刚做完给新入职的产品新人关于数据分析的培训，培训的内容主要是一些分析工具的使用上，目的是为了让这些新人能够尽快的开始看一些产品相关的数据。 回忆起这些年自己的工作经历，始终在数据路线上游走。...直到近两年，开始自己作为业务人员和产品经理分析自己的数据。可以说，是完整地走完了整个从技术到业务的进化历程。...明确数据分析的目的和量化标准 在分析数据之前，首先非常清楚分析的目的和确定量化的标准。举两个工作中很普通的例子。...一旦对数据有疑问，要立即检查取数的过程有没有问题，是否有外部因素导致数据和经验值有较大差异，各个不同的数据之间的逻辑关系是否通。 以上，大概是我理解的产品经理需要具备的一些数据分析能力。...保持一定的数据敏感度，有明确的分析目的，再加上一些方法保证较高的效率，对于产品经理而言就足够了。
以下文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师 有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...可以由团队内经验丰富的老人，带着新人做，把每个部门的流程梳理一遍，同时把零散需求也梳理一遍，看哪些能融合进常规数据监控报表。这样不但能让新人熟悉业务，也能提升分析逻辑能力。...分析假设也和设计数据测试有关，有清晰的假设，测试抽样才有依据，解读测试数据才更容易。
有同学问：“目前数据团队的分析能力偏弱，想提升分析能力，能结合公司业务，快速见效那种”……可见跑数机器的状态，不但个人不满意，连领导也看不下去。可要怎么提升呢？今天系统分享一下。...提升能力的方法 数据分析能力本质，是分析逻辑+业务理解+代码编写。...所以提升能力的思路，就不是满世界找“一炮搞掂模型”，而是从基础的分析模板开始，逐步迭代能力 第一步：按部门归类需求，形成监控模板 常见的数据分析需求有四类： 1、监控业务情况 2、分析问题原因 3、预测业务走势...可以由团队内经验丰富的老人，带着新人做，把每个部门的流程梳理一遍，同时把零散需求也梳理一遍，看哪些能融合进常规数据监控报表。这样不但能让新人熟悉业务，也能提升分析逻辑能力。...分析假设也和设计数据测试有关，有清晰的假设，测试抽样才有依据，解读测试数据才更容易。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...却不拘泥于数据；考虑模型，但要动态变化；不能为数据而数据，应该是客观的评析数据，提出合理的分析结果；不断在实践中提升自己的感悟能力，这不是一朝一夕的事。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...如是临时发明的，需说清楚指标的计算公式 分类维度：按XXX维度区分数据。 思路清晰的业务部门，自然不用多说。碰到思路混乱的，可以这么引导 你要分析的是人？货？还是场？...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。...数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview. 如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。...4 多学几项技能 大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。...尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。...现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。 内容来源：中国统计网
首先总结下平时数据分析的一般步骤。...第一步：数据准备：（70%时间） 获取数据（爬虫，数据仓库） 验证数据 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集） 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1....统计分析回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。...统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。...PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
3）从个人素养来看，会帮助你提升商业洞察力、逻辑思维能力 数据分析思维会提升我们的商业洞察力，思考问题会习惯性的对应到商业模式画布的四要素：给谁、给什么、怎么给、给的结果，更容易看到事务的本质。...数据分析思维也会提升我们的逻辑思维能力，主要是闭环和分类的思维模式带来的正向影响。数据分析师在遇到问题的时候大多从问题是什么、由什么原因导致、如何解决这个过程去思考，闭环的思维模式会使逻辑更具条理性。...02 数据分析师的能力要求 信息化时代人人都可以是数据分析师，但并不是每个人都可以成为优秀的数据分析师，想成为一个优秀的数据分析师需要具备：知识、技能、能力。 ?...技能主要包含问题界定与拆解、指标体系的理解、SQL/可视化工具的熟练使用、报告呈现以及分析方法的应用，学好技能可以成为初级数据分析师，初级分析师的能力范畴是通过对数据的分析，给业务运营状况做出诊断。...能力达到一定水平可以成为高级的数据分析师，高级分析师的能力范畴是为业务发展定规划，以及为业务决策定方向。 03 数据分析师的三大技能项 数据分析师的三项必备技能是：懂业务、会拆解、重指标。
在胜任力的应用中其中一项是 针对人员能力的评估，根据胜任力的各级的要求，来匹配个岗位的能力需求，通过量化的评估来分析各员工在岗位上的能力分布。...然后我们再根据实际的员工能力，对员工进行打分，根据权重算出实际的评估分析，有了标准分数和实际评估分数后，我们需要做一个能力评估分布的雷达图。...通过这个雷达图，我们可以分析出员工在各个胜任力维度上的能力分布，然后根据雷达图的曲线，我们来做后续的能力提升项目。...以上只是胜任力模型的其中一项应用，在人力资源的各个模块中，胜任力就好比是我们数据分析中的数据库，我们所有的数据分析都来自于数据库，所以在企业发展到一定阶段，就需要建立一个完善的胜任力体系，各位同学，关于胜任力...，关于数据分析，欢迎留言或者微信交流分享。
沟通能力 数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道，所以沟通理解能力都非常重要，良好的沟通能力是职场中非常重要的一项技能，作为数据分析师更应该注重加强这方面的能力。...逻辑思维 数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。...协作能力 数据分析师需要不断跟各部门各个岗位进行通力合作，每一项方案的落地执行都需要各部门的配合，需要数据分析师去不断推动，所以对数据分析师的团队协作能力要求也很高。...专业能力 专业能力可以说是数据分析师有别与其他岗位能力的重要核心，数据分析师的专业能力包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础，因为这关系到后续的工具使用。...人员管理 最后是人员管理能力，这个是中、高级数据分析师需要重点发展的能力，也是数据分析师通往管理层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业能力方面的深耕，所以人员管理并不是必须要求的能力。
分析业务的过程 随着现在大数据存储、云计算、IOT等技术的快速发展，越来越多的场景数据被收集起来，数据的重要性也逐渐被各大公司重视。...收集数据是第一步，更重要的是如何分析数据，发现背后的商业价值，帮公司做出正确的决策。 面对海量的数据，面对业务出现的问题，我该如何下手呢？...到这里，我们才明确要分析的问题是什么。 再接着往下分析之前，要先去数据校验一下老板提出的问题是否属实，因为他们的输入也不知道是来自哪里，可能和真实情况比会有偏差。...接着分析指标数据，判断是因为哪个模块做差了导致业务出现的问题。 然后分析该模块做差的原因：基于提出假设-数据验证的这一过程。不断提出可能的情况，反复的进行数据验证，直至找到最后的原因。...所以往往第一次沟通之后，分析师还需要再去做补充，多次沟通，直到双方都觉得OK。所以这也是我为什么觉得商业分析师最重要的两个能力是：专业能力和影响能力。
https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/ 【数据库】 Microsoft SQL Server（2014及更高版本）。...登录管理中心，创建数据中心。 管理中心默认账号：administrator，密码：888888 正式开发，要创建全新的账套，数据中心类别必须选择【标准业务库】。 培训学习，可使用蓝海演示账套。...在采购订单的扩展上，注册单据插件，注册完成后，保存元数据。 登录业务站点，验证插件效果。...新建动态表单，添加面板控件，设置面板的停靠属性为充满，注册表单构建插件，保存元数据。 注意，在这里选择插件的时候，选择保单结构插件。否则加载不到插件。...拓展阅读 如何使用自助式商业智能 (BI) 避免组织中的数据孤岛 BI系统打包Docker镜像及部署的技术难度和实现 数据可视化分析之新技能——魔数图
这个问题是：“我现在问你，我炒股亏了500万，我该怎么办” 一 屏 幕 思 考 时 间 ——找张纸笔，写下回答，再看答案—— 分析从一大堆反问开始 反问1：什么是亏?...到这里我才把问题搞清楚，然而这是分析的起点。就像医生诊病要望闻问切一样，连现状都不清楚，就没法诊病了。 ? 看到数据背后的深层次问题 然而到这里，我们并没有完成分析，因为别人问的问题是：怎么办。...所以我们还是要了解清楚，这个哥们的融资渠道，融资能力等等信息，才能给具体建议 ? 以上就是大致分析思路。其实真考新人，能过第一关，懂得讲出统计口径，时间周期，数量单位的都算合格。...真实的数据分析过程就是这样，从业务里来，回到业务里去。逐步接近真相。这样才能找到恰当的建议。而不是遇到问题：“我有阿尔法大狗子模型，你不要张嘴，我代码一敲保你药到病除。”
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」是指正确的方法论。...数据分析的价值 数据分析不能为了分析而分析，而要将落脚点放到业务、产品和用户上。以产品经理为例，数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。...精益数据分析 (豆瓣)：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
上期分享了数据分析师必备能力：打标签。这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签“体系”？...想要促使用户消费，至少得： 分析用户 选择渠道 创作广告 选择商品 给予优惠 这样至少得五个标签，才能把“发一条信息提醒用户来消费”这件事给办成了！...说“做数据的来分析分析……”分析啥呀，连对象都没统一呢！ 所以，为了保住饭碗为了有效推动业务工作，更得体系化设计了。...然后任由他们自说自话，最后：请数据分析给一个公平公正公开所有人都能接受的完美方案……这么搞，最后就是做数据的小可怜儿改了几十版，还是被某些人吐槽：不完美呀。天啊，我要打住了，再吐槽下去要歪楼了。...沟通不好，一切白费，因此下一篇我们来分享《数据分析7大能力之沟通能力》敬请期待哦。
根据从数据中学到的知识进行推断。 贝叶斯规则是什么？ 本质上，我们必须将我们已经知道的知识与世界上的证据相结合，以告诉我们有关世界状况的信息。 这是一个例子。...因此，我们假设： 与先验： 因此，如果我们拥有X和Y的数据，则可以进行贝叶斯线性回归。 代码 因此，我们要使用的数据集是《 美国住房调查： 2013年住房负担能力数据 》数据集。 ...因此，让我们从一些先决条件开始，我们将导入所需的库和数据。我们还将进行一些数据清理。...让我们做一个散点图，看看数据是什么样子。...plt.scatter(df['AGE1'],df['BURDEN'])plt.show() 结果如下： 数据看起来住房负担天文数字很高，很容易超过收入的10倍。 现在，我们不必为此担心太多。
根据从数据中学到的知识进行推断。 贝叶斯规则是什么？ 本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。 这里有一个例子。 假设存在这种罕见疾病，每10,000人中就有1人随机感染这种疾病。...因此，如果我们拥有X和Y的数据，则可以进行贝叶斯线性回归。 代码 我们要使用的数据集是《 住房调查：2013年住房负担能力数据 》数据集。 我们感兴趣的是住房负担如何随着年龄而变化。...因此，我们将导入所需的库和数据。进行一些数据清理。...让我们做一个散点图，看看数据是什么样子。 plt.scatter(df\['AGE1'\],df\['BURDEN'\]) plt.show() 结果如下： ? 住房负担很容易超过收入的10倍。
数据分析师的能力体系 如下图所示 ? 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。 对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。...对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。...协调沟通 对于初级数据分析师，了解业务、寻找数据、讲解报告，都需要和不同部门的人打交道，因此沟通能力很重要。...对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。...以上，就是我对数据分析师能力的总结。 数据分析师的工具体系 一图说明问题 ? 可以从图上看到，Python 在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。
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