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
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
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
在当今数字化时代，大数据已经成为了各个行业的核心资产。然而，面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息和洞察力却是一项巨大的挑战。这时，机器学习（Machine Learning）技术的应用变得尤为重要。本文将深入探讨机器学习在大数据分析中的应用，解释其原理、展示示例代码，以及探讨未来的前景和挑战。
在当今数字化时代，数据分析成为决策制定和问题解决的关键工具。随着人工智能（AI）的迅猛发展，ChatGPT作为一款强大的语言模型，为数据分析师提供了全新的可能性。本文将探讨如何利用ChatGPT轻松搞定数据分析，并为您提供一些实用的代码示例。
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。
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。
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~
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还
我们常说：数据分析辅助决策。可到底是怎么辅助的，很少有系统讲解。今天用3分钟系统科普一下。首先，我们得明白决策是什么。决策其实就是下决定做一系列的动作。既然是做动作，就会有5w2h。需要注意的是，5w2h不是像小学生玩填字游戏一样，填满了就完事，而是有内在逻辑的。按照决策的逻辑，5w2h的展开顺序应该是：
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
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。
BI工具和报表工具都是现在大数据时代下用得比较多的分析工具。很多人分不清BI工具和报表工具到底有什么不同，下面，我们就从面向群体、技术架构、用途和作用效果等四个方面，详细说下它们之间有何不同。
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。
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：
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。
“数据助力业务”大号口喊了很多年，可一提到数据分析，人们习惯性的依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子，具体看看到底啥样的数据分析有用。
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。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。
“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。
根据 TIOBE 公布的最新一期编程语言排行榜，Python 荣获 2021 年度编程语言称号。 Python作为编程语言，简单、高效、易学，可使用的范围很广。在大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域，Python 都有无法替代的作用！ 比如著名的豆瓣、知乎网，就是用Python开发的。 通过爬虫工具，抓取高分电影的影评、招聘网站的职位、美食餐厅的坐标； 面对海量数据，Python 可以通过 vlookup 函数，数据透视、模糊筛选等函数快速得出你想要的结论，还能生成漂亮的可视化图表。 至于制作热力图、
“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：
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
其实这是相当错误的理解，但有这种错误观念也不怪大家，因为这两者都是大数据时代下的数据工具，两者的功能确实也有所重合，但两者在本质上还是存在较大差异。
分享一下自己工作5年后，成功拿到京东offer，从传统行业转到数据分析的经历，希望能对同学们有所帮助。
最近有朋友问我，做数据分析还是做商业分析！？其实，我们之前分享数据分析内容多一些，今天就来分享一下商业分析。（文末我们有赠书）
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “商业分析”——听到这个词，是否会觉得非常“高大上”？ 其实，它很接地气！ 本质上，商业分析就是“用数据分析方法，解决商业问题”。 国外有一个专业的名字就叫商业分析（Bueiness Analysis）；国内也有企业挂出来的岗位叫商业分析，有些岗位在招聘时会要求具备商业分析能力。 企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。 商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能！ 商业分析也是数字化时代的基础能力！ 然
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！
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
我们总说数据驱动业务，可平时看到的，却总是业务部门追着数据部门屁股要数据。哪里是驱动业务了，分明是被人牵着鼻子走啊！
很多人苦恼，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。其实，掌握技能和工具只是第一步，做好数据分析还必须要有数据分析思维。
现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对运营人来说，数据分析就是运营人职场能力的分水岭，不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营，数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配：
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋
作为国内领先的家电制造企业，在其20多年的发展过程中，创造了无数辉煌的成果，多款产品销量排名全球前列。
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。 从外行的角度看来大数据是个挺了不起的东西，它也确实了不起，不过有一个前提就是我们能够有效地处理数据。怎样从海量数据中找出有用的信息才是最重要的。 本文中我们会讲一些大数据的用例比如分析促销行为、诊断交通状况等。我们还会谈一谈大数据的收集方法以及处理的过程。 1、
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。
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
以前我在某外企银行实习的时候，需要处理将近七年的财务报表，如果按照传统的方式，我估计七天七夜都处理不完，就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格，有专门的IT把控。很多软件是下不了的，即使是python这样的开源工具也不行，下载软件都需要找IT审批。
有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系？今天我们系统解答一下。搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环。留心看哦。
最近我招了一个高级数据分析师，90后。 一个月5W，招进来之后发现，我给钱给少了！ 为什么这么说呢？ 因为真的太省心了！ 你让他简单出个报告，他可以给你从好几个维度进行数据分析，得出具体方案，还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人，对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人，还在用过去的方法和思维解决现在的问题，这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变，企业对人才的需求也在变，当数据化的浪潮来袭时，没有人能独善其身。 那么问题来了，如何才能成为顺应时代发展趋势，成为数据时代的“弄潮儿？” 1 一份埃
在SaaS领域，数据分析可以用在多个方面，比如测算SaaS公司的经营数据，评估健康度；分析用户的各种行为偏好，改进产品；分析公司投入产出比，用于评估业务方向；数据分析本身也可以成为SaaS产品的一部分，为SaaS产品的用户提供数据服务。 数据分析在SaaS发展的过程中至关重要，是不断修正产品发展方向的重要参考，也是评估公司业务健康度的重要依据。通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
时至今日互联网每天新增的数据量达2.5*10^18字节，而全球90%的数据都是在过去的两年间创造出来的。举个直观的例子来说明一下互联网的数据量：假设大西洋里每一升海水代表一个字节的数据，那么整个大西洋存储的数据也只能到2010年就满了。
用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。
“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
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