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。
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
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」
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？ 在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？ 讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月） 电商：淘宝指数、网
做饭，不论色香味，最基本得有合适的“食材”，而对于数据分析师，两大支撑之一的“数据”，就如同做饭的食材。丰富食材可以为美味佳肴打下良好的基础，而多维度、立体化分析就需要多样的数据来源。
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
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
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
你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历，然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知……
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布
导读：大数据时代的到来，对产品经理提出了更加严格的数据分析要求。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并提升客户体验。那么，产品经理到底该关注哪些数据呢？小产品如何运用A/B测试？产品经理该如何学习数据分析呢？ 本文根据GrowingIO创始人&CEO张溪梦与产品经理在线交流问题整理编辑，希望对产品经理提升数据分析能力有较好的帮助。 如何获取数据，获取什么样的数据？ Q1：一个电商平台，应该着重关注什么数据，怎样设计数据后台？ A1：电商数据的核心指标一般有：GMV，Transations（
大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
电商行业是当前市场十分火热的行业，也是对数据分析师需求很大的行业，这篇文章可以帮助没有电商行业经验的同学快速了解电商数据分析的指标和框架。那么话不多说，咱们开始吧~
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 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。 做数据分析的原因 1、有
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
前几天BAT齐聚深圳，机器学习、人工智能成了热门话题。有人问我，机器学习这么逆天，怎么不用来学习学习“自己”（指机器学习本身）呢？ 别急，今天介绍两个研究，都是分析“自己”的： 一个是对招聘网站上数据分析工具出现的数量进行统计分析，得出数据分析软件的热门排名； 一个是对54000篇关于机器学习的论文的摘要进行文本分析，得出机器学习领域中排名前10 的研究主题 1. Python的热度已经远超R和SAS 《R for SAS and SPSS Users》的作者Bob Muenchun，近日在他的个人
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
导读：在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。本文是一位资深数据分析师对数据分析感兴趣的新人 Y一些建议，尽管不全面，但或许能够给新人一些借鉴。如有不妥地方，请各位数据大牛轻拍。 一、数据分析师有哪些要求？ 1、理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、word、脑图）等。 3、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的
以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。
到了年底很多薪酬的同学开始做年终的薪酬数据分析，在薪酬的数据分析中很关键的一个任务就是来分析判断公司的核心关键岗位在市场上是处于哪个分位值的区间，如果分位值区间比较的低，如何来做薪酬的调整，薪酬调整的幅度是多少，在做这个数据分析的时候，很关键的一点就是需要获取行业的市场薪酬数据，对于一些有预算的公司来说还好，可以购买外部的薪酬数据，但是对于一些中小企业，没有预算，但是还是想获得市场的薪酬数据。针对很多薪酬HR的需求，我整理了下现在能获得薪酬数据的途径，供各位参考。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
我入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
因为产品数据是在产品上线后收集到的，所以为了之后能够得到一系列全面合理的数据，需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。 不同的产品类型，所需要关注的KPI数据不一样 1.基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等； 2.社交产品：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、次月、3月）等；
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
来自数据的力量 您好，喜欢数据分析的初学者： 十年生死两茫茫 数据人，忙忙忙 良辰美景，平添我凄凉 一天早晚闲不住 调研急 报告狂 夜来思路忽闪现 寻笔记 怕遗忘 需求多变 改改又何妨 料得午夜加班时 听家人 鼾声响 以上是一位资深的数据分析师写的自嘲的段子，却是很多分析师的真实写照。在耀眼的职业光环下，数据分析师自身的成长，几乎是与孤寂相伴，在高级打杂中，锻造而成。 最近接到一个职业访谈的邀请，要给对数据分析感兴趣的新人Y（目前在知名电商从事系统开发和维护）一些建议，才突然发现自己在这个领域打滚了一段时间
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？ 熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据
数据分析离不开数据。百科对数据（data）的定义：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
一则小故事：还有一元钱哪儿去了？ 网上有个故事很有趣，说3个人去投宿，一晚30元。三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板。後来老板说今天优惠只要25元就够了，拿出5元命令服务生退还给他们，服务生偷偷藏起了2元，然后，把剩下的3元钱分给了那三个人，每人分到1元。这样，一开始每人掏了10元，现在又退回1元，也就是10-1=9，每人只花了9元钱，3个人每人9元，3X9=27元+服务生藏起的2元=29元，还有一元钱去了哪里？ 猛地一看，合情合理，并且陷入思维陷阱。可仔细一琢磨，发现了问题，最大的问题是逻辑
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户，涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域，拥有市场研究 80% 的占有率。
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
俗话说，工欲善其事必先利其器。上次给大家分享了几个入门大数据分析好用的资源网站，具体请回顾 好用的大数据分析资源网站汇总，建议收藏！今天给大家安利几个常用的jupyter notebook插件，对正在使用jupyter notebook编辑器进行数据分析和挖掘的朋友，一定有用！
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
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~
从一个什么都不懂的小白，到现在字节跳动的数据分析师，我用了大概1年的时间，在这里想给大家分享一下我的转行经历，希望能有一些帮助。
前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。
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。
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