型和数量，因此需要使用专业的数据分析工具，以提高工作效率并保证数据分析结果的准确性。SPSS软件就是一款常用的数据分析工具，具有强大的数据处理、统计分析和图表制作能力。本文将详细介绍SPSS软件的特点和使用方法，并结合实际应用场景进行演示和说明。
咨询业内有一个经典的故事： 一个农民赶着羊群在草原上走，迎面碰到一个人对他说：“我可以告诉你，你的羊群有几只羊。”随即，他用卫星定位技术和网络技术将信息发到总部的数据库……片刻后，他告诉农民羊群共有1460只羊，并且要求农民给他一只羊作为报酬，农民答应了。随后，农民对他讲：“如果我能说出你是干嘛的，你能否把羊还给我？”那人说，“行”。农民说：“你是一个咨询顾问。”那人很惊讶，问农民是怎么知道的。农民说：“有三个理由足以让我知道： 1.我没有请你，你自己就找上门来； 2.你告诉了我一个早已知
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
数据分析就是用合适的方法来发挥出数据的最大价值，这是一门结合了统计学，高等数学，工程学，商业决策等知识的技能，其中高等数学，工程学和统计学这些都是硬技能，而商业决策是属于软技能，数据分析师就是具备这些技能的岗位。数据分析师也有所侧重点，有的人是商业出身，偏向于商业领域，有的人是统计学出身，偏向于统计领域，有的人是工程学出身，更偏向于it领域。企业在进行招聘的时候，他们会根据自己的需求选择合适的数据分析师。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
从各大招聘网站中可以看到，今年招聘信息少了很多，但数据分析相关岗位有一定增加，而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视“数据人才”？
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 这些由我们创造的信息背后
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 作者：TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点的重点阐述。 来源：TalkingData 1.3.4提炼演绎 事实上，每一次数据分析都要经过长期的准备和努力，曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据，所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要。 可以预见的是，当数据分析由系统来实现时，我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织，比如在游戏数据分析中，我们会针对鲸鱼做分析，对留存做专门的分析。这
不是所有的大数据都是有价值的，大数据只有“动起来”才能体现其价值，否则，很可能是无用的。很多有着海量数据流的公司，虽然有着大把客户资源和现金流，本来是非常适合进行大数据处理，但因为各种原因，这些数据依然存在服务器中，没有发挥一点价值。
一千个读者，就有一千个哈姆雷特。同样，数据中台对于企业内部不同角色的价值也不同，下面分别从董事长、CEO、 CTO/CIO、IT 架构师、数据分析师这 5 个角色的视角详细解读数据中台。
【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
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
GrowingIO联合创始人、CEO， 前LinkedIn美国商业分析部高级总监，张溪梦应邀参加7牛D-Furure 数据时代峰会，发表主题为《用数据分析创造商业价值》的主题演讲。 数据是一种连接。它连接4个最基本的象限，时间，地点，任务，事件。我们为什么要说数据会是下一次技术革命浪潮的最重要的指针？大家来看一下，根据美国几家顶级研究机构的报告，（Gartner，IDC等等），在未来的5年，我们会有40亿人通过互联网产生各种数据，将成就一个4万亿美元的市场，将有两千五百万种软件接入，2
GrowingIO联合创始人、CEO， 前LinkedIn美国商业分析部高级总监，张溪梦应邀参加7牛D-Furure 数据时代峰会，发表主题为《用数据分析创造商业价值》的主题演讲。 数
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
对象存储
实时音视频
云直播
