通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
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。
一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树
我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May 数据分析和数据挖掘的区别到底在哪？这个问题还是要想清楚的，最开始，我以为用Python和R这种高级的编程软件做出来数据分析的结果才是数据挖掘的范围，而用excel和SPSS做出的统计结果属于分析。但是，实际上这个标准不是按照使用软件来区分，而通过对数据进行分析的方法和分析的结果来划分。 从广义而言，数据分析包括数据挖掘，但是从狭义而言，数据分析与数据挖局又有显著的区别，下面的图很好地表示了两者的关系。 📷 注：图来自于互联网，如果侵权，请联系May删除 我们可以
一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：
一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策
我羡慕那些从学校走出甚至还未走出的时候，就可以以自己学会的知识和技术来创造价值的人；而另外一些人，比如我，要再过很久才能找到自己的位置。已经开始读这篇文章的话，你与我很可能是同类。 大学期间，我基本算得上是个正牌的文科生。毕业之后，目光却逐渐转向数据分析，这个跨度颇有点不靠谱的意味。不过，在岗位上一段时间之后，我发现像我这样的人不在少数，只是他们可能在开始时距离“数据”没有那么远，例如传媒或者社会科学，但大家跨越自己原专业、进行新知识学习的程度是相似的。 既然如此，也一定会有后来人需要这些故事和鼓励，使他们
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
我们先谈谈大数据是什么样的数据。 IBM有一个著名的5V大数据理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。简而言之，达到大规模的数据，极快的流通速度，数据类型和来源的多样性，低值密度以及可以反映事物真实性的数据就是大数据。那么大数据分析和传统数据分析之间有什么区别？亿信华辰小编给大家介绍一下。
数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说，数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控；对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。
本文作者为数据海洋，海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人，这中间总结了不少经验，也踩了不少坑，现在他把这些分享出来，希望可以帮助到大家。总共有三篇，本篇为第一篇，主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识，逻辑，工作方法。
1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%，是好还是坏？这是做数据分析第一步要进行的定位，也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较，如何比较呢？我们知道比较分析方法有环比、占比、定基比、横向比、纵向比等，其中如环比可以比较昨日、上周今日、上月今日等，不同的时间对比出的结果一定有差异，甚至是迥然不同的结果。那面对这种情况，除了分析师的经验以外，在都符合统计学规律的前提下
这是二年以前写的一篇文章，觉得这些内容放在今天依然适用重新分享给大家! 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你 要掌握基础的、成熟的数据建模方法
任何一家公司都会面对或多或少的客户，产生千万甚至上亿的数据来洞察客户的行为，支撑自身公司业务的发展。
今天给大家分享一种数据分析中可以用到的分析框架：『六六法则 + SQVID法则』。这两个法则来源于书籍『餐巾纸的背面』。
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
人力资源的数据分析过程是一个流程化，标准化的过程，对于HR来说，在数据分析的学习过程中，最关键的是要学习数据分析的思维，数据分析思维的最关键是数据分析的流程，以及在这个流程中的方法，工具。
这两年的大数据热潮带火了数据分析这个职业，很多人想转行干数据分析，但是又不知道现在这个行业的求职环境和前景如何，动了心却不敢贸然行动。
其实这是相当错误的理解，但有这种错误观念也不怪大家，因为这两者都是大数据时代下的数据工具，两者的功能确实也有所重合，但两者在本质上还是存在较大差异。
📌 在今天的这篇博客中，猫头虎博主将与大家深入探讨Python数据分析在职场中的重要性，以及如何学习和应用Python进行数据分析。让我们一起探索“Python数据分析”这一热搜词条，看看作为一个程序员，你是否真的掌握了这一关键技能！
新年伊始，很多同学都会想着：我要好好学习数据分析，今年做好工作/找个好工作。怎么学才能学好？这里推荐用KSA方法，理清目标，分解任务哦。啥？你说之前没听过？今天我们系统讲解下。
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……
最近在优化人力资源招聘渠道模块数据的时候，想到了这个问题，数据的简洁与复杂，很多时候我们在做数据分析的时候有时候鉴于数据缺少，所以在做前期的原始数据的时候都做的比较的简洁，前期的数据简洁虽然在做数据分析的时候相对比较简单，但是对数据分析的精准性和预测性确影响比较大，因为在做数据分析的时候，数据越多，基数采样越多你后期的数据分析就分析的越精准，我们来看这一个案例：
数据分析的任务必须是明确的，带着问题出发。它可以是一张简单的报表，也可以是专题或者综合分析。
反映用户在网页上的关注点在哪里，尤其对于官网首页来说，信息密度极高，用户究竟是如何点击，如何浏览的效果图
今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？ 一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以
根据 TIOBE 公布的最新一期编程语言排行榜，Python 荣获 2021 年度编程语言称号。 Python作为编程语言，简单、高效、易学，可使用的范围很广。在大数据、人工智能、数据分析、爬虫等领域，Python 都有无法替代的作用！ 比如著名的豆瓣、知乎网，就是用Python开发的。 通过爬虫工具，抓取高分电影的影评、招聘网站的职位、美食餐厅的坐标； 面对海量数据，Python 可以通过 vlookup 函数，数据透视、模糊筛选等函数快速得出你想要的结论，还能生成漂亮的可视化图表。 至于制作热力图、
在做人力资源数据分析的过程中，很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务，数据分析的结果，数据分析的解决方案如何给业务进行赋能，提升业务的岗位技能，最终提升业务的绩效。
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息，你不需要完全去背诵它，你只要把关键词说清楚就好了。
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，
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，
数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可
1数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且
1数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并
“大数据时代，人人都有机会，大数据让市场变得更加聪明”——阿里爸爸马云 “大数据对制造业的冲击，远远超过电子商务对零售业的冲击” ——阿里爸爸马云 通过两个真是的故事告诉你：数据分析很重要，数据分析没那么难。遇到过两位想转型做数据分析的咨询者：机械哥和信用卡姐，他们通过数据发生改变的故事，很精彩。 一、数据缩短了成长的时间成本。 机械哥在三线城市做陆机机械设计，，研究竞品的产品信息和市场评价是必不可少的，机械哥都要花非常多的时间从对手官方网站上、阿里巴巴上手动收集、更新相关的竞品信息，还要从机械垂直网站中一
本项目使用了两个csv的数据文件，一个是中国高校（大学）的数据，一个是中国高校专业设置的数据
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义
有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？
上一篇【这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇！】引起了同学们强烈反响，其中提到一个关键点：CDP与增长实验结合，很容易让数据分析师立功。今天我们就系统的讲解下这一点。话不多说，直接上干货！
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段，他写道：“我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失了信息中的知识？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。
在这第三封家书里，想和你聊聊我对单细胞数据边界的体会。作家苏心说：人与人之间的关系，就像两棵共同生长的树木， 彼此靠得太近了，互相滋扰遮挡，肯定长不好，甚至会枯萎。只有保持适度距离的守望，才能枝繁叶茂，华枝春满。
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了，过了年再过个两周就三月了。 三月…又到了招聘季。
我们常说：数据分析辅助决策。可到底是怎么辅助的，很少有系统讲解。今天用3分钟系统科普一下。首先，我们得明白决策是什么。决策其实就是下决定做一系列的动作。既然是做动作，就会有5w2h。需要注意的是，5w2h不是像小学生玩填字游戏一样，填满了就完事，而是有内在逻辑的。按照决策的逻辑，5w2h的展开顺序应该是：
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