最近得空整理了一份关于零售数据分析与运用的资料,包括了基本的知识讲解、知识点案例,以及各种好玩的落地实操资料,具体的资料:
我们都知道谷歌爸爸收购了Cask Data一家公司。长期以来,谷歌致力于推动围绕 GoogleCloud 的企业业务,但在这方面一直被亚马逊和微软吊打,这次的收购正是为了弥补自身的短板。 被收购的 Cask Data 是一家专门提供基于Hadoop的大型数据分析服务解决方案的初创公司。基于此,谷歌进一步加强他的大数据分析能力。 除了谷歌、微软、亚马逊、IBM等国际大佬全力布局大数据外,国内企业也积极投入大数据的怀抱,无论是BAT这样的大厂还是雨后春笋般涌现的创业企业,都纷纷入局。 国内IT、通讯、行业招
五一跟朋友出去玩,听他晒自己Q1绩效,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说,这都是小意思,其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦,可是数据分析、产品、运营人想进大厂,应该有哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析,90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪,有的人花了很多
“大数据”时代,数据分析岗位需求逐步增多,薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出,高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格,尤其是字节、阿里等大厂。 15 年,会用个 Excel,会查数据库就能找到很好的工作; 17 年,你得会做BI可视化,能给老板做漂亮的动态报表,同时还得精通Python; 到了 2022 年的今天,除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具,你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此,我从网站上搜了不少学习资料和视频,但看完只能
大家好,今天给大家隆重介绍一下我的朋友俊欣,目前就职于魔都的一家互联网初创公司,有着丰富地海外留学经验,并且还去过20多个国家游学、旅游,而他的公众号:关于数据分析与可视化,已经累积了120+篇的原创,有关于数据分析与可视化方向的,也有Python入门实战方向的。 关注公众号:关于数据分析与可视化 后台回复【资料】可以获取众多Python学习资料 学习资料的分享 在俊欣的百宝箱当中集结了各式各样的学习资料,有Python零基础教学的内容、机器学习与深度学习的内容以及Python测试开发等等 资料
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
对比互联网各个岗位的裁员程度可以发现,数据分析相关岗位正在不断的扩招,已经成为了这波逆流中的黑马,什么原因导致的数据分析人才如此紧缺?
无论你做财务、运营、产品、HR、市场,还是做技术研发,等不可枚举的场景下,数据分析其实是基本功。
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,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
其实直到3个月前,我还不知道数据分析是什么。不知道的原因是一直以来我从事的都是医学相关专业。我就是在看了一场演讲之后,毅然决定从新选择一条职业道路。
春节回家,看到朋友晒的年终奖,我羡慕不已。 他入职腾讯一年半,拿了3个月工资作为年终奖。据他所说,这还不算什么,网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组,所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖,但平均下来也有3-6个月的奖金(真香)。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂,那么数据分析、产品、运营人想进大厂,应该做哪些准备呢? 为此,我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求,发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位,都对数据分析能力非常重视。 由此可见,数据分析能力已经
因为数据分析是大势所趋,未来的发展空间会大有可为。随着5G网络即将商用,企业每天将会产生海量的数据,BAT日均数据更是达到了PB的级别,数据分析相关岗位才会存在着巨大的需求缺口。
金三银四跳槽季,什么岗位最吃香? 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资,你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高,真的是因为做数据分析很难吗? 当然不是! 相较于写代码,数据分析所师需的技能门槛要低得多,甚至你只需要精通几个分析工具,就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天,而你用Tableau几分钟搞定;别人分析网站数据,分析半天结果未必准确,而你用Python迅速地出具一份专业报告;别人几个小时没查询完的数据,你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
今天给大家分享几个我收藏的宝藏公众号资源。涵盖了Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化、算法与人工智能等优质资源,关注之后肯定会大有收货~
大家都知道,对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的,如果我们对这些能力,按照硬技能和软技能进行分类的话,就有且不止以下这些能力: 软技能:沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力):文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么,今天,我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发,都讲究小而美,单点突破,快速迭代。那么我们在快速迭代时,就要用到数据分析,通过用户使用数据来分析
从各大招聘网站中可以看到,今年招聘信息少了很多,但数据分析相关岗位有一定增加,而数据分析能力几乎已成为每个岗位的必备技能。是什么原因让企业如此重视“数据人才”?
“没有一套合理的数据指标体系,纵然你有再多的数据,分析起来根本无从下手。”做数据分析时的你是否深有同感?
广泛被应用的数据分析:谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感,从而进行针对性的预防;淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析,为你精准推荐商品;口碑极好的网易云音乐,通过其相似性算法,为不同的人量身定制每日歌单……
怎么办? 缺乏数据思维,汇报无头绪! 缺少项目经验,理论不落地! 遇到职场瓶颈,没有核心技能! 作为职场人,数据分析成为了高薪必备技能之一! 其实掌握数据分析并不难 或许只差一个入门的机会 网易特邀“哈佛外部导师——萨缪尔Samuel”,限时免费为大家提供价值¥599《商业数据分析高薪训练营》!有了这套数据分析方法,看谁还敢拦你的升职加薪路? 0元扫码报名 限量30人 / 从0到1手把手教学,小白也能做数据分析 / / 郑重承诺免费学!甚至还送珍藏资料!/ 01 0元领价值 ¥399 福利包
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Excel作为大家都熟悉的办公软件,特别是对每天需要接触大量数据的人来说,打开Excel的动作宛如条件反射般自然。
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言,其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体,其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组,矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体,如今也面临着“保饭碗”的巨大压力,许多想要入坑的新人也处于观望态势。
在任何一个企业中,每个运转的环节都会产出其对应的数据,当企业出现问题时,正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。
对人力资源从业者来说,进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握,和相关的一些软件的操作,以及一些数据分析的思维,其中最基础的是数据的视觉化呈现,我们日常看到的数据都是以数字为主,我们要做的是通过图表的形式,把这些数据进行简化,进行视觉化的呈现,今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。
你花了大半天整合了一张数据表,却因为其他部门的错误,导致表格结构全错了!于是你又要吭哧吭哧重新来过……
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。
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。
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
其实销售并不是大家想的那样,在路边向陌生人推销东西,互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析,进行用户画像,从而有针对性的拜访,很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
在《数据分析报告的 3 个层级》这篇文章下面,有位读者留言:有完整的数据分析报告模板吗?
面对大量数据,你将如何开展数据分析?您会选择什么样的数据分析方法呢?您是否看着数据感到迷茫,无所适从。认真读完这篇文章,或许你将有所收获。 把握两个关键 1、抓住业务问题不放松。您费大力气收集数据的动机是什么?你想解决什么问题?这是核心,是方向,这是业务把握层面。 2、全面理解数据。哪些变量,什么类型?适合或者可以用什么统计方法,这是数据分析技术层面。须把握三大关键:变量、数据分析方法、变量和方法的关联。 认识变量 认识数据分析方法 选择合适的数据分析方法是非常重要的。选择数据分析(统计分析)方法时
来源公众号:母婴零售探索(FoxHo1108) 当年我们说,“学好数理化,走遍天下都不怕”。 大数据时代,我们的口号是“有了数据思维,真理就在你手中”。 什么是数据分析呢? 数据分析就是指用适用的统计
说来我正式接触数据分析也快一年,对速成还是有一些心得。优秀的数据分析师是不能速成的,但是零经验也有零经验的捷径。
要说今年哪项AI技术火,我告诉你,那就是AI修复技术。老照片往往记录着童年、青春的美好瞬间。但是伴随着岁月的流逝,照片变得模糊泛黄,而有一项技术则可以完美的将图片“上色”。
如果你是一个对编程毫无经验的小白,那么首先你应该掌握一定的编程基础(尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们)。对于新手来说,博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言,Python易于理解,上手简单,非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐:简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》,经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过,大家看过之后基本上都很认同,是入门Python最快效果最好的书籍。
由于国家对大数据、AI等等技术的关注,在多次发展规划中都提高了大数据技术,因此大数据技术对于这个时代的发展来说至关重要,大数据也正处于发展期、巩固期,基于已有的技术去完善和不断的发展大数据技术产品,满足互联网不符按发在的需求,使国家的技术产业得到进步和发展。
最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关,这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么?当然是和每一位数据分析师息息相关的,决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(AI_Thinker) 想要成为一名数据科学家,首先你得学会数据分析,而 Python 就是一个很好的数据分析工具。 问题是,如何用 Python 来进行数据分析? 现在,MIT 博士 Luke Thompson 开设了一门课程:Python for Data Science。 这门课程将教会你使用 Python 来分析所有类型的数据,而且不需要任何的编程经验。 以下是课程内容介绍: ▌课程主题 介绍/审查命令行 Python 基础知识及其数据类型 数据分析软件包
你花了大半天整合了一张数据表,却因为其他部门的错误,导致表格结构全错了!于是你又要吭哧吭哧重新来过...
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑: 开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难! 是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有
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