数据分析的概念都不陌生，在我们大学时候的数据报告、年底工作业务总结、社会上的各行各业的发展都离不开数据。数据分析的广泛适用性、未来发展的引导性使得数据分析在社会生产、科学研究中持续火热。由于数据分析概念比较模糊，有必要对数据分析的理论和过程进行简单的梳理，对数据分析有更为深刻的认识。
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~
机器学习，数据科学和数据分析是未来的发展方向。机器学习，数据科学和数据分析不能完全分开，因为它们起源于相同的概念，但刚刚应用得不同。它们都是相互配合的，你也很容易在它们之间找到重叠。
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
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
数据分析这个岗位一度很火，所以只要从事IT行业的朋友掌握一点数据分析的知识是有益无害的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “商业分析”——听到这个词，是否会觉得非常“高大上”？ 其实，它很接地气！ 本质上，商业分析就是“用数据分析方法，解决商业问题”。 国外有一个专业的名字就叫商业分析（Bueiness Analysis）；国内也有企业挂出来的岗位叫商业分析，有些岗位在招聘时会要求具备商业分析能力。 企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。 商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能！ 商业分析也是数字化时代的基础能力！ 然
“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。
大家普遍的痛点，都觉得数据分析的前80%的工作都花费在了数据整理上了，其中一个直接的原因就是，几乎所有人，都在加班加点，努力为他人制造这个麻烦。虽然出发点是为了完成自己的报告，想把数据呈现的更加美观和漂亮，再漂亮些，或者基于老板们的要求，把最后的报告整理成老板们希望看到的样子。而所有这一切，最后都成为你想要抱怨的对象。
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
这也是为什么有经验的数据分析师的工资水涨船高，但是校招数据分析师招聘内卷化严重的原因。
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」
推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
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。
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
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
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。
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
👆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
“大数据”时代到来了吗？ 潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。问题在于：为什么人人言必称大数据？ 数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
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
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈，其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看，数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的：
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
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
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题。 这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题，因为它们适用于数据分析和数据挖掘。本书提供了一种案例研究方法，其中每个案例都将基于现实世界的应用程序。 这篇文章是用于第二门课程的应用线性代数的数据分析，与一个补充章的决策树及其在回归分析中的应用。文本可以被认为是两个不同但重叠的通用数据分析类别:聚类和插值。 与数据分析相关的数学技术知识，以及在数据分析背景下对结果的解释，对学习本科数学的学生来说特别有价值。这篇文章的每一章都带读者通
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
近期在整理一些散落在各处的老文章发出来。懂数据系列内容是很早之前给公司非数据专业人员做的系列分享培训，共计四期内容，后面三期内容偏excel的实操展示和案例分析，不便于分享，只把第一讲的内容分享出来。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数字经济时代，数据成为新时代的生产要素！数据已成为企业的重要生产力！ “生产力”是企业创造财富的能力，掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。 很多小伙伴已经看到了数据分析对企业经营的重要性，也看到掌握数据分析技能的员工自然能成为企业的中坚力量，是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。 所以，越来越多的人想要学习数据分析这一技能，来增强自己的职场竞争力，或为自己未来转岗、加薪铺路。 而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证，不少想要
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
本文主要介绍了SPSS软件的基本概念、功能和使用方法，并以实例进行说明。首先阐述了SPSS软件在数据分析和统计分析方面的优势和特点，然后介绍了如何使用SPSS软件进行数据导入、处理和分析，并探讨了其在学术研究和实验数据处理中的应用。最后，总结了SPSS软件在数据分析和统计分析中的重要作用。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
对于临床医生而言，我们能接触到的更多的其实是临床数据。目前关于数据分析有一个专门的术语叫做“数据科学”。今天就给大家介绍一个数据分析流程的网站，利用这个网站来简单的了解一下数据分析流程。
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 总体概览指标： 总体概览指标又称统计绝对数，是反映某一数据指标的整体规模大小，总量多
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
很多同学会经常看到“用户增长”“增长黑客”“增长团队”之类的说法，并且这些岗位常常一眼看上去和数据分析有关系。
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
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