人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的统
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分
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
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的
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
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！
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。
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
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
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
数据分析逻辑是整个人力资源数据分析过程中最核心的一个环节。我们在学习数据分析的过程中，一些软性的技能我们可以通过线上学习或者跟随老师的操作，反复的操作就可以学会，比如EXCEL的技能，这些都是数据技能类的知识。但是思维的养成和改变确实最难的，数据分析的思维需要你在真实的工作场景中，通过真实的案例的学习，积累数据分析的经验，养成数据分析的思维。所以数据分析的思维是不断学习积累的过程。
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。
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
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
【摘要】数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。< span>< span>< span>< span> 数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。在此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一，也被视为我国21世纪的黄金职业。在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解，与大家切磋。 这个话题可以
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值，进行客户价值管理是未来的趋势，而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛，尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用，自上世纪数据分析技术在美国应用以来，现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
”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
数据分析从业这么多年，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪，焦虑的是数据分析的门槛并不高，而且有明显的职场天花板。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
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
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
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。
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？
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。
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
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。
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
众所周知，数据分析师有两个发展方向，一个是商业数据分析师，一个就是数据挖掘工程师。
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
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：
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
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
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
近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。
想学习数据分析，但不知道从哪里下手，那么直接看看公司招人的条件，总结一下，你就知道学习什么了。基于此，小编爬取了拉勾网上面关于数据分析的招聘信息，并存储到MySQL数据库，最后进行数据分析。
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。
我们生活在一个大数据时代，数据无处不在，CDA数据分析师在现如今的社会中已经越来越火热了，不少的人想要问什么是CDA数据分析师？如何成为一名CDA数据分析师？下面我们就对此有一个简单的介绍。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
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