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
2017年，我从河北工程大学植物保护专业毕业。由于专业对口的岗位当时比较少，我就在校招的时候选择了进入K12行业从事学科教育和英语类产品销售。
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
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。
本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述， 其中综合了十个有关报告，介绍了十个大数据在如今的市场营销和销售策略中的应用。其中增长很快的一个领域就是定价：管理价格以及通过销售网络传播和优化定价。在有大数据算法和先进的分析技术的今天，为给定的产品或服务实现价格优化越来越不在话下。就连在不是那么有弹性的大宗商品驱动行业中，简化日常定价决策也已经是非常常见的了。 ◆ ◆ ◆ 大数据对市场营销和销售的巨大贡献 当前大数据可以辅助销售的方面包括：提高潜在客户的质量，提高销售机会数据的质量，提
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……
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
除了家人朋友，很多时候，同公司内部的人也会比较困惑，数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
大数据文摘作品，转载要求见文末 选文|薛菲 翻译|陈妍君 赵娟 校对|薛菲 Aileen 【社区开发者招募】 大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能： 社区规划（CTO角色） 社区开发 社区运营 有干货愿意分享的讲师 感兴趣的朋友，请在大数据文摘后台回复“社区”了解详细信息，谢谢 ◆ ◆ ◆ 前言 本文旨在给为大数据革命性改变市场营销和销售的众多趋势做一个概述，
先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 显然，这是一个很开放的问题，并不像在学校里的题目都有标准答案，是需要经过自己的思考、定义和分析的。
前言：“数据（data）”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化，将流程数字化，并且打造出企业自身的信息库，在这个过程，企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据，并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业，但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构，往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门，如果数据团队成员有太多的共同点（比如
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
<数据猿导读> 2015财年，凯迪网络实现营业收入2530.24万元，同比增长37.27%。2016年上半年，公司营业规模大幅度增长，相对2015年上半年，同比增长93.74%，达到2581.1万元。
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。 那到底有哪些场景呢？这里简单盘点一下。 首先，toB和toC业务是完全不同两大场景。toC业务面对的是个人的衣食住行的需求，离我们的生活很近。经常我们把自己当做消费者思考一下，就能理解toC业务是做什么的。而toB业务则是服务企业生产经营，很多同学不能直观理解。 更难的点是：toB类业务数据
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
会员顾客重要吗？当然重要，看看你身边的零售业或零售品牌们，基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿，而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值，而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值！ 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值，附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略，只谈零售行业如何通过
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
原文：Unusual Big Data Use Cases (guest post)
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
作为一款专业的统计软件，SPSS拥有多项独特功能，应用广泛于市场调查、社会科学研究以及医学和教育等领域。下面将通过举例讲解，介绍SPSS的几个独特功能。
数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
<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
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
高级的数据分析会涉及回归分析、方差分析和T检验等方法，不要看这些内容貌似跟日常工作毫无关系，其实往高处走，MBA的课程也是包含这些内容的，所以早学晚学都得学，干脆就提前了解吧，请查看以下内容。 在使用
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
据艾媒咨询 (iMedia Research)数据显示，2019年上半年，中国的网络零售总额已达到195209.7亿元，尽管前有阿里、京东、拼多多、苏宁等行业巨头抢占市场，但剩余的蛋糕仍然可以满足其他中部乃至尾部企业的需求。
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……
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。
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。
“大数据”是目前很火的一个词，甚至有些业内人士把2013年称为“大数据元年”。计算机行业里的人所谈的“大数据”指的是“大数据技术”，电视业、通信业领域的人所谈的“大数据”指的是“大数据分析”。 有线电视网络越来越重视对大数据分析的应用，而目前还未听到业内也提及“小数据”一词。很少有人想到，其实“小数据”也非常有用。在国内外，目前，“小数据”受到了越来越多的关注。 一下这个例子可以很直观的展现何为“小数据”。 康奈尔大学的计算机科学教授Deborah Estrin说，父亲去年去世的前几个月，从心脏病科医师那里
在当今数字化时代，大数据已经成为了各个行业的核心资产。然而，面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息和洞察力却是一项巨大的挑战。这时，机器学习（Machine Learning）技术的应用变得尤为重要。本文将深入探讨机器学习在大数据分析中的应用，解释其原理、展示示例代码，以及探讨未来的前景和挑战。
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。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
现在大多数公司和企业正在利用大数据来运营他们的业务并创造收入，他们依靠大数据的结果做出决策，提供更好的服务。以下是关于如何成功使用大数据的一些方法。 1.敏捷 敏捷地掌握新兴技术的最新进展。顾客的需求往往在变化，因此，技术必须灵活适应客户的苛刻需求。如果想成功，应该调整收集的数据并处理，以满足客户的需求。 2.实时操作 实时操作业务，以了解客户遇到的各种问题。最好的方法是使用实时数据。因此，要了解业务的缺点，并实施适当的步骤来促进最佳的用户体验和更高的生产力。 3.多种设备 使用不同的设备来收集有关客户
我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代，你可以运用数据分析的威力找出什么可行，什么不可行，沿着最有效的路走向成功。
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。
一年又过半了，不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好？例如老板要求的财务报表，发票报告，销售业绩等报告。数据量太大，报告类别太多，使得加班成为常态。面对海量数据，无法解决。实际上，我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具，企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么，数据分析工具该怎么选？亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
在当今经济环境中，良好的客户服务和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 接下来小编为大家介绍六个对CRM至关重要的特性： 1. 有意义的洞察力和报表。今天，销售人员需要与客户保持密切的联系，需要了解客户最近的活动，尤其是购买了什么产品。销售人员需要容易地获得这些信息，以免错过重要内容。 2. 对客户及需求的整体把握。在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以
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