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    无细分,毋宁死:电子商务数据分析三年工作总结

    08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需要感谢的人很多,他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员

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    【数据分析】一位电商数据分析师的经验总结

    就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。   最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销

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    谁说文科生不能做数据分析?如何速成数据分析师

    “数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念,并且,在这个数据化的时代,这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性,在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析,主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划,到采集过程(交互逻辑设计等),到回收数据的整理(机器层面和人工层面),与业务相联系的数据汇总,到后期的报告呈现(项目成果呈现),都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲,数据分析(非挖掘)的集中体现,往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪,另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。

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    【陆勤阅读】从执行到专家,不同阶层数据分析师都在做什么呢

    数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可

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    从执行到专家 详解数据分析师的职业层级划分

    1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,

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    从执行到专家,不同阶层数据分析师都在做什么呢

    1数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并

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    从执行到专家,不同阶层数据分析师都在做什么呢

    1数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且

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    从执行到专家:数据分析师的职业层级划分

    1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。 2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义

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    猎聘网单艺:数据分析师的9大挑战

    报告正文: 大家好,我是来自猎聘网的单艺,很高兴今天下午能够有机会跟大家聊一聊我们做数据分析在这个大数据时代会面临的哪些机会和挑战。我演讲的主题是数据分析师的十大机遇和挑战。主要是工作这几年自己接触的个人感受,可能会偏虚一点,偏方法论述一些,希望对大家有一点启发。 首先介绍一下我自己的背景,数据分析的背景比较杂一点,有的是从工程上过来,有的是从数学统计,有的是从物理、心理学、社会学,他们都能做的很好。我自己是偏数据挖掘,也有比较多的工程经验,我是这么一个背景。我自己现在在猎聘负责所有的跟数据有关的事情,包括

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    Excel商业智能分析报表「玩」法解析

    本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息,需要业务人员强化以下两类能力: 强化所从事业务工作中

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    峰会演讲嘉宾李御玺:数据分析人才培养之道

    谢谢主持人,谢教授、各位专家,大家好! 现在我给大家介绍一下数据分析人才的知识结构,事实上这两天的论坛,这两天的演讲,要做数据分析的人他应该具备哪一方面的知识和能力,介绍这方面的专家已经很多了,我把这几天讲的综合起来。 到目前具备数据分析能力的人相当缺乏,这是我从另外一个报道里面统计的,据麦肯锡预估全美需要14到19万名具有专业能力的工作者。数据挖掘结束以后,他如何通过数据挖掘的结果来进行营销和风险控制,这方面的人缺口更多。根据全球数据科学调查报告,显示数据报告性的增长,但是分析增长增长的速度却没有改善,速

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    【干货】从0到1搭建运营数据分析知识体系

    导读:数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑: 不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念:数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下

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    领券