找到工作社群会员(现在是分析部门的一个负责人)招了一个面霸,面霸面试期间懂各种机器学习理论等,但是入职以后,之前没有认真做过项目,却连一份基础的分析报告都做不好。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
程序员如果想要有一台云服务器,可以蹭厂商(阿里云、腾讯云等)搞活动(比如双十一或618节点,优惠幅度还是挺大的),入手一台。特别是新人,折扣还是挺大的。
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂,我们便会需要借用分析工具,来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是,目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
如今,数据分析已成为互联网行业的热门话题,越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题,但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴,盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的?有什么作用呢?
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具,这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍,加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
众所周知,通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统),每个人使用某些应用程序时所在的位置,以及他们的行为,观点,兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
随着大数据信息化时代的到来,数据分析是各行各业都绕不开的一个话题,企业在发展过程中积累了大量的数据,对这些数据进行专业的分析,能够促进企业更好更精准的发展,能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。
现在,数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节,无论是财务、市场、销售还是运营,都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析,提取有用信息,对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断,以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛,笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具,看看你用过哪一类呢?
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
通过部署和使用大数据分析工具,分析流程可以帮助公司提高运营效率,产生新的利润,获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情,揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月,由于美国的制裁,在此日之后,华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已,却又无可奈何,因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前,在一些高端行业,我们国家确实比较落后,但我相信,在不久的将来,我们一定会赶上来并领先于世界。
数字化的今天,各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能,企业可以提高运营效率,增加利润率,并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
在美国,大数据工程师平均年薪达17.5万美元,在中国顶尖的互联网公司里,大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了,国内发展势头很猛,而大数据相关的人才却非常地有限,在未来若干年内都会是供不应求的状况,因此程序员们,你们的春天到了!
文:傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层,包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说,数据应用层的创业机会最多,想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数,与此同时,数据可视化工具也多如牛毛,许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为,商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具,忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
随着大数据概念的提出,新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现,想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来,这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易,你只需要: 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据!大量的数据! 如果你已经有了一个基本的想法,而至于那些“数据科学家”们,你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们(如果没有的话,去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧)。 万事具备,只欠东风,那么问题来了,该如何找到数据呢?通常有以下
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
常见的数据清洗,预处理,数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,用SQL一样可以实现(除了可视化,需要放到Excel里呈现)。SQL不仅可以从数据库中读取数据,还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果,从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言,其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体,其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组,矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
随着数字化的发展,实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长,传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求,越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具,质量也参差不齐,笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具,以供有需要的朋友参考。(排名不分先后)
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么,不如学下Python吧。有了它,你可以什么都不需要! 基础需求篇:温饱与空虚 躺着赚钱 一位匿名知乎网友爆料用Python写了自动化交易程序,2年躺着
原文:4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
这一个多月以来,相信大部分人都跟小编我一样:早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻,看今日有没有新增人数,新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W,渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
BI是Business Intelligence的英文缩写,译作商业智能,又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
不管是互联网,电子商务,零售。银行,还是保险等领域,大数据分析无疑是企业最重要的工具之中的一个。它能够帮助企业定位到正确的用户。并提供个性化、私人化的解决方式。那些使用分析工具的企业能够看到自己在客户转换率、客户保留率、以及产品销售量上得到了极大地提升。
长期以来,创业投资的方法被当做一门艺术在一个相对小的圈子内流传。富有经验的VC往往喜欢将自己的成功归因于这门艺术的历久弥新,而识人术又是这门艺术的重中之重。一个初创公司的团队(team),还是产品(product),抑或是市场/产品吸引力(traction),都会被作为重要指标而影响每一个VC的投资决策。 对于一个初创公司而言(尤其是尚处早期的团队early-stage startup),除了有可能实际存在的产品外(算上半成品及开发原型),剩下的指标都可以说是虚无缥缈。人们早已习惯了如此的筛选机制:投资人在
多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
轨迹推断(Trajectory Inference,TI),是分析从千上万单细胞的组学数据中推断细胞发育轨迹的重要方法,也被称为伪时序分析 (pseudotime analysis),该方法根据细胞表达模式的相似性对细胞进行排序。这为应用单细胞转录组学、蛋白质组学和表观组学数据研究细胞内的动态过程,如细胞周期、细胞分化和细胞激活等,提供了新的契机。
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候,必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别,以为报表就是BI,BI就是报表。
下面的一个真实案例将会告诉你:懂得如何使用&解读数据,会让你的能力有多大突破,对业务有多大帮助。
我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。
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数字化的今天,企业各个业务系统产生数据成倍地在增长,为了处理分析大量的数据问题,很多企业都寻求商业智能BI软件的帮助。一款合适的商业智能BI软件不仅能大大地提升公司的效率,还可以帮助企业做出正确的经验决策。因此选择一款好的商业智能BI软件至关重要。笔者整理了以下10款行业内比较知名的商业智能BI软件,以供大家参考。
我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2
随着科学,技术和经济的进步,人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据,并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集,清理,整合,存储,计算,建模,训练,显示和分析数据,如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它,一直是许多公司困扰的问题。因此,为了解决这个问题并更好地分析和开发数据,大数据分析工具应运而生。
举一个典型的例子:男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒,通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒,从而增大销量,买尿布与买啤酒之间没有因果关系,但是存在着某种相关关系。
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! “数据是有价值的!”“捕获数据!”“数据货币化!”“不要跟别人分享数据!”我们都被告知要收集尽可能多的数据就可以了,而且我们也已经照做。但是,现在我们满眼都是数据,我们该怎么办呢?毕竟,即使一个小商店,都可以成功地跟踪一百万指标。那么,我们该怎样对这些数据进行加工?又从哪里获得加工的时间呢? 如果我们不能够利用数据做出一些关键决策并采取一些措施的话,数据还有价值吗? 当然,我们感觉到自己的生
大数据已成为当今企业不可分割的一部分,越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力,并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了,如果今天还有什么比较大热的技能,那就是大数据分析。
一个得心应手的数据分析工具,是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据,如何选择合适的数据分析工具,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用数据分析工具,企业可以整合多种渠道的数据,快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢?笔者总结了以下五点供大家参考。
过去,是用渠道换流量的时代,大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户,运营中,基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失,我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值,概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业,能利用20%的流量创造80%的价值,深掘数据成为这其中的源动力。 互联网,从流量时代走向经济化运营 此前,中国互联网一直处于人口红利时代,企业将注重流量增长作为主要的商业模式,对于用户如何使用自家的产品,用户如
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
1、明确分析的目标 做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据,首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”,个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种: 第一种:自己研发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。 第二种
一年又过半了,不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好?例如老板要求的财务报表,发票报告,销售业绩等报告。数据量太大,报告类别太多,使得加班成为常态。面对海量数据,无法解决。实际上,我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具,企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么,数据分析工具该怎么选?亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
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