Techo Youth 系列直播已经完美收官啦！直播第三期，我们邀请了腾讯TAPD产品解决方案架构师鞠武军老师，以及众言科技SPSSPro产品&运营总监魏陆炀，与我们一起深度探讨了，「职场预习课：开发者如何高效协同？」如果错过了上期的直播，今天的直播精华总结可千万不要错过哦！
在过去几年中，客户对航空公司的满意度一直在稳步攀升。在 COVID-19 大流行导致的停顿之后，航空旅行业重新开始，大家越来越关注航空出行的满意度问题，客户也会对一些常见问题，如『不舒服的座位』、『拥挤的空间』、『延误』和『不合标准的设施』等进行反馈。
在当今高度数字化的商业世界中，数据分析技术已成为企业竞争力的关键。它们不仅能够提供深入的市场见解，还能够优化运营效率和客户体验。特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。
随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。
很多同学表示：从0到1的文章很多，可面对复杂问题，该怎么搭建数据分析思路呢？首先，“复杂”一词在不同等级的数据分析师里含义不同。对小白而言，领导传达命令的时候，有“模型”俩字的就是复杂问题，一听“模型”，新人就开始狂翻《西瓜书》《统计学习》《机器学习》誓要与“模型”血战300回合。而有经验的同学都知道，企业里真正复杂的才不是这些。来看个具体例子：
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
本篇文章是以一个案例的方式呈现一些数据分析相关知识。涉及详细的分析思路及多种分析方法，如多维度拆解、假设检验、相关性分析、回归分析，适用问题场景是：如何把有限的资源投放到有效的地方才能发挥出最好的效果（比如商品价格和满意度对新增用户同时有影响，这时重点关注哪个）。通过本文的学习，相信你能积累一些解决实际问题的经验。
在某种程度上，这是在线教育企业的挑战也是一个新机遇，作为以互联网为核心的在线职业教育平台，嗅到这个增长机会后，迅速反应，在各平台疯狂进行广告轰炸，比如手机APP的开屏宣传、各大搜索引擎的信息流广告等，无处不在的都能看到在线教育的身影。
在这个平台上，用户可以向客服人员咨询问题或寻求帮助，客服人员则可以实时回答问题和提供帮助。
主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。
关于客户，越来越多的企业觉得有必要对面向客户的各项信息和活动进行集成，组建以客户为中心的企业，实现对客户活动的全面管理。于是在这样的背景下，CRM（客户关系管理）系统出现了。
由知名咨询机构阿伯丁集团（Aberdeen Group）出具的研究报告显示，“解析复杂数据的最佳方法通常是简单的方法”。最近，该机构的几个新的调查研究取得了一些有趣的发现：他们研究了在使用集成工具对数据进行准备、查询和可视化时，所需的成本以及他的收益。这种新方法不同于往常的专有数据仓库之间“装配线”的做法:将任务分给ETL和可视化工具进行处理，而是将任务有机地结合起来。 其主要研究发现即：简单方法驱动有效分析。使用简单集成工具解决方案的企业的收入、营业利润及数据的逐年增长率比普通企业要高一倍，这类企业通过
回溯统计的发展历程，从小数据到大数据的分析思路均源于验证性数据分析，因此，业务需求尤为重要，而需求从何而来是由数据分析师所处的行业而定的。
CRM是一种利用现代科技手段，建立和管理客户信息的系统。它包括软件、硬件和网络技术，旨在帮助企业收集、管理、分析和利用客户信息。CRM系统的核心是管理客户数据，记录企业在市场营销和销售过程中与客户之间的各种互动行为和活动状态。这些数据可以被用来构建各种数据模型，为企业的后期分析和决策提供支持。
北京六西格玛咨询公司聊VOC。VOC是指客户之声(Customer Voice)，是一种用于收集、分析和处理客户反馈的数据集合。在现代商业中，客户之声已经成为了一种重要的资产，可以用来帮助企业更好地了解客户需求、改进产品和服务，以及提高客户满意度。
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
企业对净推荐值（Net Promoter Score，NPS）关注程度开始走高，这是在留存率指标之后，又一个能够对企业中长期发展产生较大影响的指标。
小程序是一种新的移动应用程序格式，是一种依赖Web技术，但也集成了原生应用程序功能的混合解决方案。小程序一些特性有助于填补Web和原生平台之间的鸿沟，因此小程序受到了一些超级应用程序的欢迎。
本次企点客服-在线客服3.0版本 共计更新/优化了十多个功能点 快来看看新功能在哪里/怎么用！ 1.批量释放客户至公海 | 2.批量取消客户收藏 | 3.拉取多人聊天组优化 | 4.最近联系人优化 | 5.消息记录优化 | 6.新增“群助手”| 7.会话记录及消息监控 | 8.满意度能力增强 | 9.员工报表增加会话数据 | 10.QQ企业主号会话详情优化 | 11.归属优化 | 12.删除员工好友关系链 | 13.客户轨迹优化 | 14.导入客户优化 | 15.引导帮助视频 | 16.付费群转让
CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理，是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系。在不同场合下，CRM可能是一个管理学术语，可能是一个软件系统。通常所指的CRM，指用计算机自动化分析销售、市场营销、客户服务以及应用等流程的软件系统。
导言：地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这篇文章告诉你。
RFM 分析是一种用于洞悉客户价值和行为的强大工具，广泛应用于市场营销和客户关系管理。本文将介绍 RFM 分析如何在数据产品不充分的情况下实现以及如何利用RFM分析来优化营销策略，提高客户满意度，增加业务收益。
在新一轮的信息革命和产业变革中，数据成为关键的生产要素和战略资源，驱动经济社会快速发展，成为政府、企业等各类组织提升核心竞争力、推动数字化转型的重要助推力。然而，当前数据散乱、数据孤岛、数据低质等问题仍然突出。在此背景下，首席数据官（Chief Data Officer，以下简称“CDO”）制度应运而生。
数据分析是保持优秀客户服务的一个重要组成一部分，但是你需要太多的数据吗?许多企业会跟踪很多不同的指标，他们陷入了数据的汪洋大海，丢失了那些首先要关注的数据指标。如果你发现自己就属于这种情况，试着专注于
一份名为《AnalyticsWeek和BusinessOver Broadway数据科学调查》的报告揭示了数据科学所扮演的角色、数据科学技能的熟练度以及项目结果满意度在各行各业的差异。信息技术行业拥有
要实现高质量、高效率和高客户满意度的目标，许多企业采用了六西格玛方法。然而，在实施过程中，往往会遇到各种各样的问题。优思学院会在这里探讨一下几个六西格玛常见问题，并提供解决方案，以帮助企业成功实施六西格玛方法。
在数据分析中，按照具体维度将数据分组进行组间比较是十分常见的，例如在零售业态中，按照性别、城市、收入水平将消费者进行分组进行对比分析。看似简单，其实这其中经常伴随着拍脑袋决策的危险。以下数据案例可以说
普华永道的研究表明，高度数据驱动的组织在决策方面取得显着改善的可能性要高三倍。不幸的是，高达62％的高管仍然更多地依赖经验和直觉，而不是数据来制定业务决策。
首先，什么是策略产品。举几个策略产品例子：搜索、推荐、反作弊、广告。策略产品专注于“策略”，将已有的数据/资源，通过具体策略转换成服务提供给用户使用。由于笔者经历主要是搜索排序类产品，因此本文的一些经验也是基于搜索排序类产品，如有不通之处，欢迎批评指出。 策略产品经理通用的工作流程：需求挖掘→策略设计与开发→效果评估与上线。下面就每个环节谈下策略产品的工作内容和方法。 一、策略产品的需求挖掘 策略产品常见的需求挖掘方法有4种。 1、 case分析 Case分析是通过对现有情况的调查分析，来确定策略改进方向。
我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程，今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用，相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前，哪些因素会影响到我们综合的数据评估，比如我们在做培训的课后评估的时候都会对讲师或者培训组织进行评分，这个时候就可以用到相关性分析。
1、网站是企业的线上门面。随着人们越来越多地通过互联网来寻找产品和服务，一个好的网站可以增强企业的品牌形象和专业形象，吸引更多的潜在客户。
一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。 这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。 从理论上来说，每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成为大数据企业。 大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚
文|郭迅华：清华大学经济管理学院副教授 一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。 这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。 从理论上来说，每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成为大数据企业。 大数据因其体量之“大”
编者按：本文作者陈哲是《数据分析:企业的贤内助》一书(豆瓣评分8.0)的作者。此书用非常生动的语言，通过对话和具体业务场景向大家介绍了数据分析师日常的工作和业务流程。此书可以很好的帮助大家学习如何识别和定义数据分析要解决的问题，学习常见的数据分析方法和流程，非常适合初学者阅读。 豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/25743117/ 眨眼间，小蔡在新新服装公司已工作2年，在这2年期间小蔡主要负责分析网站数据和系统数据，让他困惑的是，从这两类数据中，他只能看到公司的经
尽管多数人知道大数据技术正为生活带来翻天覆地的变化，也可以为人们提供更多定制化体验，但仍有不少人不知道这项技术将如何造福行业。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-道一云 ---- 据统计，销售部门和职能部门每天消耗在解答咨询的时间占当天工作时间的六成以上，其中有三成以上的问题会被反复询问。同时，企业客服还面临着下面这些问题： 客服人力成本越来越大 用户等待时间长、体验差 人力接待效率低、易出错 高意向客户易被忽略 ...... 在AI人工智能、云计算、大数据等科技技术的浪潮下，智能客服受到越来越多企业的追捧。AI赋能企业、解放生产力已是大势所趋，聪明的企业如何抓住智能客服的红利，降低人力成本，提升获客转化能力？ 道
随着企业认识到数据对实现业务目标的决定性力量，大多数企业希望将数据置于其业务和产品战略的主导地位。这就需要建立一个强大的数据团队，能够有效地将其洞察力传播到企业的不同领域。显而易见，这不是一件容易的事。
作为数据分析师最怕什么？莫过于下午5:55分，自己正准备收拾包包走人，一个电话飞进来：“歪！帮忙跑个数，我们总监要，今天无论多晚都得给！”听完这通话，心情直接跌入谷底。 如果有比这还可怕的，就是晚上11:00，你累死累活跑出来数了，对方一句：“哦，好像不是这个数，你换另一个跑法试试，还是今天无论多晚都得给哦……” 如何避免这种问题呢？ 数据分析的需求沟通 这个问题显然是出在需求沟通上。没有沟通清楚需求就动手，自然会来来回回返工。不但自己做得辛苦，业务部门也不满意。所以沟通需求很重要。而数据分析是有标准的需求
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。
一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。
数据分析技术是一种广泛应用于各行各业的科技领域，具有重要的应用价值。Origin软件作为一款专业的数据分析软件，提供了丰富的功能和高效的处理能力，可以有效提高数据分析效率，使分析结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍Origin软件在数据分析中的应用。
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
化工行业是指涉及制造、研发以及销售与化学有关的产品和材料的产业。其广泛应用于农业、能源、环保、制药等多个领域。化工行业的发展对经济增长和社会发展起着至关重要的作用。
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
Minitab是一款专业的统计分析软件，为用户提供了丰富的数据处理和分析工具。除此之外，Minitab还拥有一些独特的功能和特点，这些功能可以帮助用户更加高效地完成数据分析任务。
互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。
年初各种盘点、总结、回顾类的报告很多，有一类“不带脑子”的队友纷纷上线，搞得做数据分析的同学们非常蛋疼。具体表现吗，看下图：
文|郭迅华：清华大学经济管理学院副教授 一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。 这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。 从理论上来说，每个企业都可能拥有大数据，但是并非每个企业都能够成为大数据企业。 大数据因其体量之“大
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