1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
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
临近年底，很多同学问：“如何做出优秀的数据分析项目？不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目，主要靠的是：树立正确的观念。这里有5道测试题，一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
我是今年实习的时候接触的Python，接触了具体的代码，以前只知道Python比较好玩，但是没用过。然后在公司以后项目用的是Python的Django框架，就一直学习Python，学习框架。现在在学习Python的爬虫框架scrapy,一直是挺喜欢爬虫的，因为基本可以爬到所有的公开数据，也挺好玩的，然后最开始是直接的基础的requests和urlib包，最后就决定试试一些比较大型的网站。
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期，各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
这是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。
百度搜索大数据，就会发现这是一个日均搜索达到4000K的热词，在头条上也是如此，只增不降。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
人人都是产品经理火了那么多年，现在又开始人人都是数据分析师了！一个公司就那么多坑位，很少能见到几家公司专门配备一个数据分析师，供其他部门使用，现实就是这么骨干地把你打造成一个全方位人才。
模型纷繁复杂，要根据分析目的和模型对数据的要求选择模型；显著性检验在python中比较隐秘，需要日常积累
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。 层次区别：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）； “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”； “道”是指方向，是指导思想，是战略。 在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。 01 细分
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，得数据者的天下，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。本文是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。微信后台回复：
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，得数据者的天下，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。本文是一个来自百度内部培训关于数据分享的、阅读类的PPT，文字说明非常充分，适合刚入门数据分析的朋友进行学习。微信后台回复：“百度”，获取本文PPT.
一直想给产品运营下个系统的定义，或者总结一个方法论如何做好产品运营，产品运营需要包含的素质等。听过很…
新年伊始，很多公司都在制定年度计划，有同学会问：数据分析的计划该怎么定呢？今天给大家一个最全面的数据分析体系，涵盖了公司级全部场景。大家可以对着参照，看自己的发力点在哪里。
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致
“Fresh Air”的APP，从设计上区别于常规天气APP,可以根据时间和温度背景色有调整。
数据猿导读 在“硅谷之声——大数据技术达人中国行专场”上，神策数据创始人兼CEO桑文锋表示，在百度工作这么多年，“要把数据的事情做好”是我非常重要的一个心得。数据源做好了，事情基本上就成功了一半。如果
本文作者：adelitayang，腾讯TEG产品运营 一、B端与C端运营的区别 每次说到B端，大家都会不自觉地想要问，B端和C端究竟有什么不一样的地方呢？B端能不能直接复制C端的经验呢？刚好毕业之后先是在老牌企业服务公司从事B端的运营，再做了快2年的全栈C端运营，最后又回到B端运营的怀抱。 在我看来，无论是C端运营还是B端运营，在数据运营上，共通之处都是通过已有的数据去发现问题、分析原因以及预测趋势，都是为了驱动业务的增长，如用户增长、营收增长等。 不同的是，在业务层面上，B端业务比C端更为复杂，C端往往
当一个公司的业务团队，可以比较方便准确、及时、完整的看到数据，往往都会很容易从数据的变化中看到业务问题。再通过关键业务维度的拆分，可以定位清楚业务问题发生的版块、准确衡量业务变化影响大小。
很多同学很困惑：想做数据分析师，结果学了一大堆ESP软件操作，看了一堆统计学、机器学习书、跑了很多数据集，结果入职以后每天都在取数——而且还是很基础的数据。那到底自己算不算入门？啥水平才算是真正的数据分析师？今天系统讲解一下。
随着市场的逐步成熟，要想保持企业的长期竞争力，运营和产品改进工作需要越来越精细化。 比如，在游戏行业，玩家留存率是一个关键指标，为提升·留存率，需要精细化地分析玩家是哪一步流失的，根据游戏进程推进过程，按照先后顺序设置关键节点，分析各个节点流失情况数据，可以形成一个玩家流失漏斗。有了玩家流失漏斗，我们可以选择流失率高的环节进行进一步精细化分析，找到流失原因，比如机器适配问题，引导缺乏吸引力问题，数值设计问题等，根据这些原因就可以针对性的在产品和运营侧做改进了。 又比如保险行业，为了提高销售效率，可以先通过
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
很多人苦恼，学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。其实，掌握技能和工具只是第一步，做好数据分析还必须要有数据分析思维。
作者 Amy 本文为CDA数据分析师志愿者投稿作品，转载需授权 经常遇到有人留言咨询，表明自己想做数据分析，但是面临着很多“困境”，如： 大学本科数学专业的，想从事数据分析师，但没项目经验怎么办？应该怎么规划？ 我一个朋友想做数据分析，她是学物理的，过去有一些工作经验，但是跟数据分析没什么关系，去面试数据分析有压力吗？ 我是文科生，没有数据分析经验，也没有数理统计基础，想找一份数据分析的工作难吗？ 归根溯源，很多人看好数据分析，想要入职数据分析岗位，但是为什么选择数据分析，你真的想清楚弄明白了吗？是单纯的因
曾经有一位北大的高材生，入职华为没多久，就针对公司的经营战略问题，写了一封「万言书」给任正非，原以为能得到肯定和赞扬，没想到任正非批复：
作者 Gam 本文为CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析老鸟都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀，def函数呀，print
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？ 我这里提四个方面，如果你是一个新手，想从事数据分析师这个职业，那么，你可以看看，当然如果你是个分析老鸟，在苦恼如何更进一步，也可以看下，可能于你也有益哦，数据分析师学无止境，总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
时间：2014年6月6日上午 地点：北京国际会议中心 会议：中美创新链接·大数据专题研讨会 主办：中美创新协会，北京市科协 演讲人： 张溪梦，LinkedIn商务分析高级总监 演讲题目：庙算者多胜－大数据发展战略 以下为演讲全文： 感谢大家听我做汇报，我希望把我的演讲尽量变的更简短一些。我名字叫张溪梦，在美国大约做工作做了不到十年。主要目的就是做大数据分析，我以前是脑外科医生，做分析和做医生没有本质性区别，就是通过不同的症状来诊断事物本身的基本的比如说疾病。然后采用不同的方法治愈病人，让病人身体更健康。
在我写了70篇分享文章后，我在简书、数英、梅花网、公众号等平台上拥有了数千名对数据和营销感兴趣的粉丝朋友，成为了数英网优秀作者和热门作者以及简书科技类优秀作者，我的微信朋友圈也因此在扩大。 最近有不少做运营和推广的朋友在问我说，运营和数据到底有什么关系呢？是不是只是根据数据做成excel表格图表就可以了呢？ 嗯，如果只是简单地根据数据做成图表，我觉得只是在比肉眼更深一点在看数据，就是在看数据，很多大程度上是表层的，而且是会得到错误的表层信息，那远远不是数据分析。可惜的是，大部分公司都是这样在看数据。 其实，
民间有一句俗语叫做：“看花容易绣花难”，画龙点睛的添花之笔就更难了，同数据分析是一个道理。
读书交流│7期 数据分析原理 6步解决业务分析难题 data analysis ●●●● 分享人：夏宇 大家好，这里是小飞象·数据领地·读书会第7期完结直播总结分享，本次直播的目的有两个，一是我们第7期读书会的总结，给大家梳理一下《数据分析原理》这本书的精华内容，二是为我们，参加这次读书会，并完成全部任务打卡的小伙伴们，进行结业颁奖。分享时间大概在一小时左右，大家要坚持听到最后哦。（可以在公众号留言交流，读书会往期回顾） （夏宇个人公众号） 做一个对世界充满好奇的人！我们在工作中或多或少都会遇到很多的业务难题，有些人在解决问题时会根据过往经验解决，但往往这种凭借经验拍脑袋处理得到的方案并不一定会对业务有增长效果，甚至根本无法真正地解决问题，但是如果你可以具备数据分析技能和思维，找到关键影响的数据源，通过对业务模块的判断，确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环，有助于业务增长和问题解决的。 但是，我们学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。如： ▶如何理清业务分析思路？如何成为业务的专家？ ▶如何获取行业的数据？基于不同场景的如何选择合适的方法？ ▶如何写出优秀的数据分析报告等~~ ······· 所以本期，小飞象·数据领地·读书会的直播总结，就来跟大家一起来品读《数据分析原理》：6步解决业务分析难题，系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤。 在这过程中，建议全程认真听，带着思考来听（去看），有任何问题都可以随时交流哦！ —▼—
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。
相信做数据分析的同行在职场中经常会遇到这种情况：被别人说业务思考高度不够，只会简单的工具和常规数据统计，缺乏创新性。我是做数据分析出身的，对此我特别有感触。抱着去市场试错的想法，2018年我在网易云课堂打造了一门课《数据分析思维案例实战》，市场反馈非常好。在我看来，这门课最大的优势就是内容的创新性。 2019年的时候，我想写一本数据分析领域的创新性书籍，于是联合行业内两位资深的数据分析从业者黄怡媛、马炯雄，把我们10余年的数据分析工作经历、能快速应用到工作中的方法总结成书，这本书就是《数据分析原理》。 历
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么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？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，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」
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。
导读：在互联网行业，每隔一段时间就会有一批新的产品模式崛起。而随着互联网产品的升级，用户的生活方式也随之改变，这种改变又给产品带来进一步的提升，最终产生了用户和互联网产品之间互相影响的现象。
我们随机打开招聘网站，随机抽取13家公司招聘数据分析岗位的要求。数据分析岗位薪酬分布：8-50k，岗位要求描述：总计61行，用词 2899个。
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
● 我一个朋友想做数据分析，她是学物理的，过去有一些工作经验，但是跟数据分析没什么关系，去面试数据分析有压力吗？
也许每家企业有自己的表述，但核心都是“如何利用数字技术和智能技术推动企业实现商业模式、企业文化、组织结构的转型”。数字化转型战略启动后，很多企业一是很兴奋，二是投入大量资金进行各种数字化技术相关的平台、系统的建设，期待平台或系统的建设完成后就可以带领企业实现数字化转型。
答：需求方想干的（预期）和自己提的需求可能不匹配，这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著，需求单里面只列出了老版本实验组，和新版本实验组数据项，缺乏新老版本对照组数据项，这时候就得帮他修正。以上，需求方逻辑还挺清楚，更多时候需求方自己都没想明白要干啥，就让你跑数，美其名曰，先把数跑出来我看看……
随着数字经济时代的到来，数据的价值被不断发掘，大量的政企机构正在上云，将业务的相关数据上传到云端，并运用人工智能、区块链等技术进行分析处理，充分发挥数据的价值，以帮助其更好地治理城市、企业。
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