很多人掌握了大量的数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。 面对具体的业务问题，我们还是容易两眼一抹黑，单单会工具和技能是不够的，还必须拥有数据分析思维。...数据分析部门一般独立于业务部门之外，这样可以确保数据分析师没有业绩压力，分析具有独立性。...因为数据分析的独立性，所以最终问题究竟是在产品上、运营上或者市场上，数据分析师不会有明显的偏向，只认客观数据。 好的数据分析师，能够根据客观数据，随时抛弃旧的假设，并建立新的假设。...很多人想要数据分析速成，他们认为“自然理性”加上“分析工具和方法”就能做好数据分析。 分析工具、分析方法等技能确实可以速成，但是数据分析的能力不是自然理性能够驾驭的。...想要做一个好的数据分析师，必须拥有专业的数据分析思维。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。...那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。...数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术”是指正确的方法论。...详细的群组分析操作流程，可以参考这篇文章：《产品经理如何通过数据分析来发现用户的“怒点”》 数据分析的书籍 做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。...结语 数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。
在做数据分析的时候，很多同学在面对一堆数据会无从下手，觉得从哪个角度分析都可以得到很多结论，导致分析的战线越来越长，但是却始终得不到想要的结果。...但是，这些分析都是基于数据层面的非常浅层面的分析，作为数据分析师是绝不能止步于此的。那么接下来自然就需要考虑如何评估效果明显？有多明显？如何量化？...分析了这么多，基本上把能拿到的数据分析的七七八八了。面对这些历史数据，自然也会问：后续情况会怎样发展呢？这就需要在分析历史数据的基础上着手了趋势预测，看一看未来可能的发展趋势。 ?...但是还没结束，因为数据分析的目的和结果是要落地到业务，最终能够实打实的在业务层面上产生效果，那接下来就可以带着从数据获得的所有分析结果和困惑和业务同学沟通，尽可能的找到造成这些问题的原因，并且形成最终的数据分析报告
在新形势下，要做好数据安全治理，就要做好企业的数据安全防护能力建设，建立起一个强保障且动态化的安全保护机制。...数据安全要求日趋规范与严格、数据环境复杂变幻，对企业来说，做好数据安全治理迫在眉睫。数据的安全解决方案是一系列的流程+技术+规范的综合保障。
以下是他在1962年对广东省数学会会员和中学教师的一次讲话中关于“怎样学好数学”的内容，相信对同学们学好数学会有所教益。 一、基本运算要熟、要快 基本运算不但应当“会”，而且要熟、要快。...反思：小码匠在学初中数学时，学得快，题做的少，能明显感觉对部分有难度知识点，功力不够 三、学好数学必须不怕算，要算到底 客观事物的发展愈来越复杂了，要求愈精密了。...五、学好数学要常练、苦练、活练 数形性质、基本运算、逻辑推理的熟练还不能仅仅依靠一时的锻炼，而必须靠经常的锻炼。 “拳不离手，曲不离口”，此之谓也。
”，打造了端到端的云数据全生命周期安全体系，将密码运算、密码技术及密码产品以服务化、组件化的方式输出，并无缝集成至腾讯安全产品中；通过标准化的API接口/SDK服务，实现从数据获取、事务处理及检索、数据分析与服务
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所以理解KSA的原理，掌握拆解KSA的方法，对混职场很有意义，特别是对数据分析工作！...3 为什么KSA对数据分析求职很重要 如果套到数据分析身上，KSA的体现就是： ● 知识Knowledge：《数学》《统计学》《管理科学》《运筹学》《机器学习》 ● 技能Skills：excel...还在继续上网问：“到底数据分析要看啥书”然后买更多书回来了！结果越学越迷茫。 要知道：数据分析与数据分析之间的差距，比数据与运营、产品、研发的差距之间大多了。...4 为什么KSA对数据分析工作很重要 真当开始数据分析工作以后，就会发现：在懂数据和不懂数据的人眼里，数据分析的角色完全不同。...如果数据分析师每天陷于跑一两个孤立的数字无法自拔，就无法做深入的分析，最后结果还不被认可；如果数据分析师头铁，直接接了玄幻不切实际的模型需求，最后肯定难以落地，无法见效，还是背锅。
数据方案设计相关文章： 通俗易懂理解数据埋点如何做？ 如何设计产品数据采集方案？ 如何设计产品的数据埋点方案？ 2、数据分析 通过对用户数据分析构建精细化的用户分层，了解掌握用户。...在数字化运营中明确问题，梳理业务流程并对相关业务目标进行拆解，结合问题、数据分析结果、标签体系和业务运营目标等，制定科学的运营策略。
企业的数据安全该如何做？ 有哪些建议？ 姬生利：很多客户面临比较大的问题是数据安全从何下手，我们内部也总结了一些最佳实践，供大家参考。 第一步是必须要有组织架构的保障。...主要包括数据是否要加密，对外提供时是否要脱敏，运维管控和审计是否做到位，做数据分析是否应该去标识化来保护个人隐私等。这一环节就需要借助各类数据安全产品和工具来支持业务。...如何做好防御？ 姬生利：我们企业的数据安全也包括上云后的云上数据的安全，它会面临几个风险面。...第四个阶段是数据的使用，主要涉及是否过度挖掘个人信息、是否用在了防疫以外的场景、做数据交互时是否脱敏、做大数据分析是否去标识化等问题。...企业需要重视数据安全问题，并将数据安全做成体系，因为仅依靠单点防护难以达到真正安全的防护效果，构建全生命周期的安全防护是做好数据安全的必然选择。
该如何为应对勒索攻击做好数据备份？本期我们将以此为话题展开讨论。 虽然近些年来数据备份已经被反复强调，但由勒索攻击造成的数据损失情况还是比较严重，这其中有哪些原因？
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。...一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...3 站内数据分析 站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下： 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率
我们要确定怎么样简历是一份好数据分析师简历呢？那我们就要涉及到如何评价一个好数据分析师？...一般来说，优秀的数据分析师有着很好的表达能力，能通过在二分钟对自己工作内容有着清晰且强逻辑，层次分明的表达出自己分析结论与解决意见，所以我们往往看到优秀数据分析师他在简历上会干净的语句，能很清楚表达出自己以往的工作经历...比如： 那怎么样的简历为好数据分析师简历呢？那就要问，这些简历给谁看？一般来说有两种，一种是初级数据分析师简历，一种是资深的。...1 初级数据分析师 第一，初级数据分析师简历，很多是都是过HR端，主要会看行业是否比较相同或者类似；第二，基本的技能是否满足相应的企业的要求，一种来说，初级数据分析师更多是处理临时需求以及日常经营类的分析...3 一份好的数据分析师简历包括那些呢？
数据分析能力成为刚需 中国商委会数据分析统计部也认为，未来中国基础性数据分析人才的缺口将达到1400万。...掌握基本的商业数据分析能力已经成为刚需。 ? 什么是商业数据分析？ 商业数据分析，是指以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。...商业数据分析要求什么能力 在实际的商业场景中，除了掌握上述的数据分析框架，你还需要掌握以下几类能力： 强大的行业知识储备：了解行业情况，是做好商业数据分析的基础；这就要求你除了关心公司和竞争对手的数据之外...大数据时代，人人都想掌握商业数据分析能力。为了回应大家的学习热情，万门大学邀请了商业数据分析领域的两位顶尖老师打造了《商业数据分析特训班》。...Nick：普渡大学 Ph·D和MBA专业，哈佛MPH专业，现任AT&T大数据组的资深商业数据分析经理，曾任职于罗氏诊断Roche的数据分析顾问，10年商业数据分析从业经验。
很多政策行动组织都签署了一份《大数据时代民权原则》（Civil Rights Principles for the Era of BigData）的文件，呼吁公平公正，但没有说具体如何做到这一点。
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数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞...
为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求：业绩下降了，分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。看似来似乎非常简单哦。...他们比远在千里之外的总部数据分析师更清楚真实问题。既然是紧急且重要，就不再磨磨唧唧跑数了，掌握第一手资料最重要。 要特别注意计划内异常波动，这是业务部门最喜欢撒谎的地方。
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