辛辛苦苦跑的数据没人理，对数据分析师/专员来说是一件极具挫败感的事情。如果在日常更新数据的同时，还要接大量没头没尾的临时性需求，就更有挫败感了。如果发现接的临时性需求其实可以用日常数据替代，就更有挫败感了。“求求各位大爷看一眼报表好不好！”一股怨气油然而生。每天埋头跑数没人理，葬送数据新人职业发展的头号杀手。
“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。
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：
数据分析/挖掘工作的疑惑 本人在读硕士一名，研二，理工科，所作工作于这两方面无关。但是，最近对这个方向特别感兴趣，真的很想从事这方面的工作。目前，正在自学中，以及找相关实习。但是，我看了一些东西之后，有些不解。问题如下： 1 数据挖掘与数据分析在实际工作中真的有很大不同甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？分不清，分不开。 2 有些单位（互联网、软件）找数据方面的人会要求编程比如python，r，hadoo
在年底的时候我们都会做人才盘点的数据分析报告，很多同学在做人才盘点的过程中都会比较关注人才盘点的形式，人才盘点的数据可视化或者是数据的描述，很少有同学对人才盘点的数据进行深入的分析，并根据分析解决进行数据的诊断给予解决方案。今天我们通过一个案例和大家分享下如何结合数据化的人才盘点模型来做分析报告。
“数据驱动营销”这个词并不陌生，业界有很多运用数据驱动营销的例子。数据驱动营销最核心的理念和价值就是在对客户数据和营销执行数据分析结果的基础上做出下一步的市场营销决策。近期数据侠实验室，DT君邀请到了IBM市场部大中华区数据分析部经理孙宁，她将用IBM的应用案例，为大家解读数据驱动营销之道。
上一节讲了笔面试心态的准备，今天是真的要讲一些笔面试准备的干货了~把一个小时的小班私教课内容拿出来做成文字还是挺头疼的，毕竟文字不能像小班课一样顺着同学们的反馈进行延展。不过有机会听我的小班课的同学还是少数，还是整理一些文字内容供大家参考吧~今年的秋招虽然艰难，还是预祝各位同学都能拿到心仪的Offer。
商业智能BI软件，是基于信息技术构建的智能化管理工具，能实时地对企业内各个系统，如ERP、CRM、SCM等产生的数据进行整合分析，并给出分析报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的经营决策。
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！
毫不夸张的说，转化率就是互联网业务的核心。没有转化率支撑，再多用户活跃，再多新人注册，再多广告阅读，都是纸面上的虚假繁荣，因此转户率如果降了。常常引得老板大吼：快分析原因！然而数据分析师给的分析结论，常常不令人满意。今天，我们就系统讲讲转化率的问题。
很多小伙伴不清楚做数据分析的流程，经常疑惑：到底做到什么程度才算是一个完整的分析？其实，数据分析是有标准模板的，一共分8步走，只要全部做完就可以了。
上一篇我们分享过：写报告是一回事，讲报告又是另一回事。很多新人抱怨，每天只有日报、周报、月报的常规报表，压根没有做真正分析的机会。可往往给了机会，让他做一个报告给大家听，开讲5分钟台下听众就纷纷掏出手机，愉悦的搓了起来——怎么破！今天我们就举个简单的例子看看。
有同学问：每次做的数据分析报告，业务方看了不是说“我早知道了”，就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。比如最近一次，诊断业绩波动问题，分析了一堆流量*转化率*客单价数据，业务方却哈哈大笑，说跟这些都没关系，纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办？
“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。
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：
有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。可要怎么提升呢？今天系统分享一下。
效益指标是用来评价收益的指标，可以是赚了多少钱，带来多少新客户，也可以是销售额增加多少。这里的效益指标是一个广义的概念，只要是目标定义下的收益都可以算在内。
OA、ERP、CRM都属于企业管理软件范畴，用于通过信息化手段帮助企业管理人员管理企业，提高管理职能，提升工作效率，但是三者之间有什么区别呢？
数据分析写的运营分析报告，和运营写的数据分析报告，到底有啥区别？这不是个绕口令，而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。大老板喜欢看报告，下边的人人奋笔疾书，好不壮观。
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）
商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析（Bueiness Analysis）国内也有企业挂出来岗位叫商业分析，招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。正是“商业”两个字，让数据分析有了完全不同的使用方法。
现代企业信息化程度越来越高，ERP、生产制造、财务营销等管理系统，各类数据报表、分析报告随处可见。大多企业在报表分析当中，还没有区分管理层级需求，将所有能够看到的数字以报表形式上报，没有体系，只有混乱的结果，这样的数据分析就仅仅是汇总和上报。
大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
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：
很多同学会经常看到“用户增长”“增长黑客”“增长团队”之类的说法，并且这些岗位常常一眼看上去和数据分析有关系。
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。
本文主要探讨了2018年AI金融行业的应用和趋势。AI技术能够根据用户的喜好和行为习惯进行个性化推荐，提高金融服务的效率和准确性。主要应用包括欺诈检测、客户服务、以用户为中心的创新和内部运作等方面。对于小型金融机构来说，研究AI技术可以带来哪些改进是一个值得探讨的问题。
企业需要规划一个BI项目，却不知道从何入手，各部门都有分析需求，数量众多且复杂。信息部门在规划一个完整的BI建设方案的时候颇具挑战性。
接触到的大厂朋友他们说，单纯的数据分析岗在国内互联网企业多是数据支持型，为产品、市场、供应链等部门服务，不直接产生价值（money）。
数据分析作为一门科学被正式地提出来，是1962年美国统计学家John W.Tukey的一篇文章《The Future of Data Analysis》
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。
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。
各个图表中的数据互相关联，互相约束。比如：我想看销售部的数据，点击饼图中的一部分，其余图表会自动筛选出相应的数据！
数据的处理包括数据的收集、数据的分析和数据的可视化。收集和存储是数据处理的基础，企业内部收集来的各种原始数据都要经过这些处理才能为企业内部决策服务。在分析和可视化阶段，则是对各种信息进行加工整理，用来指导决策，为企业创造更大价值。
小编邀请您，先思考： 1 如何让数据驱动决策？ “数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，相信将来你一定能用上！ 1. 信度与效度思维 这部分也许是全文最难理解的部分，但
像领导驾驶舱等各种图形化的分析图表，第一眼看上去就是非常美观，报表设计好看、数据情况直观清晰，非常适合做企业实力的展示。但是BI工具真的只是一个简单的报表展示工具吗？当然不是，除了让数据更好看，BI工具还可以做到以下几点。
原作 Todd Clark 加州金融服务公司CO-OP的CEO Root 编译自 Payments Journal 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对于很多人来说，提起人工智能这个词，更多会联
主要是管理业务流程审批和企业内部行政办公事务，通过灵活的审批流程实现无纸化办公，如：请假单的发放、派车单的发放、公司通告的发放、公司内部主页和活动投票等功能。但是不具有CRM的客户和供应商管理能力，主要用于企业内部管理。
在企业中，数据分析师们往往分为业务和技术两大类。两类能力和工作内容有较大区别，但经常企业在招人的时候都叫：数据分析师。这常使想进门的新人感到困惑。今天，我们就来科普一下业务与技术的那些事。
很多数据分析招聘的要求里会写“构建指标体系”，所以建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。下面从4个问题出发，系统介绍指标体系：
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
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