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。
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？
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。 那到底有哪些场景呢？这里简单盘点一下。 首先，toB和toC业务是完全不同两大场景。toC业务面对的是个人的衣食住行的需求，离我们的生活很近。经常我们把自己当做消费者思考一下，就能理解toC业务是做什么的。而toB业务则是服务企业生产经营，很多同学不能直观理解。 更难的点是：toB类业务数据
许多公司可能都在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？ 数据分析《大数据时代》的作者Victor教授说，人们应该知道如何从大数据中发掘价值，对数据的第一次使用只实现了其价值的冰山一角。许多公司可能都 在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？借由数据分析来达到营销活动的成功 对于没有经验的营销团队也许是个挑战。 以下是常常导致企业未能充分利用数
这也是为什么有经验的数据分析师的工资水涨船高，但是校招数据分析师招聘内卷化严重的原因。
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
1 线上数据测试模型 1.1背景 随着移动互联网的发展，移动app质量要求越来越高，传统行业质量的保证方式是测试人员在app开发过程中进行阶段性的测试，这种测试方式我们可以称之为主动测试，即测试人员主动对app进行测试。这种测试最典型的模型如下： 图1 传统测试 测试质量的高低取决于用例输入的全面性，体现在产品上莫过于包含场景和数据。 虽然测试人员借助于自身测试经验和一些测试理论（探索性测试、精准化测试等）已覆盖了产品绝大部分功能，但依然存在不够全面和不具有针对性等问题。某些功能测试人员是无法测试保证
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
数据只是数据分析的素材，数据分析则是一个系统工作。就像我们想做一个大盘鸡招待客人，光从菜市场买一只冰鲜鸡回来是远远不够的，还得：
“略”有增长，这种说法本身就是数据大忌。这么汇报，很有可能被较真的领导连珠炮似的轰炸：
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过……
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
<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
我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代，你可以运用数据分析的威力找出什么可行，什么不可行，沿着最有效的路走向成功。
主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。
运营是什么 大家都说运营是互联网行业门槛最低的职位，无论你是什么行业的，要想进入互联网行业，可能大部分人都选择从运营做起。运营人是将产品连接到用户的中间渠道，如何实现有效、高效运营是每一个运营人一直思考的问题。 图片来源：网络|仅供参考 数据分析是什么 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。各项数据大盘是运营人们做决策分析的一大基础，现在市面上提供数据服务的公司可真不少，如何获取及时、准确的数据？如何分析这些数据？又如何有针对性地制定运营策略？相信你也和
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程，要有一个学习地图和学习路径图，不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容，结合不同的形式和路径，在一定的周期内完成学习内容，最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
著名广告大师约翰·沃纳梅克曾说过“打广告的钱有一半是浪费的，但客户永远不知道是哪一半。”尽管如此，每一位广告主都还是希望把漫天撒网的广告变成一种精准的目标广告。只有这样，广告费才真正是“把钱花到刀刃上”。因此，我们也听到了很多精准营销、精准传播的概念。事实上，做到广告的精准投放，并没有想象的那么难，更精准的营销需要仰仗的是数据分析。 360°无死角的数据分析 事实上，很多企业，尤其是互联网企业，已经通过对渠道ROI(投入产出比)进行数据分析，实现了一定程度上的精准投放。数据分析主要方法有两种：一种是记录每一
感谢您在百忙之中抽出时间来阅读此信。虽然未曾谋面，但我们关注您已经有很长一段时间了。
某零售公司，同时有线下门店和线上自营微商城，现在大老板要求运营部门“提升同时在两个平台下单用户比例”。运营总监表示：“数据驱动业务，请数据小组给出清晰的指引”。你是这个公司的数据分析师，问：这时候该做啥事？
在网页改版中通常只能通过主观审美调整来吸引观众，而提升的效果让人捉摸不定，但你是否想过通过数据“审美”后，调整一个按钮就可能多带来几十万的客户增长。如何合理优化流量到站后的目标转化，从而大幅提升你的网站收益，让网站运营事半功倍？近期的数据侠实验室线上分享活动中，DT君邀请了PTmind的解决方案总监吴越，分享了关于用数据进行网页优化的案例。
人效数据分析是人力资源数据分析里最能体现人力资源价值的一个分析模块，也是老板最关注的一个数据指标，因为这个指标是和公司的财务关联在一起的，通过人效的数据分析和对比，我们可以看出公司的人力成本在行业是否有竞争力，人员的调薪和人员的编制是否需要调整，这些都是通过人力成本和人效的数据分析得出来的。
你花了大半天整合了一张数据表，却因为其他部门的错误，导致表格结构全错了！于是你又要吭哧吭哧重新来过...
<数据猿导读> LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，年收益超10亿美元；美国基因测序公司Phosphorus完成1000万美元融资；IBM“环保之旅”再进一步，将建土壤环境大数据联合实验室……以下为您奉上更多大数据热点事件 📷 来源：数据猿 作者：abby 一、LogMeIn拟18亿美元收购Citrix旗下GoTo业务，年收益超10亿美元 日前，来自荷兰的云通讯公司 LogMeIn 宣布将拟18亿美元收购Citrix 的GoTo业务，用于整合其云通讯业务。Lo
零跑汽车自成立以来，始终坚持核心技术的自主研发，成功自研智能动力、智能网联、智能驾驶三大核心技术，是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家。
随着线上消费内容和场景的不断丰富，居民线上消费习惯日渐养成，传统金融行业发展模式也被逐步打破，强化线上渠道粘性成为金融行业发展的普遍共识。金融企业推动线上化，既要构建在线触达客户、识别客户、推荐产物、完成销售的全线上营销体系，还要做盈亏线运营、风险防控、成本管控等线上运营治理。如何实现？就需要对客户的各种数据举行分析，并在分析的基础上实现大数据在金融行业的规模化应用。
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢？ 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
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？
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力； 3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。 实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最
【每周一本书】之《游戏数据分析实战》：盛大游戏数据分析专家亲历16年的实战经验分享
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。
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
随着科技的发展与行业竞争的日益激烈，制造业也逐渐走向智能化发展。制造业的改革是利用物联网技术和自动化设备，实现生产线的智能化和自适应生产，优化生产流程，提高生产效率和质量，为企业创造更大的价值。
读书交流│7期 数据分析原理 6步解决业务分析难题 data analysis ●●●● 分享人：夏宇 大家好，这里是小飞象·数据领地·读书会第7期完结直播总结分享，本次直播的目的有两个，一是我们第7期读书会的总结，给大家梳理一下《数据分析原理》这本书的精华内容，二是为我们，参加这次读书会，并完成全部任务打卡的小伙伴们，进行结业颁奖。分享时间大概在一小时左右，大家要坚持听到最后哦。（可以在公众号留言交流，读书会往期回顾） （夏宇个人公众号） 做一个对世界充满好奇的人！我们在工作中或多或少都会遇到很多的业务难题，有些人在解决问题时会根据过往经验解决，但往往这种凭借经验拍脑袋处理得到的方案并不一定会对业务有增长效果，甚至根本无法真正地解决问题，但是如果你可以具备数据分析技能和思维，找到关键影响的数据源，通过对业务模块的判断，确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环，有助于业务增长和问题解决的。 但是，我们学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。如： ▶如何理清业务分析思路？如何成为业务的专家？ ▶如何获取行业的数据？基于不同场景的如何选择合适的方法？ ▶如何写出优秀的数据分析报告等~~ ······· 所以本期，小飞象·数据领地·读书会的直播总结，就来跟大家一起来品读《数据分析原理》：6步解决业务分析难题，系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤。 在这过程中，建议全程认真听，带着思考来听（去看），有任何问题都可以随时交流哦！ —▼—
通过数据分析可以知道商业模式是否可行，评判那种推广渠道效率最高，能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题，能评估改进效果。 有哪些数据？ 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含：访问量（IP UV PV）、平均浏览时长（浏览量）、新UV比例、跳出率、转化率（注册、订单、支付）、流量来源（搜索、直接、连接、地区、推广）、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含：订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
数字经济时代，数字化趋势已然成为各行业共识。银行作为数字化转型的排头兵，积极推动数字技术与实体经济深度融合，核心目的之一即是达成数据驱动业务发展的能力。基于对金融行业数字化的观察，我们发现在银行业的领先实践中，国有行、股份行、城商行均将数据能力作为数字化配套能力建设的重点，以企业级视角进行顶层设计和统筹规划，持续增强数据支撑能力，深化数字化经营管理。而分行在总行的数字化战略下，也纷纷基于实际业务情况，深入探索实践以完善自身数字化建设。
在线社交媒体，希望通过数据时刻洞察用户关注什么，提供相应内容和广告；金融巨鳄，希望能从大量数据中获得深层信息，时刻预测行业走势；BAT等顶级科技企业，纷纷生产大数据产品，为其他行业提供以数据为基础的服务……
“互联网教父”凯文·凯利曾经指出边缘式创新具备颠覆式力量，这个理论适用于经营管理，但对于个人职业发展也同样适用，大数据时代催生出了数据分析师这个新兴职业，对于很多人来讲，选择一个快速成长的新行业，才会
怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对１０多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现： ■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运
作为老牌涂料品牌，立邦漆近期的转型简直可以称得上“逆生长”：从耳熟能详的广告语“为你刷新生活”，到年轻化iColor官网的上线，实现了一场华丽转身。从产品开发、制造，到直面客户的销售环节，立邦涂料，这一拥有近120年历史的涂料公司，拥抱信息技术，将大数据分析融合到产品开发、制造和销售等各个环节中，全方位多角度的让数据分析发挥功效。 利用数据分析深度了解消费者偏好，找准市场定位 立邦的家装设计网站iColor官网不仅能够像普通家装网站一样提供家装问题的解答，让消费者获取大众生活中具有普遍认同感的大众时尚装修理
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，上午同步开放4个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的上午大数据与生物医疗分论坛中，来自北京大学第三医院、微软等六位专家与教授，分享了大数据在生物医疗行业的实践和应用。 人工智
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