上个月，俊红寄来了他出的新书《对比excel，轻松学习SQL数据分析》。小伙子效率很高，继去年出版python数据分析后，这是他两年内写的第二本书了。
数仓与数分用什么不同呢？对于很多跃跃欲试的小白来说，了解不同，才能知道自己适合什么。
马上就是2020年了，新年将至，很多同学都在思考职业发展路径问题。最近咨询陈老师的也很多，一个很普遍被问到的，就是：数据分析师的红旗，到底能打多久？今天集中解答一下。还是陈老师的一贯风格，不吹不黑，客观说事。我们一起来看看，面向2020年，数据分析师们最纠结的五个问题：
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
落地、见效！是很多做数据分析的同学最怕的四个字。平时自己敲代码加减乘除很嗨，可一提落地就两眼一抹黑。到底要怎么落？落到哪里？完全不知道。每次报告结尾都写上苍劲有力的：本月活跃低了，要搞高！可好像也没人给我搞。咋办……今天系统讲解一下。这里有五个常犯问题。
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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了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。
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
过去的一周，我的心绪总在跌宕着。每一天都有新的事情发生，使我不能静静地在键盘上回复你的留言，想说的话题好像很多，多到一定程度，又不知从何说起。
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
摘要：灵蛇出现，必有异像，Python最热的领域，估计非数据分析、挖掘领域莫属了。以Scikit-Learn为代表的数据分析领域，从这里开始，便是Python的天下；一边操作实例，一边阅读文档，再辅助以相关的理论基础，持之数日，则大业可成也。 灵蛇出现，必有异像蛇有灵性，蟒蛇更甚。民间关心打死蛇后出现的种种因果报应现象，相信各位也多有耳闻。身边听到的一个是，一个老太打死了一条蛇，第二年她女儿便离婚了。 青城山下的一条蟒蛇修行千年终得人生，由此可见，蛇有强大的灵性，而且还告诉我们一个道理：修得人的身体很难啊！
“大数据时代，人人都有机会，大数据让市场变得更加聪明”——阿里爸爸马云 “大数据对制造业的冲击，远远超过电子商务对零售业的冲击” ——阿里爸爸马云 通过两个真是的故事告诉你：数据分析很重要，数据分析没那么难。遇到过两位想转型做数据分析的咨询者：机械哥和信用卡姐，他们通过数据发生改变的故事，很精彩。 一、数据缩短了成长的时间成本。 机械哥在三线城市做陆机机械设计，，研究竞品的产品信息和市场评价是必不可少的，机械哥都要花非常多的时间从对手官方网站上、阿里巴巴上手动收集、更新相关的竞品信息，还要从机械垂直网站中一
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
近日，腾讯云 ChatBI 启动公测，它能通过自然语言对话方式生成图表和数据结论，有效解决原先 BI 领域数据分析门槛高、临时报表制作效率低、实时取数难等用户痛点。
今天我们就来讨论这个话题。趁着还没过春节，我们把这些糟心事一次说干净，大家收拾收拾心情辞旧迎新。以下是最常见的九大手段，大家先牢记于心。很有可能你会在年终总结、年度规划、活动评估等场合遇到它们。提前了解，也好早早应对。
本篇是给各种有兴趣的，好奇的，想学习，想转行的门外汉做的简介，有兴趣的同学请传阅，业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ＾∀＾)
又是一年年底，企业都在制定2021年工作计划。一提数据分析的工作计划，很多同学纠结的直挠头。到底数据分析工作计划该咋写？今天我们系统讲解一下。
武侠，是成人的童话。江湖，是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号， 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派，Python 便在其中独领风骚。
数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：
2016年9月，中国女排在里约奥运会上再次夺得世界冠军，举国欢庆。中国女排能够在极其艰难的情况下再次书写世界传奇，除了勇于拼搏的女排精神之外，科学的“数据分析”绝不可轻视。 人们注意到：这次女排征战团队中，有一位身穿白色运动服，坐在球场一侧操作计算机的陪打教练——袁灵犀。此人不仅精通排球，而且懂得计算机与大数据技术。女排重金购买了专业的排球大数据分析软件，里面保存有世界排球强队每个队员在不同战术中扣球与吊球的习惯路线等资料。 赛前，袁灵犀一直利用数据分析指导女排队员训练。比赛过程中，每个回合他都利用代码将
“到底咋样算进阶？”是很多做数据的新人同学很疑虑的问题。网上的文章铺天盖地的都是“如何入门”，“如何快速入门”一类。可真正做上数据分析以后才发现：根本学的就是个屁。每天都在跑数，真正的算法工作离自己一万多里。所以到底前途是啥？
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
身为职场人，收集上万条表格数据做商业分析，裁剪上千张图片，发送数百封邮件...这些都是经常会遇到的场景。我一直期待能有个工具解放我，直到我遇到了Python。
诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
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
“门槛低、水很深”的数字营销之路到底该怎么走？数据驱动下的营销如何从量变到质变？市场数据储存、分析的常用工具有哪些？未来人工智能是否会取代营销从业者和数据分析师？
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
场主发现：有些技术人属于实战型，技术很6，但是不善于表现自我，于是面试倒成了offer的拦路石！不可不说可惜……
读书笔记系列上新了，选择这本《宏观经济数据分析手册》的核心原因是，我们做企业微观数据的分析的时候其实离不开对宏观大环境的关注。有时候我们说数据分析师难做，其实就是因为数据分析这个职业对知识面的要求是很高的。
辛辛苦苦跑的数据没人理，对数据分析师/专员来说是一件极具挫败感的事情。如果在日常更新数据的同时，还要接大量没头没尾的临时性需求，就更有挫败感了。如果发现接的临时性需求其实可以用日常数据替代，就更有挫败感了。“求求各位大爷看一眼报表好不好！”一股怨气油然而生。每天埋头跑数没人理，葬送数据新人职业发展的头号杀手。
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-纷享销客 ---- 7月2日，纷享销客连接型CRM携手腾讯企业微信正式推出“制造业售后服务解决方案”，助力制造业企业便捷的连接终端用户，高效的管理售后服务全过程。 制造业售后服务解决方案旨在让企业微信的企业级用户与纷享销客服务通产品进行连接，更便捷的实现售后服务受理、工单执行、配件与设备管理、数据分析等能力，达到提升终端用户的售后服务体验。目前，采用制造业售后服务解决方案的企业级用户，工单流转效率提升了150%，配件领退准确率提升80%，客户问题处理效率提升
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
大数据分析？一听就高大上。大数据分析对非专业人士来说，常常给人一种遥不可及的感觉。但是大数据分析真的那么难吗？妈妈其实都可以告诉你——会做饭就会大数据分析！做饭和大数据有什么关系呢？请仔细看下面分析： 第一阶段： 菜地里的毛菜（原始系统的数据，有错误，不精准，毛菜有泥巴，有黄叶子），相当于ERP，PDM系统里面的原始数据。 第二阶段： 从菜地里采集到家，分门别类的堆在一起（初步去掉泥巴，黄叶子，分类堆放），相当于从原系统到ODS,ODS的意思是操作数据，即原始系统中的操作数据的一个副本，与原始数据是一模一样
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
听说数据分析岗大有前（钱）途，很多小伙伴纷纷尝试转行。找点儿入门书和入门课，学点儿Python和SQL，大半年下来，不少勤奋的小伙伴如愿以偿地跻身数据分析师行列。
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。
这周刚结束一家公司的 3 轮面试，拿到了数据分析岗的 offer。虽然岗位没变，但是在有一年gap year 和跨行求职的前提下拿到的 offer 。
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
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点
最近有一些朋友留言表示对python不太熟悉，也不太会使用爬虫，但是对文中的数据很感兴趣。问小五能不能分享一下这些数据。
本文介绍了反病毒引擎的发展、反病毒引擎面临的挑战、反病毒引擎技术的未来发展方向以及未来可能遇到的机遇。作者认为，随着互联网、大数据和人工智能的发展，反病毒引擎技术需要不断创新和进步，才能跟上网络安全面临的威胁。同时，反病毒引擎技术也需要融合互联网、大数据和人工智能等技术，实现更高效、更精准、更智能的病毒检测和处理。在AVAR 2017会议上，作者还分享了对于反病毒引擎技术的深入思考和总结，并对未来网络安全的发展趋势进行了展望。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。今天我们系统解答一下。
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