导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 上期书单分享的一季度重磅级上榜新书都是技术开发类图书，对于非开发的小伙伴们来说可能不够友好，所以本期就来分享几本大众一点的数据办公类图书！ 📷 这几本书都是近期数据办公类的畅销新书，希望帮助大家用好数据分析解决实际业务问题，高效使用办公软件，从此告别加班，走上人生巅峰呀~~ 📷 ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 用数据思维指导业务实战 互联网大厂资深数据分析师精心撰写 原创文章全网累计阅读量超10
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情，既要了解业务，又要有数据意识和思维，还要懂得分析方法，熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书，迫不及待地想要分享给大家，希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系，并熟练地应用到实际业务问题的解决中！ ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
作为一名长期扎根在爬虫行业的专业的技术员，我今天要和大家分享一些有关Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析。在如今数字化的时代，电商数据蕴含着丰富的信息，通过使用爬虫技术，我们可以轻松获取电商网站上的产品信息、用户评论等数据，为商家和消费者提供更好的决策依据。在本文中，我将为大家讲解Python爬虫在电商数据挖掘中的应用，并分享一些实际操作价值高的案例。
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~
数据科学 人类探索世界的新工具 未来，是一个数据服务的时代。 数据科学作为探索数据世界奥秘的工具正在逐步被人类像材料学一样掌握，数据思维、数据治理、数据分析与挖掘、数据可视化，正在逐步迭代人类工业时代的经验思维、品质管控、材料工程、制造工艺、工业设计等知识技能体系。 数据不仅改变了世界，也给人们提供了新的职业发展机遇，抓住机遇的这些人成为了在大数据时代披荆斩棘的革命者。 达观数据参与编写《数据实践之美》 现在，知名数据技术社区天善智能把大数据时代的革命者们聚集在一起。 来自百度、腾讯、IBM、埃森哲、达观
最近整理了20张数据分析的知识地图，话不多说直接上图 1、数据分析步骤地图 📷 2、数据分析基础知识地图 📷 3、数据分析技术知识地图 📷 4、数据分析业务流程 📷 5、数据分析师能力体系 📷 6、数据分析思路体系 📷 7、电商数据分析核心主题 📷 8、数据科学技能书知识地图 📷 9、数据挖掘体系 📷 10、python学习路径 📷 11、线下店铺数据分析 📷 12、小程序数据分析 📷 13、用户分析 📷 14、用户画像法 📷 15、Excel常用公式 📷 16、Excel透视表 📷 17、
经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊？特别是以下几类人群：
4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
数据猿导读 大数据作为技术热点和转型升级的支撑工具，不管是个人、企业和政府都很期待。但2016年在解决用户实际问题的过程中，发现用户对大数据的理解上存在一些误区，我觉得有必要更清晰地描述出来。 作者
我们团队每周开会讨论问题的时候，都会对每天的增长数据进行复盘。期间，领导常常会提及「数据思维」这个词。 这就涉及到，你必须要有思维能力，去支撑你在看到数据时，会从多维度去分析，而不是只看到表面数字这么简单而已，否则就是抓瞎。 数据时代，无论你是做产品，运营，还是做研发，系统架构，乃至于安全风控，都会发现，数据思维是考验你能力提升的重要指标。 但其实，很多人只是掌握了数据分析的工具和技能，却做不好数据分析，无法让数据产生真正的价值。 比如有的新闻：「某市的人均住房面积是 120 平米」「计算机行业人均年收入
根据维基百科的定义，数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据，以便弄清哪些是同质数据，从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据中最有用的部分。
如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张5倍，各行业数据人才缺口明显。
一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电
最开始我是被Python吸引到的，当时隐隐有点往程序员方向靠。每天下了班到家就是4小时学习，最终报某课程被收割了2000智商税。
数据实验楼电商数据分析综合实训项目正式发布，欢迎大家体验！ http://idatacoding.cn/project_main?project_id=7 重要提示 数据实验楼面向全国高校师生提供服
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~
不知不觉鸡年已经进入尾声，在这一年，DT君用37场线上数据侠实验室，聚集了来自各个行业的数据玩家，带大家重新用数据解读城市与商业。今天，我们精选出10篇优质的内容分享实录，希望大家的春节，也能有满满的数据干货相伴~
以BAT为代表的中国互联网企业，在数据领域各有千秋，百度的搜索数据、阿里的电商数据、腾讯的社交数据。对于手里的数据如何使用，这些公司正在尝试数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。 谁拥有中国最多的数据，答案是80%以上的数据都掌握在政府手里；那么谁是中国最大的大数据企业，是BAT中的某一家，还是银行、通信运营商、制造工厂…… 6月份，腾讯发布了一份用大数据描绘的中国数字经济地图。这份覆盖335个城市的《中国“互联网+指数”（2016）报告》的发布，吸引了千余名中国政府官
本报记者 周慧 北京报道 导读 以BAT为代表的中国互联网企业，在数据领域各有千秋，百度的搜索数据、阿里的电商数据、腾讯的社交数据。对于手里的数据如何使用，这些公司正在尝试数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。 谁拥有中国最多的数据，答案是80%以上的数据都掌握在政府手里；那么谁是中国最大的大数据企业，是BAT中的某一家，还是银行、通信运营商、制造工厂…… 6月份，腾讯发布了一份用大数据描绘的中国数字经济地图。这份覆盖335个城市的《中国“互联网+指数”（2016）报告
2017年6月22日，由大数据产业联合会主办，清数D-LAB承办的《清华大数据思享会》在学研大厦圆满完成，来自中国电信北京研究院灯塔大数据产品线的产品总监钱兵，在会上分享了中国电信在泛娱乐大数据媒体营
<数据猿导读> 随着产业升级，越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品，大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据，而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播，消费者的评价数据成为新的金
数据动态，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 华为厚积薄发在物联网风口起舞。率先提出无线窄带蜂窝物联网技术，是NB-IoT标准主要贡献者。面向开发者的解决方案领先，提供丰富
“氢元数据”定位于基础数据服务商。开发服务的先行者，平台是以自有数据为基础，通过各种便捷服务整合及第三方数据接入，为互联网开发全行业提供标准化API技术支撑服务平台。 公司提供API数据推送和定制化数
近年来，无论你在刷微博、微信朋友圈、QQ空间、小窗口等等，都会在无疑中看到广告，而且那条广告还是你关注的，恭喜你，你被精准营销了。最高境界的精准营销，无限趋近于“私人订制”。此时，每个用户收到的广告都是量身定制的。这是无数广告业者正在追求的境界。 6月29日晚，中国电信北京研究院灯塔大数据产品线产品总监、CDA二级数学建模师——钱兵，就《大数据时代的广告精准营销》与大家分享运营商数据在助力广告精准营销和效果评估方面的心得，为大数据百人会社群带来一个多小时的精彩演讲。 当前在各类数据资源市场鱼龙混杂良莠不齐的
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道： “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于 iOS
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 11月新书速递 虽然快到年底了，但是我们丝毫没有懈怠，依然快马加鞭地把好书源源不断地奉献给大家！ 本月新书实在有些多，所以本期书单挑选了部分技术图书分享给大家，其中既有游戏界绝对的王者《腾讯游戏开发精粹II》，又有新锐技术Pulsar、SequoiaDB的相关著作，还有一应俱全的微服务一本通、有趣好玩的算法书和Python自动化办公图书，具体都有哪几本，快来看看吧~~ ---- 01 ▊《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》 腾讯游戏 著 腾讯官方出品，领域经
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
金融科技领域的数据，从数据结构角度观察，分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；从数据所有权角度观察，分为自有数据和第三方数据；从数据作用角度观察，分为营销类数据、风控类数据、财务类数据等。不同角度观察，可以梳理不同数据划分类型。
把你需要花大量时间和实践才能掌握的方法和知识，我加工后用通俗的语言分享给你，你就可以最短的时间掌握这些知识。
【CSDN现场报道】2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 中科院计算所研究员，CCF大数据专家委员会秘书长程学旗发表了大数据白皮书与发展趋势报告。《中国大数据技术与产业发展白皮书（2014年）》主要介绍
在大数据时代，企业对数据处理的需求日益增长，特别是在实时数据分析方面。StarRocks 是一种新兴的分布式关系型数据库，专为快速且高并发的实时分析设计。本文将从 StarRocks 的基本概念入手，逐步深入到其应用层面，探讨这一技术如何在现实世界中发挥作用。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 吴甘沙：英特尔中国研究院院长 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。 我的大数据研究轨迹 我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究
最近数据分析真的很火，很多人想学，在大数据这个概念的催生下，数据分析俨然成为了职场的必备技能之一，而很多教育培训机构或者个人也非常会抓住商机，在普遍焦虑的情况下，推出了非常多的数据分析课程，从互联网数据分析、电商数据分析到零售数据分析，从数据抓取、数据分析、数据挖掘到数据可视化，可谓百花齐放。
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例，企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析，例如销售、生产、库存等，这对企业了解自身整体运营情况非常有用，但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限，而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
云计算的扩展性和灵活性一直为人称道，企业往往会根据所需选择不同的部署模式。对于零售、娱乐、电商等周期性行业而言，流量瞬时峰值的激增是对计算资源的巨大考验。通常来说，企业会在私有云或数据中心运行应用，如
抽样调查在统计学与 Python数据分析/数据挖掘/数据科学 中非常常用，在实际业务中更是高频刚需，而 Python 并没有专有的抽样方法库，所以笔者将自己以前的笔记汇总到自写库中，用到时直接调用函数即可，快速且精确。
随着全力拼经济的号角吹响，扩内需、促消费、提振经济已经成为当下的主旋律。扩大消费不仅需要政策层面的细致引导，还需要不断挖掘新的消费热点来激发消费市场潜力。为响应政策，尽快恢复和扩大国内消费需求，提振经济发展信心，京东百亿补贴3月6日晚8点全面上线，他们都在讨论，京东上线百亿补贴策略目标是对标拼多多，毕竟之前看到百亿补贴大家都立马想到的是拼多多，看来价格战似乎又要在电商巨头间打响。
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
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