《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？...然而，自助式分析平台供应商Alteryx的产品营销副总裁鲍勃·劳伦（Bob Laurent）认为，自助式分析工具的出现，不是要将数据科学家踢出局，而是推动他们往更高端的方向发展，让他们去做更高级更有趣的工作...我们与五位专业人士谈论了自助式分析工具的问题，询问了他们对自助式分析工具如何影响BI和数据科学家这一问题的看法。 Indeed.com网站BI分析师罗宾·拉普博士（Dr....自助式工具说到底就是工具。能否高效的使用这些工具很大程度上取决于使用它的人，我们会用自己的判断和直觉来挖掘数据信息，决定数据分析的质量。工具会更新换代，我们可以学习如何使用这些工具。...简而言之，BI的角色已经从“报告和参数的处理者”转变成了“商业辅助者”，变成了“合作伙伴”的角色，而不仅仅是一种功能。
一、什么是自助分析平台 自助分析平台是构建在大数据平台之上的，依托于大数据平台的数据研发能力，通过统一的数据服务，实现对数据查询、分析的统一管理，为企业业务分析提供高效的数据决策支持，同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中...支持多数据源接入 自助分析平台要能够支持多种数据源、不同数据类型文件的接入，能够让数据工程师和业务人员快速的把数据导入到自助分析平台中。...自助分析平台中的数据也要进行权限管控，比如敏感数据不能开放所有用户，下载数据需要有流程审批等等。 高性能 数据分析查询要快、自助分析要快、可视化要快。...三、自助分析平台架构 ? 自助分析引擎 对于超大数据量的复杂查询分析，我们可以使用Spark提交任务的方式来实现自助分析。对于中小数据量的数据我们使用MPP数据库实现快速查询。...四、总结 实际中业务人员和IT团队对于自助分析平台的搭建都有自己的想法，也想通过数据来给公司去做一些事情，所以在建立自助分析平台时，可以和业务人员不断的沟通，先定一些主题数据，做成果展示，和业务人员以及领导分享
（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”...或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。...在我正式讲述建立数据分析生涯的方法之前，让我先来谈谈下面的问题： 为什么要开始商业分析生涯？ 分析，作为一个行业正在以指数的形式增长。...设想下全球对于分析师的缺口将会有多大。。。 我也了解数据分析师的需求将会很大，但是我还是不清楚如何开始我的商业分析生涯。...“分析”或“商业分析”是较少接触到的术语，这使得普通人很难去理解以及领会它的作用。 系统化&良好的职业发展路径，使得你可以进入该领域。
再加上数据处理清洗等环节，导致IT人员不能及时响应业务用户的需求，而业务人员不能及时拿到分析报告，错失了关键的数据信息。 对于业务用户和IT 部门而言，提供临时报告功能的商业智能工具改变了游戏规则。...这也是构建商业智能和数据分析策略的必要步骤。 Gartner 预测，到 2023 年，促进数据共享的组织将在大多数业务价值指标上超越同行。但在这方面还有很多工作要做，因为很难改变现状。...这破坏了从数据和分析中最大化商业和社会价值的努力，” Gartner表示。这些共享数据将实现“更强大的数据和分析策略，从而带来商业利益并实现数字化转型”。...这就是嵌入式自助式 BI 可以发挥作用的地方。 自助式BI 嵌入式 BI意味着将商业智能工具（例如实时报告和交互式仪表板）原生集成到用户已经熟悉的应用程序中。...在此处了解有关临时报告如何改变您的组织的游戏规则的更多信息。 自助式BI 操作实战 打造仪表板的基本思路都是一致的，如下图所示，了解了大体的制作思路后将更有助于开展具体的设计工作。
从零学习 自助商业智能分析 千万不要错过咯 下期预告：选择合适的自助商业智能分析工具
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数工作的规划篇。...提升业务人员使用指标的动力： 数据服务质量 （数据准确性、数据一致性） 数据服务效率（数据发布效率、数据变更效率） 指标新增流程： 四、迭代计划 迭代计划 功能 解决的痛点及达到的目标 V1.0 业务目标：数据分析同学可以自助规范注册指标...4.BI及数分同学在维护指标口径或者搭建指标体系的过程中的成长是啥？如何产生获得感。...在拆解业务、搭建指标体系的过程中需要对业务流程足够了解，这样才能让指标真实的反映业务。 5.如果让数仓或者数据分析的人员去遵守新增及创建指标流程，如何去约束他们？业务系统愿意接入指标管理的动机是啥？...业务库的数据统计如何通过指标的方式去管理。 针对数仓及业务数据分析人员的话，可以采用不同的流程链路，其中数仓人员负责维护原子指标，派生指标和计算指标可以由业务侧维护。
数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”...(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性… 例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃，比等级...如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值? 如何平衡这种关系?...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销! 5.
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数工作的实践。...前面2篇介绍了自助取数 >>>竞品调研：如何从0到1搭建自助取数平台(一)：调研篇 >>>产品规划：如何从0到1搭建自助取数平台(二)：规划篇 本文主要介绍如何实践搭建自助取数平台。...一、如何搭建指标体系-OSM模型 指标体系搭建业内已经有相对成熟的拆解方式比如：北极星指标法、OSM模型、AARRR模型。...以电商业务为例，业务目标O：提升GMV 。 接下来进行指标体系拆解，首先思考所涉及的关键环节有哪些： 访问-登录注册-商品曝光-加入购物车-支付成功....三、自助取数前台 自助取数是一款可以 辅助业务产品及运营快速查找数据、辅助业务分析决策的数据产品，同时保证指标口径唯一性、数据查询高效性、数据结果准确性、产品功能易用性。
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。...本文将分享笔者调研网易有数、阿里云QuickBI、联通、SmartBI四款产品里自助取数的结果，并总结后期在实战搭建自助取数产品的重难点。...自助取数与普通应用查询最大的不同：普通的应用查询是定制开发，而自助取数由用户自定义查询条件的，想查什么就查什么，秒级响应各种数据查询及分析请求。...b.数据集加工 （数据集关联、二次数据处理分析、数据权限设置）。 c.如何让配置流程足够简单。...数据安全性：权限管控 五、后续预告 在接下来的文章，笔者会介绍如何实战搭建自助取数平台，欢迎大家分享转发！
每一次参与商业分析论坛或者和学生互动的时候，他们经常问这样两个典型而且被多次解释的问题： 我是一个本科生（或者别的学历），而我很希望能从事分析行业，而我应该怎么做呢？...在探讨如何构建你的分析职业工作之前，首先让我们快速的提及一下我们为什么要构建我们的分析生涯。 为什么要构建一个商业分析生涯？ 分析，是一个需求量呈指数增长的行业。...“分析”或者“商业分析”都是使用比较密切的术语，这使得人们很难理解和欣赏这些角色。 3.这里很少有一个框架或前人已经很好的运用的方法你可以从中借鉴，随后能顺利的进入这个行业。...电信公司：Idea、Vadafone、Airtel 分析机构：Factual、Mu-Sigma、Absulutedata、ZS Associate 我计划在接下来的几周时间里面会写一篇文章，教大家如何准备好面试分析行业的工作...方法2：获取与商业分析相关的证书。这些证书可以给你提供相应的技能，但是不能补偿你所欠缺的工作经验。
(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。...(以MMO混服为例，区分用户可给包打上渠道标识，简单易懂) 4.用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性...如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值? 如何平衡这种关系?...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销!
导读：随着业务的进一步发展，秉承“人人用数据，时时用数据”的愿景，如何让运营、产品自主探索分析数据，并发现业务问题成为众多公司迫切需要解决的问题。本文将分享笔者搭建自助取数平台的运营策略。...前面3篇介绍了自助取数 >>>竞品调研：如何从0到1搭建自助取数平台(一)：调研篇 >>>产品规划：如何从0到1搭建自助取数平台(二)：规划篇 >>>上手实践：如何从0到1搭建自助取数平台(三)：实践篇...本文重点介绍如何运营推广自助取数平台。...（P0） 与分析同学及数据运营沟通，贴合场景进行业务主题沉淀，共同推动常用指入库到指标管理平台。预计新增指标数量100+个。...三、阶段成果 目前笔者所在小组搭建的自助取数平台日均查询总次数 1000+。初步达成产品预期。后续会按照推广运营策略持续迭代优化，降低获取数据门槛，全力提高业务运营效率。
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： ?...数据准备就绪后，根据你想要分析的方法，在软件界面上选择分析的功能。 数据准备就绪后，根据你想要分析的方法，在软件界面上选择分析的功能。
做了项目的商业分析后，最近也一直在思考：商业分析具体意义在哪里，能够带来哪些价值呢？怎么样才能够更加有趣呢？...在很多人的理解中，商业分析貌似是高高在上，都是高难度的分析模型、数学算法，认为从事这项工作的人都是“精英”。...然而事实上，商业分析无处不在，小到一个在哪儿吃饭的决定，大到买房子、理财投资的考量，都是属于商业分析的一种。...只是与从业者不同的是，从业者的商业分析是基于对业务的需求和问题，通过分析模型和算法，来解决、回答出现的或者潜在的问题，最终带来实际的效益。...商业分析是个不断循环迭代的过程。通过量化的分析，不断的缩小问题范围，不断的聚焦讨论内容，剥丝抽茧，得到答案。
数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”...(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性… 例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃...如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值? 如何平衡这种关系?...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销! 5.
很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化？今天系统讲解一下。...一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥？当然是：缺数据！...第三步：用户活跃情况分析 解决完拉新问题，还可以进一步思考：存量用户活跃程度如何？哪个群体需要帮上一把？站在用户运营的视角，不同层级+不同活跃程度的用户，运营的思路也是不同的。...三、小结 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。...这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？
绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。...1 绩效分析常见错误 绩效分析常见的有三大流派 ▌第一类：拆解下发流。 多见于销售部门。...其他更差的，比如： l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血，搞花式处罚的 不再一一举例 那么，到底如何改善以上问题呢？...2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看， 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子，所以得谨慎使用。...感兴趣的话，本篇集齐60在看，下一篇我们分享：如何从细节中洞察业务发展的关键，敬请期待哦。
每年4季度，很多企业都会密集地上线运营活动，相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题：当一堆运营活动重叠的时候，到底该咋分析？今天系统讲解一下。...单个活动VS 策略组合 如果只做一个活动的分析，估计很多同学都没问题。 因为我们有活动分析四步法： 第一步：定目标 第二步：找差距 第三步：看过程 第四步：写建议 搞掂！（如下图） 但是！...这种时候，又自然无法进行策略上分析。 第三步：关注整体影响 当活动实际开始以后，每个活动的策划，都会盯紧自己的活动，输出单个活动的分析结果。...小结 综上可见：想要实现真正的运营策略分析，首先得把运营工作，从一个个孤立的，单点式活动中解放出来，站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通，看清楚围绕一个目标的策略组合是什么，才能做到策略层面的分析。...数据分析师连发生了什么都是后知后觉，数据没有做标记，活动规则之间相互重叠毫无策略可言，又能做什么分析呢？ 那作做数据的同学能做哪些改善呢？首先可以做的是第二步：收集信息。
数据驱动增长，是很多公司对数据分析师的要求，可具体到操作上，大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白纸黑字写了AARRR五个大字，可真到分析的时候，就总被吐槽： “新客户数10000人，所以呢？”...市场上的用户全貌和基于存量分析出的用户画像不一样（如下图）。 因此在客群选择阶段做分析，要结合调研/竞品分析开展，及时了解竞争对手的客群结构，避免盲人摸象，越做越瞎。...之后，才是每一类方式的转化漏斗分析。转化漏斗分析在很多文章已经有讲到，这里不再赘述了，传统的投放分析/获客分析也经常做这一块。...04 第四：转化方式 转化方式的分析，在很多文章也已经讲过，这里不再赘述了。实际上，传统的投放分析/获客分析也会做转化方式的研究，很多ABtest也是围绕“哪种转化方式更有效”进行的。...这一步，常规的投放分析/获客分析也会做，但经常陷入细节，过分纠结每个渠道的ROI，形成“瘸子里边挑将军”的局面（如下图）。
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