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我的跨专业数据分析转行之路

我本科就读的是一个非临床类医学相关专业,在大四近一年的专业实习过程中意识到自己并不想在本专业领域内继续发展,彼时互联网行业发展如火如荼,从《人人都是产品经理》一书,我知道了并不是只有计算机专业才能进入互联网行业 最后还是因为本专业加上大药企实习经验,毕业后进入一家互联网医疗公司做销售,这就是我和数据结缘的开始。 再加之近年来数据分析的发展前景非常之好,全世界的大学都在扩招数据专业的学生,当时立即就做出了辞职学习再就业的决定。 CDA数据分析就业班课程是专门为想要从事数据分析类工作所研发的精品课程,该课程包含Excel、Power BI 、Tableau等业务数据分析相关内容以及数据挖掘的数学基础、SPSS软件基础、运用SPSS 构建统计模型、Python基础、数据清洗、网络爬虫、Python机器学习等数据挖掘和机器学习相关内容,并结合评分卡、电商、零售等实战项目案例课程,帮助学员迅速掌握业务数据分析数据挖掘、机器学习相关岗位技能

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    数据分析八大模型:OGSM模型

    上一篇分享了经营分析的基本思路,很多小伙伴习惯性的问:那做经营分析有没有什么模型呢?有的,可以参考OGSM模型,今天跟大家简单分享一下。 一、OGSM模型是什么? 此时,利用OGSM模型进行分解如下图: 当然,OGSM不止是简单的分解,还有运作流程。 二、OGSM如何运作? 经营分析的运作,都是自上而下,OGSM模型的运作也是如此。 OGSM模型中,采用O(定性目的)G(定量目标)分离的方式,一定程度上解决了这个问题。比如O定为:2022年度成为行业销量第一。那么如果面临全行业下降,就能通过行业数据,合理、合法、不扯皮地调整目标。 这种扯皮,在传统经营分析的时候经常遇到。 在OGSM模型中,通过区分G(整体目标)和M(度量指标),一定程度上解决了这个问题。 M(度量指标)只考核S(策略)的执行进度。 不过作为做数据分析的小伙伴,我们自己知道这些事就好了。毕竟找工作的时候,被人问到“你会什么模型呀”多说一个总是好的,哈哈。

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    Atlas元数据存储模型分析

    该项目用于管理共享元数据数据分级、审计、安全性以及数据保护等各个方面,是数据治理的重要组成部分。本文介绍Atlas的存储子系统,分析Atlas的存储模型和各个元数据要素的存储结构。 core包含类型系统、元数据导入导出、图引擎三大模块。类型系统定义了元数据对象的模型,也是下文要继续介绍的重点。 类型系统 Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 "类型" 的定义组成。被称为 "实体" 的 "类型" 实例表示被管理的实际元数据对象。 )进行分析的结果。 类型系统构成了元数据模型的基石,具体的一条元数据必须复合类型的schema约束,正如关系数据表中的一行数据必须遵守表schema约束一样。

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    中国留学生抢读数据分析专业

    7月22日电 综合美国《世界日报》报道,全球大数据(big data)时代来临,很多民众感受到大数据带来的便利和好处,由于巨量数据需要分析分析员则成为很多企业和公司必备的职位,连一些看上去和数据毫不相关的企业 ,也用分析员进行数据分析并提出改善建议。 由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”,很多赴美中国留学生争相申请,这类专业收入高,水涨船高,入学竞争越来越激烈。 随着大数据概念越来越普及,很多中国留学生也“闻风而动”,大量申请相关专业,诸如统计、数据分析专业,涌入大量中国学生,导致竞争异常激烈。 分析称,市场对数据类人才的追求,也使得很多大学开始开设专门的数据分析专业。如南加州大学的马歇尔商学院,就专门开设商业数据分析(Business Analytics)的硕士项目。

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    八大数据分析模型之——漏斗分析模型(三)

    2、如何构建漏斗模型?要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗? 3、有哪些分析场景? 今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型,同时逐一回答上述问题。 一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型,简单来讲,就是抽象产品中的某一流程,观察流程中每一步的转化与流失。 ? 通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况,然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计,提升产品的用户体验,这就是漏斗模型的核心价值。 漏斗分析,仅仅是帮助我们分析问题的工具,重要的是要培养数据分析的思想:通过精细化的拆分,从宏观的视角,将复杂的事件分析拆分为独立的归因分析。 漏斗分析到这里就结束了,下一篇是热图分析模型,诸葛君将继续解读如何改善用户体验,提升转化,帮你更好地运用数据驱动产品运营。

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    产品数据分析模型之事件分析

    数据分析可以帮助我们优化产品流程、改善用户体验、提升产品性能、提升运营影响效率、洞悉用户行为以及实现精细化运营。 数据的采集是一切产品在数据分析的前提,之前介绍过一些相关的数据采集相关的知识,可以查看之前的文章了解。 如何设计产品的数据埋点方案? 通俗易懂理解数据埋点如何做? 在产品的数据分析中,事件分析是最常用的分析方法之一,在工作的虽然经常使用,但是有些不知对应的专业术语叫什么,因此对数据分析模型进行一个系统深入的学习和了解,和自己的工作进行相结合。 等这些问题都可以通过事件分析帮助我们回答。 下面详细了解下事件分析。 事件分析数据分析模型最重要的分析方法之一,通过事件分析可以帮助我们了解用户的行为产生的价值影响及影响程度是怎样的。 事件分析适用的场景广,并且灵活性比较高,在日常的工作中根据上报的事件数据构建北极星指标、其他指标体系和日常产品运营数据观察和分析中最为常用。

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    数据分析】RFM模型分析与客户细分

    今天把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分,假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集(实际上有六个月的数据),我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流: ? 接着我们采用RFM分析节点就完成了RFM模型基础数据重构和整理; ? 采用评估分析节点对C5.0规则的模型识别能力进行判断: ? 至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话,可能分析就此结束!如果我们还有客户背景资料信息库,可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作! 转自:中国统计网

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    产品数据分析模型之漏斗分析

    等等一系列问题都可以通过漏斗分析帮助我们分析进行改善。 01 什么是漏斗分析? 假设在给定的一天内,通过每个环节的用户数量是: 像下面这样的漏斗图会转换每一个环节的用户数据,并可以更轻松地了解有多少用户通过漏斗中的每个环节,转化和流失率如何。 02 漏斗分析为什么这么重要? 而在工作中也可以通过漏斗分析详细回答老板的问题。如老板问Push推送的数据怎么样?我们就可以通过漏斗分析进行详细的汇报,哪些环节用户流失比较严重,什么原因,有什么样的针对性方案可以解决这个问题。 漏斗分析还主要应用于渠道分析、新用户激活、推荐搜索功能优化等日常运营数据分析运营中。

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    数据分析八大模型:同期群模型

    今天继续来谈数据分析八大模型系列。今天分享的,是一个原理很简单,但是应用很广泛的模型:同期群模型。在商品分析、用户分析、渠道分析上,都用得着哦。 一、同期群的原理 同期群分析原理很简单:种豆子。 二、商品同期群:商品LTV模型 商品分析中的同期群模型,也被称为商品LTV模型。 不止商品分析,用户分析也能用得上。 三、用户同期群:用户留存率模型 用户同期群分析,也被称为用户留存率模型。 做法如下: 设定用户分群(一般按注册时间or注册渠道)。 如果发现某些节点,用户留存明显下降,则说明这些节点出现问题,需要进一步分析。同时,基于同期群数据,可以拟合出预计留存用户数量,就能为运营筹划服务用户资源,提供数据支持(如下图)。 单靠同期群解释不了,需要其他分析模型来解释。

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    数据分析八大模型:详解PEST模型

    今天介绍一个行业分析的业务模型:PEST模型。 即使不是专业数据分析的人,也能感受到:政策、经济、社会、技术会影响到行业发展。问题是在,怎么把这四个因素,量化成可分析的指标呢? 有了这个设定,就可以分头找数据了。 用户数量可以从国家统计局获得,用户喜好,可以通过市场调查抽样获得,或者通过天猫/京东/抖音/快手等平台发布的平台用户画像数据来获得。 因此,PEST的分析,不需要每日/每周的追数据。本身指标变化就不是很大,采集数据难度又很高。 一般是在月度复盘的时候,把变化的苗头提示出来,在季度复盘的时候,如果PEST某方面放生重大变化,再单独列数据进行分析。这样既能满足需求,又不增加很大工作量。

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    2021高考热度最高专业,大数据分析告诉你

    别着急,前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告,建议家长和考生们,直接转发收藏。 ▲就业岗位分布 04 最适合女生的专业是什么? (近水楼台先得月) 以上对各高校、各专业的情况做了一些统计和数据分析。不过每年高考过后,还有一个问题格外受人关注,那就是适合女生报考的专业是什么? 如果你也认同小编的想法,认可小编的数据分析结论,快来点赞、收藏、转发一波吧~ 06 爬虫附录 ☆高校信息爬取 中国教育在线:https://gkcx.eol.cn/ ? ▲高校信息网页分析专业信息爬取 ? ▲专业信息网页分析 ☆爬虫主要代码 高校和专业信息爬取代码一样,除了请求地址和每页信息条数不同外,其他均一样,下面展示。 ▲高校数据样例 ☆本科专业数据 ? ▲本科专业数据样例 ☆专科(高职)专业数据 ? ▲专科(高职)专业数据样例

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    数据分析八大模型:详解RFM模型

    今天跟大家分享的是一个经常被提及,但是价值被严重低估的模型:RFM模型。 一、RFM的基本思路 RFM模型由三个基础指标组成: R:最近一次消费至今的时间 F:一定时间内重复消费频率 M:一定时间内累计消费金额 RFM模型里,三个变量的含义是很具体的: M:消费越多,用户价值越高 二、RFM的小例子 一起来看个具体例子:某个打车出行APP,已按RFM格式,统计好用户数据(如下图,仅为示例数据100条),现领导要求:分析分析用户情况。要怎么分析呢? 第一步:先看M。 这样就完成了一个简单的RFM分析,而且每个客群都有针对性业务建议给到哦。 如果只到这里就停下,那就太可惜了!因为RFM模型价值远远不止于此。 因此,RFM模型可以用,但是要结合用户消费品类,做细化思考哦。 作者:小熊妹。数据界新人,喜欢数据分析数据挖掘。

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    数据分析八大模型:人货场模型

    之前分享了销售分析的基本做法,今天来分享一个销售分析最常用的模型:人货场模型。这是来源于传统零售业的经典分析模型,在电商环境里其实也能用。大家一起来看一下。 传送门:一文看懂:销售数据分析怎么做? 因此人货场模型被非常广泛地用于诊断销售情况。具体操作时,根据销售形式的不同(实体门店/线上店铺/APP站内转化/电话销售……),人货场指标会有区别。 因此,商品分会有一套单独的分析模块。 在做销售分析的时候,只要能定位到以下情况即可,再多的分析留给商品分析去做。 同商品分析一样,场因素如果单独拆开,可以独立一个渠道分析出来,专门对上边的问题加以研究。 在做销售分析的时候,只要能定位到即可,再多的分析留给商品分析去做。 六、模型不足之处 人货场模型产生于传统零售业,而传统零售业里,“场”才是最主要因素。占据了有利旺铺位置,就能有源源不断的客流。 但互联网消费不是这样,促销活动、明星带货等效果更明显。

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    数据分析基础——维度模型

    image.png 1基本概念 维度模型的概念出自于数据仓库领域,是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。 维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。 1.2事实表 事实表是维度模型的基本表,每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。 丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。 分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计,如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。 易用性:模型可理解性高、访问复杂度低。用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表,并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想,在对维度进行水平拆分时,主要考虑如下两个依据。

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    八大数据分析模型之——热图分析模型(四)

    一、什么是热图分析模型? 两者各有不同的应用场景,但当用户行为数据的采集和分析被重视起来后,热图与热图之间的差别逐渐变得更模糊。因为对于同一个分析目标和需求,有时候我们能找到更优的分析模型和方案。 当然,诸葛io的热图分析模型,我们又增加了一些更重要的特性。 2、聚焦分析 热图在视觉上给我们更直观的对比,对于关键的分析,我们依然需要进行量化,在诸葛io的热图分析模型,我们加入了聚焦分析,每一个热度背后的点击统计和百分比都有清晰的计算。 作为信息时代兼具客观性和易用性的数据分析模型——热图分析,可视化的数据呈现,帮助你快速发现数据背后的问题,为网站的优化提供有力的数据支撑,关注点击行为的同时更关注不同特点用户的浏览习惯,为用户呈现个性化的产品价值

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    数据分析利器之AARRR模型

    其中AARRR就是当下炙手可热的用户运营模型之一,本期将对AARRR模型进行介绍。更多数据分析干货可点击数据分析方法论(干货)。 1、什么是AARRR模型 AARRR模型是一个用户增长模型,由500 Startups创始人Dave Mcclure提出。 该模型将用户生命周期环节进行拆分,形成5个关键指标,通过对这5个指标进行分析,确定用户增长过程中关键问题,并给出解决方案。 AARRR模型属于典型的拆解分析,对每个指标的分析中可叠加使用对比分析、分组分析、拆解分析分析方法,并且在对业务流程的划分上具有通用性,为数据表现与业务手段融合提供了良好思路,成为产品运营中的重要分析方法之一 2、AARRR模型使用方法 AARRR每个环节的关键指标与该环节的主要目标对应,并可与相应的运营手段搭配。 A:Acquisition 用户获取;用户如何找到我们?

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    人力资源数据分析模型

    在互联网育运营的数据分析里,有常用的八个数据分析模型,分别是: 1、事件是什么: 是用户在产品上的行为,它是用户行为的一个专业描述 2、用户模型 基于对用户的访谈和观察等研究结果建立 3、漏斗模型 ,而分层,更多的是对全量用户的一个管理手段 在人力资源的数据分析里,我们也可以可以运用这些模型理论进行数据分析 ? 这个是员工离职预测数据分析,通过这个图表的数据集中性,来对离职人员做画像,分析离职人员的特征,最终降低岗位离职率 ? 这个是招聘漏斗,通过这个模型,可以分析在招聘各个阶段,各个岗位的招聘数据转换率,从而提升招聘效率。 ? 这个是薪酬曲线的回归模型,通过这个模型可以预测各个层级的薪酬带宽和薪酬的中位值。 ? 设计模型的关键是找到各个关键指标之间的关系,然后通过数据图表的形式进行呈现,通过函数和统计学的相关知识进行数据建模。 欢迎关注人力资源数据分析公众号,学习更多的人力资源数据分析技能!

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    如何搭建属于你的专业Python大数据分析环境

    01 什么是数据科学 数据科学通常被描述为统计和编程的交集。在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库! 什么是专业数据科学环境? 有许多有实践经验的数据科学家继续使用R -特别是如果他们有很强的统计学背景。 但总的来说,Python是一种更通用、更流行的编程语言,它可以更容易地解决更广泛的问题,从web抓取和数据清理到建模和构建仪表板或生产您的模型。如今,大多数数据科学家都在使用Python 3。 它还包括很多你需要的数据科学的软件包,像pandas,statsmodels和scikit-Learn。 安装过程取决于你使用的是Windows还是Mac或者是linux系统。

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    用最专业数据分析,做最好的人员招聘

    1、招聘阶段转换率数据: 这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中,对招聘所有阶段的各项通过率,转换率的数据的记录和汇总分析,需要有比较完善的标准的数据统计表格,同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总 ,通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比,来分析出哪个阶段的数据异常,从而提升该阶段的数据转换率。 这个指标的分析往往是通过漏斗图来进行数据的呈现,结合数据交互的切片器来切换各个岗位的来进行分析。 ? 但是我们在日常的数据记录分析的时候,其实都是比较宽泛的,没有去聚焦和精细化的做数据分析,比如我们记录简历数,我们需要把简历分为主动投递和被动投递,对于主动投递的我们又要分是哪个渠道投递的,然后在各个阶段的转换率上要对各个渠道的投递简历数量进行记录分析 所以我们可以通过数据分析,不单单是去分析各个阶段的数据,还可以分析岗位,各个渠道的有效性,结合整体来对招聘数据进行分析,从而提升招聘有效率。 ?

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