随着数据科学行业的火热，大量跨专业、跨行业人才涌入，数据分析的门槛究竟将会提高还是降低？
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值，进行客户价值管理是未来的趋势，而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛，尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用，自上世纪数据分析技术在美国应用以来，现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据
数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。” 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
资深数据分析师，戴文波特在《哈佛商业评论》上的撰文《数据分析师的崛起》中提到，大数据时代的到来意味着处理庞大的数据将会在每个人的工作中，占有越来越大的比重。因此，对经理人和员工来说，数据分析和数据认知能力将变得无比重要。 此外，《埃维诺调查》中的一次报告结果显示，超过百分之六十的管理者认为他们的员工需要提高分析能力去将数据转化为洞察力和商业价值。许多行业的高管都已注意到了数据分析的重要性，并认为数据分析能力及数据分析人才是企业发展的必需品。而在真正通过数据为企业做出贡献这个问题上，分析，很多
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
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入行数据分析师，从来都不是一蹴而就的。好比钓鱼，不是简单地把诱饵放上鱼钩，然后扔到水中，就可以有鱼上钓，方法、技术与工具，缺一不可。什么是举一反三，什么是学以致用，什么是融会贯通，不是靠一味地执著和花时间就可以达到的，只有由始至终，你都基于最坚实的理论与基础，系统学习技术与实操，熟练掌握各种必要工具，摸索出高效率的学习方法，你才有可能进阶成为优秀的数据分析师。别说你很努力了，现在这个世道谁不努力？关键是看你如何努力，努力在哪些地方！
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
CDA（Certified Data Analyst），即“CDA数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证，旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 //v.qq.com/txp/iframe/player.html
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势，这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
前面的一系列文章，笔者顺着数据全链路的方向，介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识，还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 互联网时代，都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策，确保业务精准符合用户市场需求，数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。 即使你是零基础的小白，也能够轻松入门，并逐步进阶，找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
敏捷，指反应（多指动作或言行）迅速快捷。敏捷和技术结合往往具有快速、简单、迭代的特点。如大家听说的敏捷开发就是指：以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。 数据库(DBA)与敏捷
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
数据分析（Data Analysis）往往又称数据科学 (Data Science），其目标是在数据中找到有价值的规律或特征，是一门利用数据学习的科学。它结合了各种不同的领域，如数学、统计、机器学习、数据可视化、数据库、云计算等。非专业人士能够利用数据分析来理解问题，通过数据的解读与分析来正确地处理数据。数据分析能够用于不同的领域，如教育、金融或商业。
毕业后我去了一家世界500强企业，从事的是搭建手机通信芯片里面一个小电路的工作。干了一年半，在转行的念头中挣扎了半年，然后裸辞回家，思考人生。
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ 1、困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ ◆ ◆ ◆ 困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析
数据分析师职业发展白皮书（2015版） 目 录 一、是技术也是艺术——CDA研究院和业界前沿公司和对数据分析的认识 二、数据分析师职业发展历程 1.国外数据分析行业发展历程 2.国内数据分析师职业发展 三、数据分析师人才行业现状 1.人才模型/岗位划分 2.国内数据分析师人才薪资水平 3.国内数据分析师人才分布 4.国内数据分析师人才需求 四、数据分析师人才职业规划 1.目前人才职业现状 2.数据分析人才学习路径 3.总结 五、CDA数据分析师培训及认证 1.考试简介 2.为什么选择CDA
数据中台是中国本土诞生的一个名词，很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼，如果用Gartner的炒作周期图来看，数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
上面这些情形不管是在大公司还是小公司都是很常遇见的，如果你经常处于类似的工作状态下，那么一定时间后，你将失去两项核心竞争力：技术深度和业务深度。
在中国，从2013年大数据元年始，上至国家总理，下至普通平民，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫坐，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题： 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程，也有了企业的完整的ERP系统，数据都已经采集到结构化数据库中，但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比，差之甚远。面对这种小量的数据，企业的DBA的解决方案
感谢猎聘投稿 一、 猎聘网职业大数据分析简介 猎聘网，专注于打造以经理人个人用户体验为核心的职业发展平台。 二、 数据分析师人才需求的形势 从猎聘网的中高端职位数据来看，2015年数据分析师职位需求呈
又到了周一AI的话题，上周聊了AI对数分冲击的一个侧面，今天从另一个方面来聊聊AI是如何提升数分狗的学习效率的~
● 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？
近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。
近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
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