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商业数据分析师

商业数据分析师是一种专业角色,负责从企业数据中提取有价值的见解,以支持业务决策和发展。他们通常需要具备统计学、数据分析、数据可视化、商业理解和领域知识等技能。

商业数据分析师的主要职责包括:

  1. 收集和分析数据,以了解企业的业务状况和市场趋势。
  2. 使用数据分析工具和技术,如 SQL、Python、R 等,来处理和分析数据。
  3. 使用数据可视化工具,如 Tableau、Power BI 等,来展示分析结果。
  4. 与业务团队合作,帮助他们制定更好的业务策略和决策。
  5. 跟踪业务指标,并提供报告和建议,以改进业务流程和结果。

商业数据分析师的优势包括:

  1. 能够从大量数据中提取有价值的信息,帮助企业做出更好的决策。
  2. 能够快速适应不断变化的市场环境和技术发展。
  3. 能够与业务团队紧密合作,提高业务效率和效果。

商业数据分析师的应用场景包括:

  1. 销售和市场营销:分析销售数据,了解客户需求和市场趋势,制定更好的销售策略和营销计划。
  2. 财务和会计:分析财务数据,了解企业的财务状况和业务流程,制定更好的财务策略和预算。
  3. 人力资源:分析人力资源数据,了解员工的工作状态和需求,制定更好的人力资源策略和培训计划。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 腾讯云数据库:提供 MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB 等多种数据库服务,支持数据分析和可视化。
  2. 腾讯云数据分析:提供数据仓库、数据集成、数据分析等一站式数据分析服务。
  3. 腾讯云大数据:提供大数据分析、数据挖掘、机器学习等一站式大数据服务。

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数据分析师面试准备

收集、整理并梳理了数据分析面试会被问到的一些问题,如果面一个相对有挑战性的企业的数据分析岗位,提前思考并组织回答这些问题的思路可以保你过初面。...当然如果你是跨行,没做过数据分析,那么可行的做法是: (1)通过网络了解或获取这些问题对应的资料 (2)用自己的语言进行组织,言简意赅的给出框架性的答案 1.考察对数据分析岗位的理解与职业规划: 数据分析师数据工程师的区别在哪里...你平时都是怎么做数据清洗的? 数据分析都用哪些工具? 你认为数据分析师应该具备哪些能力? 你对自己的职业定位是怎样的? 你的优点和缺点是什么?...所以,思路清晰是数据分析师必备的职业素养阿。答题一定要有清晰的逻辑。...3.考察数据分析相关技能: SQL相关的问题:有时候会给你描述一个场景,让你写查询语句 ETL相关的问题:如果面的是偏数据工程师的,就会主要涉及数据仓库的东西,偏业务的就不用 统计学的知识:这个被问到的比较少

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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....另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议,如果没有管理理论的支撑,如何确保分析建议的有效性呢? 所以这就要求数据分析师需要掌握一定的管理理论知识。 3....懂设计 懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。 图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

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商业数据分析案例:客户流失分析之—商业理解

在这些方面,数据分析和挖掘可以帮助企业。...这样下去可不行,我们打算组织一个市场营销活动来遏制这种趋势,可是这个客户挽留活动毕竟只是公司众多市场活动中的一个,预算也有限,你看看数据仓库里积累了那么多数据,能不能挖挖这些数据,帮我看看哪些客户可能会流失...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?...• 客户行为数据:主要是客户使用电信产品和服务情况的数据。比如客户的通话详 单记录,客户订阅、使用、退订增值服务情况等,这部分数据容易获得,存放在业务系统中,一般数据质量较好。...• 客户交互数据:包括客户投诉、业务咨询以及客户对电信的市场营销活动的响应 情况等数据,尤其是客户拨打客服电话的情况。问题在于这部分数据往往在电信企业并没有被很好地记录与保存。

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数据分析师应该了解的数据

数据数据湖是一个集中式存储库,允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。...数据湖为什么火了 做数据仓库已经有ODS数据了,那么怎么突然大家都在提数据湖了?...真正的原因在于数据分析和机器学习这两年成为了主流,可以看看现在的招聘网站,很多招聘数据分析师和算法工程师的岗位,笔者所在城市尤为明显。...传统企业的数据团队被当做IT体系,整天要求提数。现在,数据团队只需要负责提供简单易用的工具,业务部门直接进行数据的使用。这也就是人人具备数据分析能力(人人都是数据分析师)。...数据湖对于数据分析师来说对数据的操控性更强,但是要求也更高,不光懂业务,懂sql,懂数据,还要懂大数据处理技术,每个人都在处理自己需要的数据,会造成很多冗余数据存储和计算资源浪费,无法形成共性的可复用的数据

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