该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语，有哪些数据分析的类型，数据分析有什么作用，以及我们做数据分析有哪些主要流程。
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告，我们通过数据的数透，数据的汇总，在通过数据的可视化数据仪表盘，然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析，最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现，在这些工作中，对大家来说，可能做数据报告比较化时间，我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的，因为每个公司的情况不一样，你肯定是需要进行修改个更新，但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能，你就不能做出一个很好的数据报告。
在做数据分析的过程中，经常会想数据分析到底是什么？为什么要做数据数据分析？数据分析到底该怎么做？等这些问题。对于这些问题，宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂，技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇，图表怎么做，excel工具怎么用，结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析，因此别以为大数据什
技术分支篇中，我们探讨了各种可能的技术方案，接下来，就是对这些技术分支做一个小结了。
在我们做数据分析的时候，我们需要把复杂的数据做可视化，通过各种精准的图表来呈现数据的关系，我们的数据分析基础就是建立在数据可视化上，但是我们很多的HR同事花很多时间去做数据图表，可是做出来的图表还是不尽人意，今天我们和大家聊聊如何在运用数据模板在几秒钟就可以做出精准的高大上的数据图表。
但是，怎样才能成为数据科学家？或者说，一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养？
编者按：本文作者 Karolis Urbonas，文章选自他个人博客。AI 研习社编译。 对于数据科学家这一职业，你了解多少？ ——这是个被大公司追捧的职位，供不应求，待遇特别高。职场里“数据科学家”的招聘相当火爆，各种线上线下的培训课程野蛮生长。 这是大多数人对“数据科学家”的印象。 但是，怎样才能成为数据科学家？或者说，一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养？ 具有十年从业经验的亚马逊资深数据分析师 Karolis Urbonas，经常被人请教这一问题。这促使他回顾自己的职业生涯——“我是怎么一步步
写在前头，数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事：经过深入地分析了销售数据，做了很多种不同的大胆假设，并小心检验了假设的合理性。
假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
你知道哪些做数据分析的图表？柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表有很多，用excel就可以生成，但是本文我想告诉你的是，通过这些图表该怎么做分析？
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。
我们今天来讲讲招聘完成的平均数和招聘完成率的交互的数据分析图表，我们可以根据一定周期内的招聘完成平均数，来交互招聘完成率，根据不同的招聘完成平均数我们可以看到我们招聘完成率是多少，同时我们也可以呈现出每个部门是在平均数以下还是以上，如果要完成80%的招聘完成率，会有哪些部门是有可能在平均数以下的，我们先来看看做好的效果：
有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
“你做过什么分析，介绍一下”是个面试时经常被问的问题。很多同学答完以后被怼，更多的同学没有自信回答。为啥？因为大家平时都在范嘀咕：“我可能做了个假的数据分析。到底数据分析是啥？为啥我感觉我做的不是？？？”今天简明扼要的教大家如何判断。
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：
传统企业里，Excel仍然是数据存储，报表生成和数据分析的主力军，随着数据体量的增长，和数据分析、挖掘，BI更进一步需要，如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。
上一篇文章提到了疫情之下的产业转型，产业转型的一个大的方向就是线下转线上，即有能力的企业发展自己的电商平台，小企业借助别的电商平台。当这种转型进入一定的阶段后，接下来的必然要走的一步就是进行一些大数据的分析，开发相关的大数据平台。对应的这种情况，其实也是有能力的企业开发自己相应的数据平台，或者提供通用的数据分析平台，对外提供服务，小企业则借助这种服务进行数据分析。
报告正文： 大家好，我是来自猎聘网的单艺，很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受，可能会偏虚一点，偏方法论述一些，希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景，数据分析的背景比较杂一点，有的是从工程上过来，有的是从数学统计，有的是从物理、心理学、社会学，他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘，也有比较多的工程经验，我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情，包括
最近有很多小密圈的朋友问我，到底数据分析是怎么做才能做到全面和深入呢？恰好，昨天也看到一个做电商的小朋友，在做电商分析的时候，所操作的基本上就是对各个数据指标建立分析图就完成了分析，然而这是极其不全面的，甚至是错误的分析。因此这篇文章就是简单以一个案例来说明数据分析和挖掘的基本流量和思路。
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：
身为数据分析师的你，有没有经历过这样的苦恼？ 写了那么多页PPT没人耐心看？ 提了那么多的数据后却没有然后？ 业务部门觉得你拿着高薪没干啥活（O(∩_∩)O哈哈~） ... ... 是的，数据分析师们拉了很多数据、画了很多图、建了很多模型，但是，并没有传说中的数据驱动业务，或许连装饰业务都谈不上？ 这是不是有点令人绝望？ 本文主要从源头角度帮助数据工作者合理判断识别需求，并通过需求+沟通+落地三大法则，帮助数据人员发挥数据在企业中的价值，少走弯路。 关键词：数据需求、基本要素、落地法则 为什么自嗨？ 还记
上图列举了以不同关键字进行搜索返回的岗位数：软件(11113) vs 生物(216) vs 生物信息(44) vs 数据科学家(152) vs 机器学习(280)。不难看出，至少在澳洲职场上，软件相关的工作是远多于机器学习和数据科学的，机器学习岗位仅为软件岗位的3%。抱着好奇的想法，我在智联招聘上对北京地区做了相同搜索：
在前面的文章中有写过如何快速的了解一款产品（回看请戳下面链接），但在产品初期可获取的用户反馈相对来说是有限或没有的，那么当我们接到对产品优化的工作时就要主动去了解用户，这个时候我们要怎么做呢？今天这篇文章就和大家聊下用户调研。 如何快速了解一款产品（一） https://www.jianshu.com/p/fdb697421e37 如何快速了解一款产品（二） https://www.jianshu.com/p/f144eb2da36a
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？
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。
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？有些案例讲ABtest，可版本是产品出的，裂变活动是运营做的，我只是算了一个数据呀。
大家好，我是小团，是数据原创自媒体 “城市数据团”众多数据分析师之一，目前主要担任数据可视化的工作。
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：
论坛君 9月11日—9月12日，由经管之家（人大经济论坛）主办的“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”在北京举行。本文是Growing.io创始人张溪梦在峰会上的演讲全文，演讲的主
摘要:一群数据分析师在一起谈论着什么?他们最关心什么问题,如何从QQ群这个角度,去做客户的定位分析? 从聊天记录中挖掘出商业的机会，找准最佳推广时机, 深入了解客户需求,做精准的服务.看看用流行的分析
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天，我和同事大鹏约好晚上一起喝酒，离下班还有5分钟，老板突然Q我：
简单理解：网站的数据分析师，主要是针对目标站点进行SEO诊断，在这个过程中，它涉及大量的数据分析，比如：
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。
原作者 CDA 数据分析师 去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA 数据分析师学员。 李运超同学在论坛上分享了自己从一个财会从业者到一名数据分析师的成长历程。 本文根据李运超在峰会上的分享整理而成。 大家好！我叫李运超，我目前是在中国人寿保险分公司做分析师，我是CDA第四期的学员，也是刚刚从一个数据分析的学习者变成从业人员。 我以
“数据分析要助力增长！”是很多公司的要求。然而实际执行的时候，很多同学都犯了难。看起来每天的工作就是在计算数据，这还能咋增长？有些案例讲ABtest，可版本是产品出的，裂变活动是运营做的，我只是算了一个数据呀。 今天详细给大家解答一下，到底怎么做能实现增长。 增长的底层逻辑 问一个灵魂拷问：业务为什么会增长？想要增长，首先业务本身不能做得太烂，其次，业务得有足够的发展空间。 在这两个前提下，产生了四种增长的底层逻辑： 1、不需要对现在做改变，只要单纯的增加投入，就能有更大产出 2、需要对现在做改变，要把现在
题外话：天天不用做事也是一种痛苦，老天爷呀，看在我如此虔诚的份上，就让我一个人承担这样的痛苦吧！
现在很多企业都在做数据化转型，相对应的是企业内部的各个部门也开始做数据化的转型准备。这几年很多的公司，很多的机构，很多的HR 都相继提出人力资源要做数据化转型，数据要驱动业务的发展，支持公司的战略。但是我们听到了太多的 WHY，战略层面的数据化转型，数据体系的搭建，人力资源整体的数据转型，人力资源支持业务的发展，HR的思维要如何的去转型思考。但是很少有人告诉你，作为一个HR 你在企业里，你应该怎么做，如何去在你自己的人力资源模块里进行数据化的转型，建立数据体系，人力资源结合业务去去确定业务，发现问题，解决问题。
吴甘沙 Intel中国研究院第一位“首席工程师” Intel中国研究院院长 亲爱的各位同仁，各位同学，早上好。讲到大数据，就要问数据分析师应该做什么？所以我今天的标题是大数据分析师的卓越之道。这里不一
9月11日—9月12日，由经管之家（原人大经济论坛）主办的“2015中国数据分析师行业峰会（CDA?Summit）”在北京举行。 英特尔中国研究院院长兼首席工程师吴甘沙以“大数据分析师的卓越之道”为主
看过前一个系列连载，很多同学很忧虑的问我：“陈老师，能不能讲点数据分析怎么真刀真枪帮企业挣钱的例子，给我们一些信心”。今天我们就来讲这个。出于正本清源的目的，之前我们分享的是数据分析如何体系化服务业务，这才是数据分析的真正用处。但如果真的问我，有没有奇门遁甲的手段，直接拉动业绩增长？当然有！
书接上回（上周二），前期准备ready，接下来是调（chao）研（xi）的时间，开始构建自己的指标。
在日常工作中，我们最常用的是柱形图、折线图和饼图。今天兰色要分享一个冷门图表：直方图
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