10139个创业公司所在的市场分布 有一些比较常见的行业（比如b2b和saas）在其他市场大类别中也经常出现（如在大数据分析和大数据中），但还是可以在人工智能相关领域中做一些比较。 将投资范围分为5个区间，统计每个区间内，获得相应投资额的企业数量： ? ? ? ? ? 通过这个相对复杂的分析，投资者和创业者可以更深入了解与投资规模相关的市场行为。 根据创业公司标语得到的词云 以上对这个数据集的处理还不够全面。还可以从员工数量（反应企业规模）、企业年龄、标语（使用NLP进行分析）中获得更多信息。 甚至还可以获得——创始人、联合创始人和投资者的联系信息。 网页抓取加上数据分析和机器学习，将变成了一个非常强大的工具！ 作者介绍： 群青，人工智能研究生在读，大数据行业预备役成员，希望在机器学习、数据分析、数据可视化方面有所精进。
随着“数据驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可，越来越多的人认识到数据分析的重要性，数据分析也成为产品经理的一项必备技能。 本文结合埃里克·莱斯的《精益数据分析》这本书，结合自我思考，阐述精益数据分析方法，后续会给出案例进行方法的实践。 1、为什么要进行数据分析？ 2、精益数据分析方法 step1:结合当前的商业模式和创业阶段，选择一个希望改进的KPI，并为该KPI确定一条准绳； step2:找出提升这一KPI的方法； step3:根据实施对数据指标进行测试； step4 后续篇章对「商业模式」、「创业阶段」、「数据指标」、「数据测试方法」分别进行细致阐述。 3、商业模式 商业模式是什么？商业模式是让人们做你希望他们做并能使你从中获利的事。 为什么要了解商业模式？ 7、数据分析框架 这部分介绍书中提到的一些数据分析方法，在我们的实际工作中也会有一些参考作用 7.1戴夫·麦克卢尔的海盗指标说（AARRR） “海盗指标”这一术语由风险投资人戴夫·麦克卢尔创造，得名于五个成功创业关键元素的首字母缩写
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导读：有多少创业公司是依据虚荣数据分析，沾沾自喜而察觉不到真正的危险！ ? 引 言 数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。 你不停地修改自己分析的活动,并且仍在寻找正确的产品或目标客户。对于创业公司而言, 之所以进行数据分析,是为了在资金耗尽以前,找到正确的产品和市场。 但是在进行数据分析之前，CEO应该先确定你拿到的数据是不是一些好的数据指标，还是虚荣数据指标，应该先确定是好的数据指标，再来谈数据分析，因为依据虚荣数据指标进行的分析对你的公司来讲无异于灾难，它会让你沾沾自喜而察觉不到真正的危险 会计和金融分析师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况(这些基本状况包括市盈率、销售利润率、销售成本、员工平均营运收入,等等。)做出判断。你也需要几个这样的比率来为自己的创业公司打分。 学会根据数据确定一条做与不做的准绳,对规范你的创业行为大有裨益。一个好的数据指标之所以能改变商业行为,是因为它与你的目标是一致的:保留用户,鼓励口碑传播,有效获取新用户, 或者创造营收。
接着上次分享的内容，我们接着介绍数据分析中业务这一块知识，众所周知，作为一名核心的数据分析员来说，其实数据分析的思维、业务这一块是特别的重要。 因此，接下来给大家介绍业务的相关内容。 一、特定场景下常用指标 做过数据分析的都知道，只有我们了解业务需求，才能够有效的建立相应的业务数据模型。在建立数据模型的时候，指标是一个很重要的衡量方式。 指标是指可以按总数或比率衡量的单个维度元素。在数据分析思维中，我们介绍过数据分析的方法，包括结构化、公式化以及业务化，其实，这些分析的内容，最终落实还是需要指标。 数据分析是一种思维能力，不仅是增长业务的利器，也是解决问题的有效途径。 三、使用数据分析指标体系的方法 之前我们介绍了数据指标体系结构的建立之后，我们接下来要通过数据来分析指标体系。 另外就是生成指标的方式、使用数据分析指标体系的方式以及在这些方式中存在问题，最后为大家介绍了业务分析框架的构建。
：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。 本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。 [051c67e9b31ba6582f6cf7f3baf0a7fe.png] 1.2 RFM分析 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，是最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。 1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程 （2）聚焦下钻 对于数据中的一些重点数据，进行聚焦分析，在整体分析中，想要查看特别关注的部分数据详情，可以使用聚焦及下钻的功能，进行自由分析。
1.2 选好数据指标的通用方法论 三部曲 1.从业务的最终目的出发梳理业务模块 拆解:多问几个how 目的:我要卖货 手段:通过图文来买货 支撑手段的手段:通过社区创作的优美的图文来卖货 2.判断业务模块所属类型 业务类型 二.数据分析方法论 2.1 对比分析 绝对值(本身具备价值的数字) eg:销售金融 阅读数 比例值(在具体环境中看比例才具备对比价值) eg:活跃占比 注册转化率 环比: 与当前时间范围相邻的上一个时间范围对比 2.2 多维度拆解 数据分析的本质就是用不同的视角去拆分,观察同一个数据指标 2.3 数据涨跌异动如何分析 跌:采取动作,减缓趋势 涨:弄清原因,并放大 常见假设: 活动影响:查对应活动页面及对应动作的数据波动 下降分析 第一步:确认数据真实性 确定是否是数据报表统计或者数据源头的问题 第二步: 分维度确定异常原因 ? 电商核心指标 3.2 用户数据分析 1.内功心法:拆分与整合 拆分:通过多维度的拆分,还原真实的用户结构,认识平台用户,拆分要结合业务场景,拆分方法多种多样 整合:结合用户需求与产品定位,在全量用户中找出特定场景的目标用户
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说： 行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。 数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。 希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
对于很多人来说，2020年算不上是一个顺利的一年，尤其是对于诸多创业者而言。今天小编就从数据分析的维度来为大家讲述一下创业世界中的跌宕起伏。 小编写了一小段脚本，从某数据供应商中爬取了一些数据，关于那些2020年不幸陨落的创业公司 ? 02 创业公司的地域分布 从公司所在的地区来看，北上广这三个创业公司聚集的地区，同时也是创业公司关闭数量最多的省市，其中北京关闭的创业公司最多，达到了329家，其次是广东和上海， ? 从今年创业公司失败的原因方面分析来看，市场定位不清晰、资金问题、政策法规的监管、产品问题等方面的原因是创业失败的4大原因， ? ，从数据分析中可以看到，绝大多数公司在倒闭之前还从未获得过投资，而一般有过B轮或者是C轮融资的创业公司倒闭的现象则比较少见， ?
文章目录 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 2.什么是商业数据分析？ 3.所需技能 4.基本分析流程和供应链各个环节 5.商业理解 6.需要用到的工具 二、数据特性 1.数据粒度 2.数据质量与形式 3.数据隐性 三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队 1.不同类型的分析 2.数据可视化 3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念 1.商业数据分析引入 先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 基于数据通过分析手段挖掘出商业价值，解决商业问题，并通过分析商业问题建立相应的分析模型。 上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。 3.所需技能 数据分析大致分为5个阶段：数据获取、数据处理、数据分析与建模、数据解释与呈现、验证及优化。 这五个阶段在上述的基础知识、工具和业务能力方面又有不同的要求，具体如下： ?
作者简介 张梦溪先生（Simon Zhang）：GrowingIO CEO， 中国大数据分析俱乐部理事长，硅谷大数据分析和数据科学的专家，于2015年在硅谷和北京建立了大数据分析公司GrowingIO。 张梦溪先生曾经任职于世界知名社交网络LinkedIn公司，亲自建立了LinkedIn将近90人的数据分析和数据科学团队支撑LinkedIn公司所有与营收相关业务。 他也是LinkedIn美国总部级别最高的华人，一直倡导硅谷海外华人团结奋斗，互相帮助，在技术和业务上做到与时具进。另外他也是中国大数据分析俱乐部的理长。 曾在2014年北美国数据科学中心评选为世界上Top10数据科学家。华尔街日报等媒体也曾经报道他以及团队对LinkedIn的业务以及数据科学上的卓越贡献。 PPT全文： ? ? ? ? ? ? ? ?
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，或者等待业务需求，然后数据分析来实现，得出分析结论提供给业务使用。 浅析数据分析如何深入业务 案例一，由系统性分析框架，与业务需求一起完善BI，并用之产生足够价值。 总 结 当数据分析走出业务分析的第一步，那么下一步，数据分析对决策有帮助、推动，甚至影响，就有了可能，我倡导的BI做为企业智囊团，谋士，就更进了一步。 、面对业务需求时，多想为什么，业务可能怎用这个统计或分析，他们拿着这些数据真的有用么?
懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成 这就是懂业务与不懂业务的数据分析师之间的区别。 从另外一个角度来说，懂业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。 反之，懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅一个数字，他明白这个数字代表什么意义，知道数字是大了还是小了，懂业务的数据分析师心中有数，这才是真正意义的数据敏感性。 2. 数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
在笔者看来，数据分析师的工作内容主要如下： 定义一个或多个关键指标来判断业务的好坏(指标通常和KPI或ROI有关)； 对指标进行操作性定义，也就是现有业务的哪些数据(或者数据表的字段)组合起来(可以理解为一个方程 事后：复盘总结，专题分析，出数据报告，评估方案效果或者某业务操作(产品改版、运营活动、系统故障等)产生的交易影响，对业务上的数据波动归因等也是常见的数据分析工作； e.g. 数据分析师需要的核心能力包括业务理解、方法理论、技术实现3个方面。 数据分析的两个主要分支方向——分析和挖掘，不管是哪个方向，基本的数学知识和机器学习算法都属于必备技能： 分析偏业务 自上而下的“理论”或者业务驱动； 和产品、运营打交道比较多(工作输出对接主要就是这两类同事 )； 一般title是“数据分析师”、“数据产品经理”、“运营分析师”、“商业分析师”等； 通常要求会Excel/R/Python/SAS、Tableau/PowerBI等软件，会使用常见的算法，了解产品和运营的分析思路
因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。 以下为blog主人的回复： 1.数据挖掘人员从事的工作和你所说的差不多，我认识的一些朋友大多在IT公司，为甲方实施DM、DW和BI等项目；还有一些是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题 说白了，数据挖掘就是一种分析问题的手段，问题一直会有，解决问题的手段也就一直有存在的必要。 那么我们也有理由相信它们的融合，能帮助我们解决更多的分析方面的问题。何况，业界还是有很多的成功案例，体现出数据挖掘所带了独特优势，而这些，是传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的。 但是，在数据挖掘方面，曾经请教过你，数据挖掘人员的工作性质。一种是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题。
背景介绍 今天学习使用numpy的内置函数arange()、ones()、zeros()、linspace() 等内置函数创建数组，对于使用数据结构和多维列表非常有用，可以节省大量的时间。 ? import numpy as np# ### 使用np.zeros(shape)创建数组，默认数据类型为float# In[2]:arr = np.zeros((2,3))print(arr) # # ## 使用dtype指定创建数组的数据类型# In[3]:arr = np.zeros((2,3),dtype=int)print(arr)# ### 使用np.ones(shape)创建数组# In[ # In[8]:#linspace函数基于我们指定的元素数量自动计算步长值arr = np.linspace(1, 3, 6)print(arr)# ### 我们还可以创建一个充满常量值的数组使用np.full (3)print(arr)# ### 创建一个随机数组使用np.random.random(size)# In[13]:arr = np.random.random((2,2))print(arr)
大数据是当今最热门的科技词汇，同时也是最困难的创业项目。 今天最出 名的几家大数据创业公司融的钱更多，例如Cloudera。基础设施类的大数据创业公司通常需要数百万美元种子资金启动，但是A轮融资的道路异常艰辛。 ? 反观大数据应用创业则相对简单的多，无论面向垂直行业应用还是数据可视化这样的通用大数据应用都是如此。因为这些大数据应用的价值对于客户来说更为直观，距离业务也更近，进入企业IT系统的摩擦也更小。 3.开发者是朋友 如果你主要从事大数据分析，例如ClearStory、Platfora或者CRM营销应用，数据分析师就是你的朋友。 不要空谈大数据大数据的价值和架构，站在听众的立场说说具体能做哪些分析，如何做。
，对自由职业进行大数据分析。 成为世界上自由职业者相关网站的领头羊，分析该网站的数据能够窥见自由职业的现状和发展趋势。 【重点推荐】以下分析均在在线互动版本中包含，请在电脑上点击查看，图片更清晰，可互动。 具体业务分布 在具体的业务分布中，前60%的市场都和网站建设和设计有关。其中PHP占据了20%的市场，这和WordPress等基于PHP的CMS网站建设有很大关系。 总结 Freelancer.com的数据很有意思，具有15年以上的历史数据并且数据大部分可见。在分析这些数据的过程中可以发现很多有意思的点，由于篇幅所限在这个报告中不能一一呈现。 如果您对这个报告以及分析感兴趣，希望从数据中发现更多有意义的洞见，请留言回复。
我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ? 沙盘上的商业地理 商业地理分析正如将军俯视沙盘，挖掘商业数据的地理纬度，将城市的战略高地和价值洼地一览无遗，运筹帷幄，决胜千里。 物流公司更是离不开商业地理分析的统筹规划，通过与全面系统的商业地理信息数据库相结合，传统的运筹学焕发出新的活力。 而中国目前专门从事商圈分析及商业选址分析的公司还只是少数，拥有大客户资源、掌握丰富数据且具备商业地理分析技术的公司将会成为新兴产业的领袖。 过去几年，在麦肯锡全球商业地理分析团队的帮助和多方努力下，我们已经构建了深入到街道级别的地理信息数据库，涵盖近千万的商业信息点，并已经应用于数十个客户项目的分析中，在中国处于领先地位。
首先要分清的是，提这个问题的人是谁，很重要。 问：以下两种情况有什么区别？ A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。 并且这些环节里，有一些不是数据能直接解决的（比如签到活动的创意设计，浇花、种树、养金猪、造电器……这些靠加减乘除可算不出来）。所以想要推动业务，就得认真分类业务工作，找到数据的发力点。 ? 2 推动业务的切入点 业务解决问题，从决定立项到执行完成，分为四大环节（如下图所示） ? 在整个过程中，数据分析不能包打天下。 因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。 同上，创新方案想做测试，要有具体的标签才好后期做对比分析，不然只看一个很粗的响应结果，还是没法指导到设计的细节工作。 ? 坑点6：测试方案不看整体。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。 数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。 所以即使是同一个数据分析的结果，给上层和基层看，展现效果可能完全不同。 ? 第二步明确赋能问题。 然而，怕就怕“清晰”俩字。实际上，业务能清晰讲明问题的少之又少。 不用说，这又是数据分析老本行工作。 业务方肯好好看数据的都是稀有动物！ 15年前我们说数据赋能业务，大部分谈的是如何给领导做仪表盘，给业务员做跟进工具，做推荐算法、做响应算法提高外呼成功率，因为那个时代企业数据建设普遍落后。
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