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。...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。
眼下，在我们生活周围环绕着各种大数据，但很多人对大数据还是一知半解。有人甚至觉得，大数据分析是计算机系、统计系学生才学的技术课程，商学院的学生如果学习大数据分析，肯定不如他们做得好。...这些例子表明，大数据本身是中性的，关键在于如何使用。如果缺乏商业洞察力，大数据可能就只是一堆数字。 商业洞察力是“艺” 如果说大数据分析是艺术的话，那么数据分析技术是“术”、商业洞察力才是“艺”。...好的商业洞察力，能够帮助企业超越大数据分析的技术局限。 保险业是重度使用大数据的行业。但如果有人伪造信息并且故意制造车祸来骗保怎么办？...这个商业模式解决了大数据分析难以解决的防欺诈问题，原因在于亲友之间互相了解，都不愿意把自己和骗子绑在一起，所以骗子找不到亲友和他一起投保。...总之，在容易获取海量数据的时代，大数据分析是帮助企业决策的重要工具，但管理者的商业洞察力和智慧仍是不可缺少的重要因素。 来源：解放日报
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？...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？...2.什么是商业数据分析？...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。...5.商业理解 对于一个事件，会有很多因素，可能都会影响到结果。 在商业数据分析中，需要进行多维度思考，包括产品、位置、时间等角度，比如零售业中有人、货、场的概念，如下： ?
在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理，市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了，最近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖我们的墙脚，公司的高端客户这个月又流失了不少。...一、商业理解 在这里，根据上面的需求，可以把流失问题归结为如下3个问题： • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?
而现在进入21世纪，新的变革正在进行中，也就是说，计算机存储和数据分析方法已经取代计算机硬件成为一种新的价值来源。数据已成为宝贵的公司资产，也是重要的经济投资和新的业务模型的基础。...大数据如何改变商业？ 大数据的出现带来了许多行业的变化，尤其是商业。业务与大数据的集成导致业务的快速发展和业务规则的重置。在过去，业务模型不断被淘汰，那么大数据如何改变业务？...亿信华辰小编总结如下： 在包含大数据的业务中，所有商业行为和商业信息已开始数字化。这里基于数据的意思是一切都可以量化。一般来说，数据是从最不可能的地方提取的。大型数据量具有小型数据量没有的价值。...这种创新的方式为这些信息创造了独特的价值，而这些数据的独特性是改变商业的关键！ 大数据对商业（企业）有什么影响？ 客户是企业的重要数据源。当大量客户位于同一平台上时，将生成无数个数据源。...商业分析软件亿信BI工具和零售专业知识还可以帮助公司更好地了解购物者增加同店销售，减少盗窃并消除不必要成本的过程。
麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute，以下简称MGI)的新报告，‘数据分析的时代：大数据环境下的商业竞争，表明大数据的应用范围和机遇仍在扩展。...鉴于科技的飞速发展，许多公司当前需要面对如何将大数据整合到他们的运营与战略中——在大数据分析可能颠覆整个行业的环境找准自己的定位。...早期，我们预计大数据和数据分析的潜在市场价值主要存在于五个领域。回顾过去，下图证明了各领域的发展是不均衡的，而且仍存在进一步发展的空间(图表1)。...大数据和数据分析价值获取进度不均衡。 ?...大数据和数据分析已经使多个行业动摇，并且随着数据分析的应用达到临界质量——机器将获得前所未有的能力来解决问题和理解语言，这些影响将变得更加明显。
随着大数据在社会，政治和商业等各个领域显示出威力，没有任何一个个人和产业能够逃过即将发生的调整。我们发明了工具，工具也在影响着我们。 ?...数据世界和企业对大数据的利用在政策法规上可能会有两方面的问题。 第一个是就业。如同19和20世纪工厂自动化生产线对蓝领工人的威胁一样，21世纪大数据以及算法的进步也在威胁的白领脑力劳动者的工作岗位。...这与大数据的根本原则相悖。大数据认为我们应该把所有的数据永久储存起来，因为未来可能会从这些数据中发现有价值的信息。 因此监管部门应该意识到加入更多的条例不会起到任何作用。...大数据会改变商业而商业会改变社会，我们当然希望它带来的利大于弊，但这多半也只是希望。大数据是一个很新的概念而我们的社会并未准备好处理收集的海量数据。...我们唯一能够确定的一点就是：大数据不仅仅是数据量的增加，它会带来根本性的改变。 ?
一.简介 it行业中，许多数据分析框架的诞生，它们帮助我们理解创业和创业在不同阶段所经历的变化，并助力创业公司获取客户和创造营收。...SaaS公司和移动应用公司具有很多相同点，两种商业模式均非常关注客户的流失以及再发性营收，并努力提高用户参与度以使其付费。...商业模式三：免费移动应用 1.总结 移动应用盈利方式有很多种 大部分营收来自于一小部分用户，应该将该部分用户单独划归一组进行分析处理。...商业模式五：用户生成内容 1.流程 2.总结 对于UGC而言，访客参与度意味着一切。...3.流程 参考《精益数据分析》
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 绝大部分人，都是从这个岗位开始自己的数据之路，也是基数最大的岗位。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理/总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析是另外一个方向，更多见于传统行业。...从业务型发展上来的好处是接地气，具备商业洞察力（天天搞报表，怎么可能不熟），这点是直接做数据挖掘，或者程序员转岗，所不具备的。 新人，比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。...在公司迈大迈强后，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目：包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。 ...如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。...结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前，没有人谈论大数据。...Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。 ...Gartner：大数据宣传在商务智能市场成效不明显 市场研究公司Gartner指出，去年的大数据宣传未能促进全球商务智能和分析市场出现快速增长。
大数据加速商业创新的分析验证 在传统的商业组织内部，数据的采集、存储、分析和展现往往会由专门的数据分析部门和IT部门来负责。业务部门提出分析的需求和目标。数据分析部门设计相关的数据分析模型。...商业组织拥抱云与大数据的模式 云与大数据对于商业创新的成功发挥着关键性的作用。《荀子•劝学篇》说，「君子生非异也，善假于物也。」...大数据分析云模式：根据计算的需要，快速灵活增减大量分析计算资源，使用大数据平台提供标准的分析算法和API，降低大数据分析对资源的依赖和时间成本。...大数据分析支撑了创新产品的运营 网络保险箱产品上线之后，两个运营的新挑战又浮现出来： 产品App的性能如何优化，提升用户的体验？ 用户的行为数据如何挖掘，提升产品的用户数和规模？...如何提高商业创新的效率和效果，在云与大数据的时代，CIO需要更加深刻地认识到技术的价值。
从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。...我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 ?...而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值，深入该地进行调查是传统的“笨”办法。...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。...正如大数据改变着世界一样，地理坐标将推动新一轮大数据的进化。前瞻未来，也许重要的变革机遇就蕴藏在商业地理分析中。 摘自： 3S资讯 来源：199IT-麦肯锡
最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。...那么该如何用SPSS进行数据分析呢？SPSS数据分析的流程是如何的？下面简单来进行说明。 首先，我们要了解数据分析的一般流程是什么？ CDA数据分析师将一个完整的数据分析项目分为以下五个流程： ?...CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据，可见数据预处理在数据分析的重要性。 4 建模与分析 这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。 常见的数据挖掘模型有： ?...5 可视化分析 数据分析最后一步是撰写数据分析报告，一般包括数据可视化分析。 其次，掌握了数据分析的一般流程后，便要以SPSS为工具，根据以下流程对一个完整项目进行以下细分并掌握： ?...学习 SPSS 也给了我们更多地沉淀数据分析真正技能和思维的时间，而不是花时间在一些在无谓的编程上。
一个聪明的营销者懂得“了解你的客户”的重要性。营销人员不能仅关注于产生更多的点击量，他们必须遵循从增加点击率到保持、忠诚和建立客户关系的模式转变。 与其把整个...
Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。...下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我： image.png image.png
来源：转行做DT 作者：TwilightZjy 众所周知，数据分析师有两个发展方向，一个是商业数据分析师，一个就是数据挖掘工程师。 两条路，一个更加偏向业务，另一个则更加偏向算法及开发。...所以我们先聊聊商业数据分析师。 所谓商业数据分析师，也就是和业务相关，需要配合业务去做一些数据分析方面的事情。 关于这些，网上已经有很多文章，一搜一大堆。...1、 例如大公司和小公司首先在数据量上就不一样，另外像金融行业和快消品行业的商业模式也有很大出入。 对数据分析师的要求也是相当不同的。 这也就造成了商业数据分析师工作内容上的很大差异。...二、要尽可能多的接触数据，数据量越大越好，这对培养自己的大数据思维有一定帮助。所以最终我选择了交行信用卡。...如果你已经有比较喜欢的行业，那么就去多看看这个行业内的商业数据分析师是什么样的？然后再有针对的进行学习。
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
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